Nach 6 Monaten mit LangGraph in der Produktion: Es ist ideal für schnelles Prototyping, aber schwierig, um auf Unternehmensebene zu skalieren.
Ich bin als Entwickler nicht fremd an die Anpassung an neue Plattformen, aber lassen Sie mich Ihnen sagen, LangGraph war eine ganz schön große Herausforderung in den letzten sechs Monaten. Entwickelt von dem GitHub-Nutzer langchain-ai, zielt dieses Tool darauf ab
Hallo zusammen, hier ist Kai Nakamura von clawdev.net, eure gewohnte Anlaufstelle für alles rund um die KI-Entwicklung. Heute möchte ich über etwas sprechen, das mich in letzter Zeit sehr beschäftigt, etwas, womit viele von uns täglich interagieren, aber vielleicht nicht genug darüber nachdenken, wenn es um unsere eigenen Beiträge geht: die oft vernachlässigte Kunst
Wie mein Weg bei OpenClaw begann
Ich werde nie die erste Pull-Request vergessen, die ich für OpenClaw gemacht habe; die Nerven fühlten sich an wie eine Million Insekten, die unter meiner Haut krabbelten. Ich hatte Stunden damit verbracht, meinen Code zu verfeinern, und mich davon überzeugt, dass ich jeden Sonderfall gesehen hatte. Dann, bum! Ein einziger Typo steckte seine hässliche Nase heraus – ich hatte geschrieben
Hallo zusammen, hier ist Kai Nakamura von clawdev.net, und heute möchte ich über etwas sprechen, das seit Wochen in meinen Slack-Kanälen und GitHub-Feeds für Furore sorgt: die stille Revolution, die im Bereich der Open-Source-KI-Entwicklung stattfindet. Nicht die großartigen Veröffentlichungen von Grundmodellen mit Pomp, sondern das Konkrete, die Tools, die Infrastruktur, alles, was es ermöglicht, damit zu bauen.
7 Leistungsprofilierungsfehler, die echtes Geld kosten
Ich habe im letzten Quartal 15 Anwendungen gesehen, die erheblich langsamer wurden, und rate mal? Alle haben die gleichen 7 Leistungsprofilierungsfehler gemacht. Diese Fehler verschwenden nicht nur die Zeit der Entwickler; sie können den Unternehmen ein Vermögen an Produktivitätsverlusten, Infrastrukturkosten und Kundenverlust kosten. Verstehen, was
TGI vs llama.cpp : Eine Auseinandersetzung für kleine Teams
Beginnen wir damit: TGI von Hugging Face hat 10.811 Sterne auf GitHub, während llama.cpp hinterherhinkt. Aber seien wir realistisch: Sterne bringen nichts, wenn das Tool nicht funktioniert. In einer Welt, in der kleine Teams Effizienz benötigen, aber die Möglichkeit umfangreicher Ressourcen fehlt, ist die Wahl
Hören Sie: Ich setze dort fort, wo ich aufgehört habe
Ich erinnere mich an meinen ersten Beitrag zum OpenClaw-Projekt. Es war sowohl spannend als auch beängstigend. Ich hatte keine Ahnung, was sich hinter diesen hunderten von Dateien verbarg. Aber als ich den Code öffnete und begann, mit den Plugins zu experimentieren, war es wie eine Entdeckung eines
Hallo zusammen, Kai Nakamura hier von clawdev.net! Es ist schon eine Weile her, dass ich wirklich die Details untersucht habe, was unsere AI-Entwicklungswelt antreibt, und heute habe ich etwas, das mir schon eine Weile im Kopf herumgeht. Wir sprechen viel über den Aufbau von Modellen, Trainingsdaten und die Optimierung von Algorithmen, aber wie steht es mit
Wie man die Vektor-Suche mit der API Claude hinzufügt: Schritt für Schritt
Heute werden wir einen sehr gefragten Aspekt moderner Anwendungen behandeln: die Möglichkeit, Vektor-Suchfunktionen mithilfe der API Claude hinzuzufügen. Wenn Sie schnelle und präzise Suchergebnisse aus großen Datensätzen bereitstellen möchten, ist die Vektor-Suche genau das Richtige für Sie.
Voraussetzungen
Express vs tRPC : Welches sollte man für die Produktion wählen?
Express hat über 57.000 Sterne auf GitHub. tRPC hingegen erreicht nicht einmal die 10.000er-Marke, und ehrlich gesagt garantieren Sterne keine Funktionen. Lassen Sie uns diese beiden Frameworks analysieren und herausfinden, welches Ihre Zeit und Energie für Produktionsanwendungen wert ist. Die laufende Debatte in der Entwicklergemeinschaft