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Modelle und Infrastruktur

Modellauswahl, Inferenzkosten, lokaler Betrieb, Kompression und Serving-Architektur.

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AI und Agents

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Ein großes Eurozeichen über abgestuften Kostenmarkierungen KI & Agenten

KI-Credits in Odoo: Budget für geprüfte Angebote

Trenne Credits, Tarifaufschlag, Erstprüfung und Korrektur. Eine synthetische Vorgangsliste macht das Budget vor der nächsten Volumenerhöhung prüfbar.

Kevin Riedl
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Ein gemeinsamer Ausgangspunkt verzweigt sich in 3 beschriftete Wege KI & Agenten

Odoo Helpdesk mit KI: einordnen, entwerfen oder eskalieren?

Trenne Ticketlabels, interne Antwortentwürfe und menschliche Übergaben. Prüfe Rechte und verpasste Eskalationen anhand vorgeschlagener Fälle.

Kevin Riedl
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Türkise und violette Klammern umrahmen das Herleitungszertifikat einer Ontologie KI & Agenten

Open Ontologies: Herleitungszertifikate prüfen

Ein reproduzierbarer Test zeigt den Unterschied zwischen abgelehnter Fälschung und Prüferfehler. Dazu prüfen wir, welche Aussagen ein kleinerer RAG-Kontext noch stützt.

Kevin Riedl
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Getrennte Wege für Crawl-Anfragen und extrahierte Datensätze KI & Agenten

Speichert Scrapling extrahierte Datensätze in Checkpoints?

Ein lokaler Test mit Pause, Resume und Replay zeigt, welche Datensätze erhalten bleiben, wann JSON-Exporte frühere Daten ersetzen und was im Checkpoint steht.

Kevin Riedl
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Zwei überlagerte Wellenformen veranschaulichen das Timing von KI-Sprachgesprächen KI & Agenten

Cue Turn Detection: Telefonnummern, Benchmarks und Grenzen

Eine Pause ist keine vollständige Telefonnummer. Was Pypes Cue v1 verbessert, wie die Benchmarks einzuordnen sind und welche Abnahmetests wirklich zählen.

Kevin Riedl
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Titelbild zum Wavect-Artikel über Agent Mesh mit einem Schild als Symbol für kontrollierten Zugriff auf Tools KI & Agenten

Google SAM heißt jetzt Agent Mesh: MCP-Tools vernetzen

Freigegebene Tools auf mehreren Rechnern verbinden: So funktionieren Control Plane, signierte EU-Labels und die Prüfungen für einen aussagekräftigen ersten Pilotversuch.

Kevin Riedl
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Vollständiges Artikelverzeichnis

  1. KI-Credits in Odoo: Budget für geprüfte Angebote
  2. Odoo Helpdesk mit KI: einordnen, entwerfen oder eskalieren?
  3. Open Ontologies: Herleitungszertifikate prüfen
  4. Speichert Scrapling extrahierte Datensätze in Checkpoints?
  5. Cue Turn Detection: Telefonnummern, Benchmarks und Grenzen
  6. Google SAM heißt jetzt Agent Mesh: MCP-Tools vernetzen
  7. EdgeQuake: PostgreSQL-GraphRAG als MCP-Gedächtnis für Agenten
  8. BitNet auf der CPU: 2B4T, RAM-Bedarf und die 100B-Angabe
  9. SuperPenguin: KI-Kosten pro PR, Kunde und Feature
  10. Claude Dashboards + Motion: Von KPIs zum Video
  11. OpenAI Intelligent UI vs. OpenUI: Generative UI für Business-Apps
  12. Wally von RunAnywhere: Kosten pro akzeptierter Coding-Aufgabe
  13. Reducto für deutsche Rechnungen: Nacharbeit richtig messen
  14. Claude Model Router: Wann wechselt welches Modell?
  15. Context Language Models vs. Kompaktierung: Was testen?
  16. Caveman 3.0 für Claude Code: Lokale Input-Kompression, Recovery und Benchmarks
  17. LiteLLM Lens: Agenten-Traces mit SQL und APIs analysieren
  18. SmythOS Studio selbst hosten: Docker, Kosten und Grenzen
  19. DeerFlow 2.2: Docker-Setup, Sandboxes und Memory
  20. CLM-8B selbst hosten: vLLM, Action-Cache und Verifier
  21. LiteAgents SDK: Modell-Routing, Setup und Migration
  22. mcp-memory-service: Gemeinsames Gedächtnis für Claude Code und Cursor
  23. Claude Opus 5.5: Einsatzfälle, Prompts und Effort
  24. SwarmLLM Test 2026: Browser-P2P-Inferenz auf Smartphone und Laptop
  25. Phonely Alma im Test: Ist das Voice-LLM produktionsreif?
  26. Utopia: Temporalen Wissensgraph im Unternehmen prüfen
  27. NVIDIA PAIR im Test: Lokales KI-Routing und die AMD-Lücke
  28. Tencent Hy4 Preview im Test: Was ändert sich mit der Vollversion?
  29. PageLM im Check: Selbst hosten und kommerziell nutzen
  30. M6 Mac mini vs. M5 Mac Studio für lokale KI: Kaufberatung
  31. FreeToken AI im Test: Frontier-MoE auf Consumer-GPUs?
  32. Darkbloom AI Test: Private Inferenz auf freien Macs
  33. Ox Alpha als GLM-5.3-Flash enthüllt: Was sich ändert
  34. Pika Audio API Preise: Sind Soundeffekte wirklich 20x günstiger?
  35. Thunder Computes 13-Mio.-Dollar-Wette auf GPU-Virtualisierung: Einkaufsleitfaden
  36. AirLLM mit 4 GB VRAM: So funktioniert Layer-wise Inference
  37. Qwen3.8-27B: Computer-Use-Agenten selbst hosten, ohne Screenshots zu exportieren
  38. Der vLLM- und Triton-Stack von Netflix: 7 Produktionslektionen
  39. Transformers.js im Browser: Wann lokale KI in dein Produkt gehört
  40. LiteLLM selbst hosten: Production-Guide 2026
  41. KI-fähiges Unternehmenswiki: Architektur und Aufbau
  42. Versieht Claude Texte mit Wasserzeichen? API-Antwort 2026
  43. OpenKB Review: Knowledge Compiler vs. RAG
  44. Unsloth Desktop im Test: Private lokale KI-Workstation?
  45. NeMo Switchyard 0.2: Agenten-Routing ohne Training?
  46. Firecrawl AnyDoc im Test: 14 Formate zu Markdown
  47. Muse Glimmer 30B: Ist Metas lokales Agentenmodell produktionsreif?
  48. OmniRoute KI-Routing: Setup und Produktions-Checkliste
  49. Gemini Robotics 2: Ganzkörpersteuerung und die Pilotentscheidung
  50. pdf-inspector im Test: PDFs vor OCR lokal routen
  51. Lokaler multimodaler KI-Coding-Assistent: Sprache, OCR und Datenschutz
  52. DeepSeek V4 Flash 0731 auf einem KI-PC: Was funktioniert?
  53. Gemma 4 kostenlos mit Unsloth und Colab tunen
  54. Taalas HC1 im Check: Lohnt sich ein fest verdrahteter LLM-ASIC?
  55. Welches lokale LLM läuft auf deiner Hardware? llmfit Guide
  56. Miso TTS selbst hosten oder API: Kosten, Latenz und VRAM
  57. RAG-Vektoren auf 2 Bit komprimieren: Ist datenunabhängige Quantisierung produktionsreif?
  58. LMCache meldet 13,7x niedrigere mittlere TTFT mit gemeinsamem KV Cache
  59. Verlustfreie LLM-Kompression vs. 8-bit GGUF: Was ist produktionsreif?
  60. NVIDIA Nemotron 3.5 ASR: Ist Self-Hosted STT bereit für Voice Agents?
  61. Kimi K3 für EU-Unternehmen: API-Kosten, Datenschutz und Pilotplan
  62. Mesh LLM im Test: Ein großes LLM auf mehreren Rechnern ausführen?
  63. Bonsai 27B im Test: Läuft ein 27B-LLM wirklich auf dem Smartphone?
  64. Soofi S: Ist Deutschlands souveränes LLM bereit für Unternehmen?
  65. Colibri führt GLM-5.2 auf Consumer-Hardware aus. Der Haken.
  66. Wann lokale Modelle APIs schlagen: Break-even-Rechner für EU-Unternehmen
  67. LLM-Kostenrechner 2026: Rechne pro Aufgabe, nicht pro Token
  68. Pxpipe im Test: Senken Bilder Claude-Code-Kosten um 60%?
  69. Pro Token günstiger kann pro Aufgabe teurer sein
  70. Anthropic sagt Nein zum Open-Weights-Verbot. Der Kostenkampf bleibt real.
  71. Was ein interner KI-Assistent in der DACH-Region wirklich kostet (2026)
  72. LLM-Gateways im Vergleich 2026: LiteLLM vs OpenRouter vs Portkey vs RouteLLM
  73. LLMs in der EU selbst hosten: Wann sich Open Weights wirklich rechnen
  74. Open-Weight-LLMs 2026: DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, Llama und Muse
  75. LLM-Token-Kosten 2026 senken
  76. Wann lohnt es sich, ein LLM-Eval zu bauen? Kosten, ROI und dem Judge vertrauen
  77. RAG, Fine-Tuning oder Long Context? Vergleich 2026
  78. LLM-API-Kosten 2026. Architektur-Shift
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