Vom Nichts zum produktionsreifen AI-Agenten: LangGraph, Claude Sonnet 4.5, Mem0, Qdrant, Langfuse, Llama Guard 3, MCP, Railway und Anbindung an danic-ai-os.
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deployment
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system-design
Vom leeren Ordner zum deployten, beobachtbaren und gesicherten AI-Agenten in rund 4 bis 6 Stunden. Diese Anleitung führt durch acht Architektur-Layer: LangGraph als Orchestrierung, Claude Sonnet 4.5 als Modell, Mem0 plus Qdrant für persistentes Memory, Langfuse für Tracing und Eval, Llama Guard 3 als Guardrail-Schicht, MCP für Tool-Anbindung, Railway als Deployment-Target und die Integration in danic.ai-os. Free-tier-tauglich aufgesetzt — am Ende läuft der Agent in Production und ist über MCP in Claude Code und Claude Desktop nutzbar. Mit copy-paste-fertigen Konfigurationen, Decision-Punkten zwischen Build-Optionen und einer Production-Checkliste. Wer 2026 anfängt, mit Agents zu arbeiten, bekommt hier den Stack-Map, der sich tatsächlich tragen wird.
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