AI-Agenten sollten Modelle aufrufen
AI-Agenten sollten trainierte Machine-Learning-Modelle als Tools aufrufen, statt ein LLM Preise, Risikowerte, Prognosen oder Klassifizierungen raten zu lassen.
AI & TechnologyGedanken zu Design, Entwicklung, KI-Infrastruktur und Produktentwicklung.
AI-Agenten sollten trainierte Machine-Learning-Modelle als Tools aufrufen, statt ein LLM Preise, Risikowerte, Prognosen oder Klassifizierungen raten zu lassen.
AI & TechnologyAI-Agent-Skills können Verhalten verändern, obwohl Erfolgsquoten unverändert bleiben. Verhaltensaudits vergleichen Ablaufspuren, deklarierte Fähigkeiten und Nebenwirkungen, bevor Vertrauen entsteht.
AI & TechnologyDeep-Research-Agenten brauchen Evidenzgraphen, um fehlende Bausteine nachzuverfolgen, doppelte Suchen zu reduzieren und quellenbelegte Antworten zu erzeugen, die Prüfende nachvollziehen können.
AI & TechnologySicherheit von KI-Agenten-Konfigurationen gehört in die Lieferkettenprüfung: Hooks, Editor-Aufgaben, Installationsskripte, MCP-Dateien und Plugins können Code ausführen, bevor Sie es merken.
AI & TechnologyAgents.txt ist keine Zugriffskontrolle. Nutzen Sie robots.txt, llms.txt, Bot-Verifizierung, Protokolle und serverseitige Regeln, um KI-Crawler ohne falsche Sicherheit zu steuern.
AI & TechnologyShurikens Agent Kit zeigt, warum Werkzeuge für KI-Agenten, die handeln können, eng gefasste Schlüssel, serverseitige Limits, Aktivitätsprotokolle, Widerruf und konservative Voreinstellungen brauchen.
AI & TechnologyMCP-Tools brauchen Autorisierung auf Aktionsebene: Die Validierung von Bearer Tokens muss zu Prüfungen pro Tool, Rolle und Aktion führen, bevor Agenten handeln.
AI & TechnologyGenehmigungsabfragen für KI-Agenten brauchen begrenzte Befugnisse, Risikostufen, Prüfprotokolle, Ablaufzeiten und Widerruf, damit Menschen konkrete Handlungen freigeben, nicht überzeugend formulierte Bitten.
AI & TechnologyDie Überwachung von KI-Agenten sollte entscheidende Fehler während eines Durchlaufs erkennen, nicht erst nach dem Scheitern. Eingriffe zur Laufzeit machen aus Ablaufspuren, Richtlinien und Warnungen sichere Pausen.
AI & TechnologyAgentenlesbare Aussagendateien legen Aussagen, Geltungsgrenzen, Definitionen und Abbildungsbefehle offen, damit Forschungsagenten sie sicher zitieren, prüfen und wiederverwenden können.
AI & TechnologyKI-Code-Review braucht unabhängige Agenten, die Widerspruch festhalten, Befunde prüfen, Unsicherheit an Menschen weiterleiten und Korrekturen erneut prüfen, bevor Teams PRs zusammenführen.
AI & TechnologyKI-Coding-Agenten überfordern Prüfende mit riesigen Diffs. Kleinere Prüfoberflächen halten Entwickler vor dem Merge aufmerksam, überprüfungsorientiert und verantwortlich.
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