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Schlagwort: langgraphLink:stackone.com
StackOne stellt mit Falcon Engine eine Middleware für AI-Agenten vor, die Werkzeugaufrufe regelt, Token-Kosten senkt und Governance über YAML-basierte Integrationen abbildet.
Aus X-Post: StackOne Falcon: Tool Calling Execution Engine for AI Agents
X-Post:Swapna Kumar Panda
Swapna Kumar Panda empfiehlt elf praxisorientierte Lernressourcen zu Agentic AI. Die Auswahl reicht von kurzen Einstiegen ohne Programmierkenntnisse bis hin zu mehrstündigen Kursen über LangGraph, Claude Code, RAG-Architekturen und Multi-Agent-Systeme.
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X-Post:Vadim Strizheus
DigitalOcean hat 'Managed Agents' als Public Preview veröffentlicht. Die Cloud-Laufzeitumgebung führt KI- und Programmier-Agenten wie Claude Code, Codex oder LangGraph-Workflows aus und pausiert automatisch bei Inaktivität.
4397Lesezeichen918.317Aufrufe
Link:Anna Gutowska
Ein Leitfaden von IBM definiert KI-Agenten als autonome Systeme, die auf Basis von Large Language Models selbstständig Workflows planen, Aufgaben zerlegen und externe Werkzeuge einsetzen. Im Gegensatz zu statischen Sprachmodellen beschaffen sich agentische Systeme aktuelle Informationen über APIs, Datenbanken oder andere spezialisierte Agenten und passen ihr Verhalten über Feedbackschleifen laufend an.
Aus Video: Skills for Becoming an AI Engineer: RAG, Agents, and Deployment
Repository:langchain-ai/langchain
LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von AI-Agenten und LLM-gestützten Softwarelösungen in Python und JavaScript/TypeScript. Es bietet modulare Schnittstellen zu Modellprovidern, Orchestrierungstools wie LangGraph und höherwertige Agenten-Abstraktionen.
145.683SternePython
Aus Video: AI Weekly Updates: Open-Source Model Surge, Agent Harnesses, and Meta's AI Reality Check
Repository:langchain-ai/langgraph
LangGraph ist ein quelloffenes Orchestrierungs-Framework von LangChain zur Entwicklung langlebiger, zustandsbehafteter Agenten-Workflows mit nativer Fehlerresistenz und Human-in-the-Loop-Unterstützung.
41.081SternePython
Aus Video: Weekly AI Roundup: DeepSeek Harness, Model Routing, and Scaffolding Shifts
Link:Harrison Chase, Rotem Weiss
DeepLearning.AI bietet einen rund 1,7-stündigen Online-Kurs zu LangGraph an, der von LangChain-CEO Harrison Chase und Tavily-CEO Rotem Weiss geleitet wird. Der Kurs vermittelt die Entwicklung steuerbarer KI-Agenten in Python, Persistenz, Agentic Search und Human-in-the-Loop-Muster.
Aus Video: Weekly AI Roundup: DeepSeek Harness, Model Routing, and Scaffolding Shifts
Link:LangChain
LangGraph ist ein Open-Source-Framework (MIT-Lizenz) von LangChain zur Entwicklung und Orchestrierung zustandsbehafteter KI-Agenten. Es bietet Low-Level-Steuerung für komplexe Kontrollflüsse, Persistenz und Human-in-the-Loop-Workflows.
Aus Video: Weekly AI Roundup: DeepSeek Harness, Model Routing, and Scaffolding Shifts
Artikel:The LangChain Team
Das LangChain-Team hat eine neue Funktion namens interrupt für LangGraph vorgestellt. Sie vereinfacht die Einbindung menschlicher Freigaben und Eingaben in produktive Agenten-Workflows.
Aus Video: Weekly AI Updates: Model Releases, Agent Harnesses, and Developer Tooling (August 2026)
Artikel:LangChain Inc.
LangGraph von LangChain Inc. ist ein Orchestrierungs-Framework und eine Laufzeitumgebung für komplexe, langlebige KI-Agenten. Es erlaubt Entwicklern, deterministische Programmlogik mit LLM-basierten Schritten in einem gemeinsamen Graph zu verbinden. LangGraph funktioniert unabhängig von der Hauptbibliothek LangChain und setzt Schwerpunkte auf Persistenz, Human-in-the-Loop-Workflows und Memory-Management.
Aus Video: Weekly AI Updates: Model Releases, Agent Harnesses, and Developer Tooling (August 2026)
Link:Tawkit, Inc.
CopilotKit (Tawkit, Inc.) hat OpenBot vorgestellt, eine Open-Source-Plattform für KI-Agenten, die vollständig auf eigener Unternehmens-Infrastruktur betrieben wird. Die Lösung bindet interne Dokumente ein, unterstützt Computer-Use und basiert auf dem offenen Interaktionsprotokoll AG-UI.
Aus Video: AI Weekly Updates: Open-Source Model Surge, Agent Harnesses, and Meta's AI Reality Check
Link:langchain-ai.github.io
Die Dokumentationsseite für das Framework LangGraph wurde offiziell auf die zentrale Plattform von LangChain umgezogen. Nutzer werden automatisch auf die neue URL weitergeleitet, um Zugriff auf die aktuellen technischen Ressourcen zu erhalten.
Aus Video: Weekly AI Roundup: DeepSeek Harness, Model Routing, and Scaffolding Shifts
Artikel:Mehdi Allahyari
Nach Prompt- und Context-Engineering bildet Harness Engineering die dritte Phase im Bau autonomer KI-Systeme. Mehdi Allahyari beschreibt die Software-Infrastruktur um das Sprachmodell als entscheidenden Erfolgsfaktor für Zuverlässigkeit und Selbstkorrektur.
Link:Lev Selector, Dima Borovikov
eAIs bietet Dienstleistungen zur Entwicklung massgeschneiderter KI-Lösungen für Unternehmen an. Der Schwerpunkt liegt auf Chatbots, Multi-Agenten-Systemen, lokaler semantischer Suche und der Anbindung von Unternehmensdaten.
Aus Video: AI Weekly: Autonomous Agent Workflows, Direct Weight Editing, and Developer Tooling
Link:langchain.com
LangChain stellt seine Plattformarchitektur für die Entwicklung, das Testen, das Deployment und den Betrieb von KI-Agenten vor. Neben Open-Source-Frameworks wie LangGraph und Deep Agents umfasst das Angebot Werkzeuge wie LangSmith Engine und ein LLM Gateway zur Überwachung und Steuerung.
Aus Video: Weekly AI Roundup: DeepSeek Harness, Model Routing, and Scaffolding Shifts
Link:docs.langchain.com
Die offizielle Dokumentationsseite von LangChain gibt einen Überblick über das gesamte Ökosystem zur Entwicklung von KI-Agenten, von Open-Source-Frameworks bis zur Plattform LangSmith.
Aus Video: Cognition President Russell Kaplan on Coding Agents, Benchmarks, and Model Routing
Repository:CopilotKit/OpenTag
OpenTag ist eine quelloffene Referenz- und Starter-Applikation von CopilotKit. Sie bringt autonome KI-Agenten auf Basis von LangGraph und AG-UI direkt als Triage- und Wissensassistenten in Slack und Microsoft Teams.
1158SterneTypeScript
Repository:ShenSeanChen/launch-DeepResearch-Backend
launch-DeepResearch-Backend ist ein Open-Source-FastAPI-Dienst, der autonome Deep-Research-Workflows über LangGraph und verschiedene Sprachmodelle bereitstellt. Das Projekt dient als Backend-Vorlage für die Cloud-Bereitstellung auf GCP Cloud Run und lässt sich mit einem separaten Frontend koppeln.
88SternePython
Aus Video: Loop vs Graph Engineering for AI Agents: Concepts and Practice with Waku Agent
VideoVideo:Lev Selector
Im wöchentlichen Überblick analysiert Lev Selector den Wandel der KI-Entwicklung: Der Schwerpunkt verlagert sich von immer größeren Modellen hin zu modularer Scaffolding- und Harness-Infrastruktur. Zu den wichtigsten Entwicklungen zählen der virale Erfolg des modularen DeepSeek-Harness, die Übernahme von OpenRouter durch Stripe sowie neue Modell- und Routing-Strategien.
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.
27.340Lesezeichen2,7 Mio.Aufrufe
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.
VideoVideo:AI Engineer
Nick Ung und Akshay Sharma von Lyft beschreiben die Entwicklung einer Evaluierungspipeline für KI-Kundendienst-Agenten. Sie erklären, warum standardmäßige Offline-Tests trügerische Erfolgsquoten liefern und wie feinabgestimmte Nutzersimulatoren sowie kalibrierte LLM-Judges verlässliche Qualitätsprüfungen ermöglichen.
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Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
