Einblicke, Strategien und Praxistipps rund um KI-Automatisierung im Mittelstand.
Ein Coding-Agent ist das Modell plus alles, was Sie darum herum bauen. Harness Engineering behandelt dieses Gerüst als eigenständiges Artefakt — und zieht es jedes Mal an, wenn der Agent stolpert. Einblicke in die Disziplin, die den Unterschied zwischen Spielerei und Produktivität macht.
Mit zwei Architekturmustern verwandeln Sie Claude Code von einem einzelnen Assistenten in ein effektives Engineering Team: Subagents für isolierte Spezialaufgaben und Agent Teams für Echtzeit-Kollaboration.
Die meisten KI-Projekte enden mit dem Go-Live. Aber Go-Live ist der Anfang, nicht das Ende. Wie ein strukturiertes Operating-Model sicherstellt, dass Automatisierung Wirkung entfaltet — und Wirkung bleibt.
PoC erfolgreich, erste Agenten im Einsatz — aber wie weit sind Sie wirklich? Ein fünfstufiges Reifegradmodell für den Agent-Betrieb, das zeigt, wo Sie stehen und was der nächste Schritt ist.
Warum „mal eben das Prompt ändern“ keine Optimierungsstrategie ist. Wie systematisches A/B-Testing in Multi-Agent-Systemen funktioniert — von Varianten über Signifikanz bis zum Bandit-Algorithmus.
Agent-Systeme verschlechtern sich nicht über Nacht. Sie driften — langsam, unbemerkt, und oft erst, wenn die Auswirkungen bereits spürbar sind. Drei Drift-Typen und wie man sie früh erkennt.
Die meisten Unternehmen messen Token-Kosten und Antwortzeiten. Aber die Frage lautet: Wirkt die Automatisierung? Outcome-Metriken statt Output-Metriken — und wie man sie erhebt.
Produktionsreife Agenten brauchen mehr als ein gutes Modell. Circuit Breaker, Dead Letter Queues, Audit-Logs und kontrollierte Eskalation machen aus PoC-Logik einen verlässlichen Live-Betrieb.
Retrieval-Augmented Generation kennen viele — doch im Live-Betrieb braucht es mehr: hybride Suche, Cache-Layer und persistentes Memory. Warum CAG das fehlende Stück zwischen RAG und Produktivität ist.
