Agent Architecture.
Wie agentic Systeme wirklich aufgebaut sind — Loops, Gateways, Subagents, Anatomien. 7 Artikel insgesamt — Teaser kostenlos, voller Field Guide nach kostenloser Anmeldung.
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Agent-to-Agent Communication
Field Guide zum A2A-Protokoll auf Wire-Ebene: zwei Groq-gestützte Agents, die den Code des jeweils anderen nie gesehen haben, plus ein Orchestrator, der ihre Agent Cards auflöst und verkettet. Behandelt JSON-RPC-Transport, Task-Lebenszyklus und was v1.0 für Produktion ändert.
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Top 5 Agent-Architekturen, die Sie 2026 kennen müssen
Fünf Control-Flow-Muster für produktionsreife agentische Systeme — von Prompt-Ketten bis zu Evaluator-Optimizer-Loops. Jedes als minimale Topologie aus LLM-Aufrufen, Gates und Synthesizern, mit Trade-offs für die jeweilige Wahl.
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Wie man einen AI-Agent baut
Eine virale Infografik stellt Agent-Building als acht Schritte dar — eine Teileliste, keine Architektur. Das prägende Muster ist ein Loop: Context sammeln, Action ausführen, verifizieren, wiederholen — plus Workflow-versus-Agent-Entscheidung und Context Engineering.
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Agent-Stack 2026 v2 — Schritt-für-Schritt-Anleitung
v2 der Agent-Stack-Anleitung. In rund 4–6 Stunden vom leeren Ordner zu einem deployten, beobachtbaren und gesicherten Agent. Acht Layer plus danic-ai-os-Integration, free-tier-tauglich, am Ende über MCP in Claude Code und Claude Desktop nutzbar.
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Welche KI-Architektur sollten Sie wirklich bauen?
Ein nüchterner Entscheidungsbaum für Single LLM, Single Agent + Tools, Multi-Agent, Long Context, RAG und Fine-Tuning — bevor sechs Monate ans falsche Pattern gehen.
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Agentic Workflows in Production: Workflow + Architecture + Non-Negotiables
Das 7-Step-Workflow-Design, die 8 Architektur-Layer und die 6 Non-Negotiables für produktionsreife Agentic-Systeme.
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12 Konzepte der Agentic AI
Das Vokabular, das jeder Builder, Operator und Decision-Maker kennen sollte — MCP, Agent-Loops, Tools, Memory, Guardrails und wie sie zusammenspielen.
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