Uncategorized

Hallo zusammen, Leo hier von agntdev.com! Heute möchte ich über etwas sprechen, das mich seit ein paar Wochen beschäftigt, seit ich mich mit dem neuesten Schwung von Agenten-Frameworks beschäftigt habe. Besonders denke ich über den „Build“-Aspekt nach – nicht nur darüber, einen Agenten zu erstellen, sondern wie wir bauen.

Langfuse vs Weights & Biases: Welches Tool für Nebenprojekte?
Langfuse hat 23.621 GitHub-Sterne. Weights & Biases hat ebenfalls eine respektable Anhängerschaft, aber genaue Zahlen sind ohne eine detaillierte Suche schwer zu finden. Aber hier ist der entscheidende Punkt: Sterne bringen keine Funktionen. Entwickler benötigen Werkzeuge, die die Produktivität steigern, und die Wahl zwischen langfuse und weights

10 Fehler bei der Tool-Integration, die echtes Geld kosten
In diesem Quartal habe ich allein 4 SaaS-Implementierungen scheitern sehen. Erstaunlicherweise litten alle 4 unter denselben 10 Fehlern bei der Tool-Integration, die sie echtes Geld gekostet haben.

1. API-Rate-Limits übersehen
Warum ist das wichtig? Es ist leicht anzunehmen, dass eine Integration, sobald sie eingerichtet ist, funktioniert

Cursor vs GitHub Copilot: Ein detaillierter Blick eines Entwicklers auf KI-Tools für Startups

GitHub Copilot hat derzeit über 2 Millionen Nutzer, während Cursor relativ neu ist und etwa 16.000 Nutzer hat. Lass dich von den Zahlen aber nicht täuschen. Es ist wichtig, das richtige Werkzeug für deine Anforderungen zu finden, besonders für Startups, bei denen jede

Okay, Leute. Leo Grant ist hier, wieder in den digitalen Gräben mit euch. Es ist Montag, der 23. März 2026, und ich habe mich in letzter Zeit mit etwas ziemlich Grundlegendem beschäftigt: dem „Build“-Teil der Agentenentwicklung. Nicht nur das Codieren, sondern der gesamte Prozess, eine Idee, eine Reihe von Einschränkungen zu nehmen und sie in ein funktionierendes, autonomes

Alright, Leute. Leo Grant hier, zurück aus einem besonders tiefen Kaninchenbau. In der vergangenen Woche habe ich mit etwas gekämpft, das mich schon eine Weile stört: Wie schaffen wir es tatsächlich, Agenten zu bauen, die nicht nur glorifizierte Skriptausführer sind, sondern wirklich anpassungsfähige, kontextbewusste Entitäten?

Ich meine, wir haben alle die Demos gesehen. Die glänzend neuen LLM-gestützten