Da war ich also, bis zu den Knien in Pull-Requests Anfang 2023, als wir auf ein Problem stießen – ein nerviges. Wir hatten gerade unser Abhängigkeitsdiagramm aktualisiert und festgestellt, dass die Hälfte der Workflows zum Stillstand kam. Ja, man würde denken, kontinuierliche Integration bedeutet reibungslosen Ablauf, aber das war nicht der Fall. Es stellte sich heraus
Hallo zusammen, AI-Entwickler! Kai Nakamura hier, zurück auf clawdev.net. Heute möchte ich über etwas sprechen, das mir in letzter Zeit oft durch den Kopf geht, besonders da sich die Entwicklung von KI immer schneller beschleunigt. Es geht um das Beitragen, aber nicht auf die Art, die du vielleicht sofort denkst. Wir hören oft von „zu Open Source beitragen“
5 Fehler bei der Agenten-Orchestrierung, die echtes Geld kosten
Ich habe diesen Monat bei 3 Produktions-Agenten-Deployments versagen sehen. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Diese Fehler bei der Agenten-Orchestrierung können Ihre Ressourcen aufbrauchen und zu erheblichen finanziellen Verlusten führen. Wenn Sie ernsthaft das Potenzial Ihrer Agenten maximieren möchten, müssen Sie diese Fallstricke vermeiden.
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Nach 1 Jahr Nutzung: Die Gemini API im Jahr 2026
Nach einem Jahr Nutzung in meiner Produktionsumgebung hat sich die Gemini API als gemischte Sache erwiesen—nützlich für kleine Projekte, aber eine Herausforderung beim Skalieren größerer Systeme. Wenn du wissen möchtest, was diese API antreibt, lies weiter und mach dich bereit.
Nach 6 Monaten mit LangGraph in der Produktion: es eignet sich gut für schnelles Prototyping, ist jedoch schmerzhaft beim Skalieren auf Unternehmensniveau.
Ich bin es als Entwickler gewohnt, mich an neue Plattformen anzupassen, aber lassen Sie mich Ihnen sagen, LangGraph war in den letzten sechs Monaten eine echte Herausforderung. Startete von dem GitHub-Nutzer langchain-ai, zielt dieses Tool darauf ab
Hallo zusammen, hier ist Kai Nakamura von clawdev.net, eure übliche Anlaufstelle für alles rund um die KI-Entwicklung. Heute möchte ich über etwas sprechen, das mir in letzter Zeit häufig durch den Kopf geht, etwas, mit dem viele von uns täglich in Berührung kommen, aber vielleicht nicht genug darüber nachdenken, wenn es um unsere eigenen Beiträge geht: die oft übersehene Kunst
Wie Meine Reise in OpenClaw Begann
Ich werde nie vergessen, den ersten Pull-Request, den ich an OpenClaw gemacht habe; die Nerven fühlten sich an, als würden Millionen von Insekten unter meiner Haut krabbeln. Ich hatte Stunden damit verbracht, meinen Code zu perfektionieren und mir einzureden, dass ich jeden Randfall berücksichtigt hatte. Und dann bam! Ein einziger Tippfehler zeigte sein hässliches Gesicht – ich hatte geschrieben
Hallo zusammen, hier ist Kai Nakamura von clawdev.net, und heute möchte ich über etwas sprechen, das in meinen Slack-Kanälen und GitHub-Feeds seit Wochen für Aufregung sorgt: die stille Revolution, die in der Entwicklung von Open-Source-KI stattfindet. Nicht die großen, auffälligen Veröffentlichungen von Foundation-Modellen, sondern das Wesentliche, die Werkzeuge, die Infrastruktur, die Dinge, die das Bauen mit
7 Fehler beim Performance-Profiling, die echtes Geld kosten
Ich habe im letzten Quartal gesehen, wie 15 Anwendungen deutlich langsamer wurden, und was soll ich sagen? Alle haben die gleichen 7 Fehler beim Performance-Profiling gemacht. Diese Fehler verschwenden nicht nur die Zeit der Entwickler; sie können Unternehmen ein Vermögen an verlorener Produktivität, Infrastrukturkosten und Kundenabwanderung kosten. Zu verstehen, was
TGI vs llama.cpp: Ein Wettkampf für kleine Teams
Fangen wir damit an: TGI von Hugging Face hat 10.811 GitHub-Sterne, während llama.cpp hinten ansteht. Aber seien wir mal ehrlich – Sterne bedeuten nichts, wenn das Tool seine Aufgabe nicht erfüllt. In einer Welt, in der kleine Teams Effizienz benötigen, aber nicht über umfangreiche Ressourcen verfügen, ist die Wahl