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Viele KI-Workflows laufen seriell ab, obwohl Einzelschritte unabhängig voneinander sind. Das Verständnis von Graphstrukturen hilft Entwicklern, Multi-Agent-Systeme robuster zu strukturieren und Latenzen durch echte Parallelisierung drastisch zu verringern.
Mahax verbindet Deans Vortrag zur Orchestrierung vieler Agenten mit einer pragmatischen Anleitung für Graph Engineering. Statt Agenten in sequenziellen Schleifen laufen zu lassen, plädiert der Ansatz dafür, Abhängigkeiten strikt auf echte Datenübergaben zu reduzieren. Das vorgestellte Diamond-Muster zeigt, wie Standardprozesse wie Recherche oder Code-Reviews durch parallele Agenten beschleunigt werden können.
Mahax
@Mahaximus_ · 7. September 2026
Ex-Google Jeff Dean just released the best 1-hour lecture on AI engineering: from basics to Graphs 1:45 - LLM from scratch 17:22 - How to use AI models 30:03 - Prompt engineering 52:35 - One human coordinating 100 agents 27 years of building AI at Google, compressed into one t.co/fR8PbaEEPF t.co/I3b2Rt1Wvv
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Auf X ansehenZusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
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Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
