AUS DER PRAXIS Ausgabe №288

Praktische Entscheidungen für KI und Software

Technische Leitfäden zur Modellauswahl, Softwareprüfung und Projektplanung.

Neueste Artikel

Neue Vergleiche, praktische Leitfäden und Erfahrungen aus der Entwicklung.

Ein MCP-Client übergibt ein audience-gebundenes Token an einen Resource Server, der es gegen einen Identity Provider validiert, bevor ein Tool läuft KI & Agenten

Enterprise MCP Authorization: Multi-Tenant-Referenzarchitektur

OAuth 2.1, audience-gebundene Tokens und kein Token-Passthrough sind die harten Regeln der Spec. Der Rest, Multi-Tenant-Isolation, Per-Tool-Scopes, delegierter Zugriff und Audit, ist Referenzdesign. Hier ist die komplette Trust Boundary in zwei Diagrammen.

AI Act Artikel 50: Transparenzpflichten als Build-Checkliste für SaaS-Chatbots, KI-Agenten und generierte Inhalte Business & Regulierung

AI Act Artikel 50 Checkliste für SaaS und KI-Agenten

Artikel 50 gilt seit 2. August 2026 und wird durchgesetzt. Die technische Checkliste für laufende Compliance und schnelle Nachbesserung bei Chatbots, KI-Agenten, generierten Inhalten, Logging und Nachweisen.

Datenunabhängige Vektorquantisierung wandelt float32-Embeddings in rohe 2-Bit-Codes mit 16x weniger Bytes um KI & Agenten

RAG-Vektoren auf 2 Bit komprimieren: Ist datenunabhängige Quantisierung produktionsreif?

TurboQuant ist seit Qdrant 1.18 verfügbar, TurboVec hat Version 1.0 erreicht. Was 16x genau bedeutet, wie die aktuellen Benchmarks aussehen und was du testen solltest.

Acht isolierte KV Caches pro Rank auf einem Server, die zu einer einzigen gemeinsamen host-seitigen Cache-Schicht verschmelzen, aus der jeder Serving-Prozess lesen kann KI & Agenten

LMCache meldet 13,7x niedrigere mittlere TTFT mit gemeinsamem KV Cache

LMCache meldete in einem Multi-Turn-Benchmark mit Qwen3-235B einen Rückgang der mittleren Time-to-first-token von 3,98s auf 0,29s. Was das Ergebnis zeigt, was es nicht beweist und wie du Wiederverwendung selbst testest.

Verlustfreie BF16-Gewichtskompression im Vergleich zu 8-bit GGUF nach Exaktheit, Runtime-Evidenz und Production Readiness KI & Agenten

Verlustfreie LLM-Kompression vs. 8-bit GGUF: Was ist produktionsreif?

Faktenbasierte Entscheidungshilfe zu GLM-5.2, exakter BF16-Decodierung, Q8-Quantisierung, Runtime-Evidenz, Fleet Economics und 14-Tage-Pilot.

Bezahltes Pilotprojekt, Proof of Concept und Design Partner im Vergleich nach ihrer kommerziellen Beweiskraft Produkt & MVP

Bezahlter Pilot vs. PoC vs. Design Partner: Was beweist Nachfrage?

Entscheidungshilfe für Machbarkeit, Kundenlernen oder Zahlungsbereitschaft, mit Sieben-Punkte-Scorecard und Commercial Brief für den Pilotvertrag.

Verschachtelte Eval-Sandbox für KI-Agenten mit isolierter Ausführung, kontrolliertem Egress, ephemeren Credentials und externer Überwachung KI & Agenten

OpenAI Eval-Sandbox-Escape: 12 Kontrollen für Cyber-Agenten

Faktencheck und Procurement-Checkliste für verschachtelte Isolation, Egress, Credentials, getrennte Control Plane, Benchmark-Integrität, Monitoring und Forensik-Fallback.

Parallele KI-Coding-Agenten arbeiten in isolierten Git Worktrees oder Jujutsu Workspaces auf einem gemeinsamen Repository-Speicher Software Delivery & QA

Git Worktrees vs. Jujutsu für KI-Coding-Agenten: Entscheidungshilfe 2026

Buyer Guide zu Repository-Cache, Partial Clone, Git Worktrees und Jujutsu Workspaces, mit Kompatibilitätslücken, Kostenmetriken und messbarem 14-Tage-Pilot.

Cisco Antares ordnet eine CWE-Beschreibung lokal Kandidatendateien zu, ohne das Repository in die Cloud zu schicken KI & Agenten

Cisco Antares im Test: 1B Local AI für Vulnerability Localization

Buyer Review zu Antares-1B, VLoc Bench, GGUF und llama.cpp, privater CWE-Triage, CI/CD-Integration, Sicherheitsgrenzen und messbarem 14-Tage-Pilot.

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