Betrieb und Produktion — KI-Agenten-Entwicklung
Alles nach der funktionierenden Demo: Evaluationssets, Tracing und Monitoring, Prompt Injection und Leitplanken, Latenz- und Token-Kosten, und Skalierung auf echten Traffic.
5 Leitfäden
KI-Agenten skalieren: Latenz, Nebenläufigkeit und Ratenlimits
Agenten skalieren anders als Webdienste: der Engpass ist ein Ratenlimit und ein mehrsekündiger Aufruf, nicht Ihre CPU. Langsames in die Queue, Schnelles streamen, bewusst degradieren.
KI-Agenten-Sicherheit: Leitplanken, Rechte und Prompt Injection
Ein Agent ist ein Nutzer Ihrer Systeme, mit dem man diskutieren kann. Least Privilege, alle abgerufenen Inhalte als nicht vertrauenswürdig, und ein Mensch vor allem Unumkehrbaren.
KI-Agenten im Betrieb überwachen: was loggen, worauf alarmieren
Verfügbarkeit sagt nichts über einen Agenten. Jeden Lauf tracen, sechs Verhaltensmetriken verfolgen und auf Verhaltensdrift alarmieren statt nur auf Fehler.
Agentenkosten senken, ohne das Ergebnis zu verschlechtern
Die meisten Agentenrechnungen sind Kontext, nicht Intelligenz. Pro Lauf messen, günstige Schritte herunterrouten, stabilen Prefix cachen und benutzte Dokumente wegwerfen.
KI-Agenten testen: ein Eval-Set, das seinen Aufwand wert ist
Fünfzig echte Fälle schlagen jeden Benchmark. Bewerten Sie Ergebnisse statt Protokolle, behalten Sie behobene Fehler und lassen Sie das Set vor jeder Änderung laufen.