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Hallo zusammen, hier ist Kai Nakamura von clawdev.net, euer freundlicher Blogger für KI-Entwickler. Heute möchte ich über etwas sprechen, das ein ständiges Thema in meinem eigenen Werdegang war und, ehrlich gesagt, über etwas, das wir im Bereich der KI-Entwicklung meiner Meinung nach nicht genug diskutieren: die Kunst, zu Open Source beizutragen, besonders wenn ihr nicht baut

Den Code z.ai Claude verstehen: Praktische Anwendungen und bewährte Methoden

Der Aufstieg der großen Sprachmodelle (LLMs) hat neue Wege für die Automatisierung und das Design intelligenter Systeme eröffnet. Unter ihnen gewinnen Modelle wie Claude von Anthropic an Popularität aufgrund ihrer Fähigkeiten. Für Entwickler und Teams, die eine so leistungsstarke KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren möchten, ist es wichtig zu verstehen, wie

Entscheidungen hinter OpenClaw: Die Perspektive eines Insiders

Also, hier bin ich, bis zu den Knien in den Anfragen zum Pull-Request Anfang 2023, als wir auf ein Problem stießen – ein echtes Rätsel. Wir hatten gerade unser Abhängigkeitsdiagramm aktualisiert und festgestellt, dass die Hälfte der Workflows in Schwierigkeiten war. Ja, man könnte denken, dass Continuous Integration bedeutet, dass alles reibungslos abläuft, aber dem war nicht so. Es dauert

Hallo zusammen, KI-Schöpfer! Kai Nakamura hier, zurück auf clawdev.net. Heute möchte ich über etwas sprechen, das mich in letzter Zeit sehr beschäftigt, insbesondere da sich das Tempo der KI-Entwicklung ständig beschleunigt. Es geht darum, beizutragen, aber nicht auf die Weise, die Ihnen sofort in den Sinn kommen könnte. Wir hören oft von „Beiträgen zur Open Source“

Berufe als KI-Ingenieur: Ihr praktischer Leitfaden für einen wachsenden Sektor

Die Berufe als KI-Ingenieur sind stark gefragt. Unternehmen aus allen Branchen suchen qualifizierte Fachkräfte, um Systeme der künstlichen Intelligenz zu entwerfen, zu bauen und zu warten. Dies ist nicht nur ein Trend; es ist eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und innovieren. Wenn Sie nach einer Karriere

5 Fehler bei der Orchestrierung von Agenten, die echtes Geld kosten
Ich habe diesen Monat 3 Produktionsbereitstellungen von Agenten gesehen, die gescheitert sind. Alle 3 haben die gleichen 5 Fehler gemacht. Diese Fehler bei der Orchestrierung von Agenten können Ihre Ressourcen erschöpfen und zu erheblichen finanziellen Verlusten führen. Wenn Sie ernsthaft daran interessiert sind, das Potenzial Ihrer Agenten zu maximieren, müssen Sie diese Fallstricke vermeiden.

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Nach 1 Jahr Nutzung: die API Gemini im Jahr 2026
Nach einem Jahr Nutzung in meiner Produktionsumgebung hat sich die API Gemini als eine Mischung erwiesen – nützlich für kleine Projekte, aber eine Quelle von Kopfschmerzen bei der Bereitstellung größerer Systeme. Wenn Sie erfahren möchten, was den Erfolg dieser API ausmacht, lesen Sie weiter und bereiten Sie sich vor

Karrieren bei Perplexity: Eine Zukunft in der KI-Forschung gestalten

Von Kai Nakamura, Open Source-Beitragsleister

Bei Perplexity AI zu arbeiten bedeutet, an der Spitze der von KI angetriebenen Forschung zu stehen. Es geht darum, Werkzeuge zu entwickeln, die direkt Fragen beantworten, Informationen synthetisieren und die Grenzen unseres Wissensinteraktion erweitern. Es ist nicht nur ein einfacher Job in der Technik; es ist eine Gelegenheit, um

Nach 6 Monaten mit LangGraph in der Produktion: Es ist ideal für schnelles Prototyping, aber schwierig für die Skalierung in Unternehmen.

Ich bin als Entwickler nicht fremd im Umgang mit neuen Plattformen, aber lassen Sie mich Ihnen sagen, dass LangGraph in den letzten sechs Monaten eine ganz besondere Reise war. Eingeführt von dem GitHub-Nutzer langchain-ai, zielt dieses Tool darauf ab