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Schlagwort: graph-engineering
X-Post:Shoopy
Boris Cherny, Entwickler von Claude Code bei Anthropic, berichtet von Tests, bei denen Nutzer fast jeden manipulierten destruktiven Befehl reflexartig absegneten. Als Gegenmaßnahme setzt Anthropic auf ein zweites Modell ohne Dialogkontext sowie auf neuronales Monitoring gegen Prompt Injections.
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X-Post:nicco
Ein Beitrag von nicco greift Aussagen von Andrej Karpathy auf, wonach Prompting nur eine Übergangsstufe war und Graph-Architekturen die Zukunft von Agenten-Systemen bilden. Ergänzt wird dies durch einen Leitfaden von seeco zur Ablösung linearer Agenten-Ketten durch explizite Graphen.
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X-Post:nicco
Laut einem Vortrag von Andrew Ng stößt Zero-Shot-Prompting an Grenzen und wird durch autonome Ausführungsgraphen ersetzt. Ein verlinkter Leitfaden zeigt, wie Entwickler lineare Agenten-Ketten in parallele Graph-Architekturen überführen.
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X-Post:Mahax
Mahax zitiert Andrej Karpathy mit der Aussage, dass Prompting verschwinden und nur Graphen-Strukturen übrig bleiben werden. In einem verlinkten Leitfaden erklärt Mahax die Grundlagen des Graph Engineering mit Claude sowie Methoden zur Parallelisierung von AI-Workflows.
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X-Post:Mahax
Ein X-Beitrag von Mahax empfiehlt eine einstündige Vorlesung von Jeff Dean zu Grundlagen von LLMs bis hin zur Koordination von 100 KI-Agenten. Zudem verlinkt der Autor seinen eigenen Leitfaden über Graph Engineering mit Claude.
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X-Post:Mr. Buzzoni
Mr. Buzzoni (@polydao) stellt ein Graph-Engineering-System vor, bei dem strukturierte Agenten Fakten und Verknüpfungen extrahieren, ohne bestehende Datensätze zu überschreiben. Über tägliche Logfiles, DuckDB und strikte menschliche Freigaben für Merges entsteht eine unveränderliche Wissensbasis.
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X-Post:CyrilXBT
In einem Thread skizziert CyrilXBT einen Leitfaden für angehende Graph Architects. Der Ansatz kombiniert den Aufbau strukturierter Wissensgraphen mit expliziten Zustandsgraphen für KI-Agenten, um klassisches RAG und unberechenbare Reasoning-Schleifen abzulösen.
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X-Post:Kirill
Kirill beschreibt den Architekturwandel im Agenten-Design weg von fehleranfälligen Einzelschleifen (Loop Engineering) hin zu Graph Engineering. Der Erfolg komplexer KI-Systeme hänge nicht von der Modellgröße oder einer höheren Agentenzahl ab, sondern von deterministischer Strukturierung durch Knoten, Kanten, Verifizierer und Wissensgraphen.
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VideoVideo:Greg Isenberg
Greg Isenberg erläutert das Konzept des Graph Engineering als übergeordnete Stufe nach Prompt- und Context-Engineering. Statt komplexe Aufgaben in einem einzelnen Chat-Prompt abzuhandeln, wird der Prozess in Teilschritte, parallele Aufgaben, Prüfinstanzen und menschliche Freigaben unterteilt. Neben der Abgrenzung von Knowledge Graphs und Agent Graphs zeigt er konkrete Workflows sowie Umsetzungsstufen von manuellen Schritten bis zur Automatisierung mit LangGraph oder n8n.
X-Post:codila
Codila verweist auf einen kostenlosen zweistündigen Google-Kurs zum Thema Graph Engineering für Multi-Agenten-Systeme und erläutert in einem Leitfaden, wie sich lineare Agenten-Ketten durch vernetzte, parallele Graphen ersetzen lassen. Anhand von Dynamic Workflows in Claude Code v2.1.154+ wird demonstriert, wie Hunderte Agenten parallel arbeiten, ohne den Chat-Kontext zu überlasten.
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Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
