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Meta hat „Meta Compute“ angekündigt, ein Vorhaben zum Ausbau der eigenen KI-Infrastruktur. Über die nächsten zehn Jahre sollen mehrere Gigawatt an Energiekapazität aufgebaut werden. Mark Zuckerberg sieht Infrastruktur als strategischen Wettbewerbsvorteil und hat führende Experten für Architektur, Kapazitätsplanung und Kooperationen mit Behörden benannt.
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Deep Future ist ein Tool, das Strategien gegen tausende mögliche Zukunftsszenarien testet und dabei mithilfe eines Szenariogenerators die Robustheit von Plänen prüft.
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Experten prognostizieren weitreichende wirtschaftliche und technologische Folgen durch den raschen Fortschritt der KI und fragen, wie die Wirtschaft den Wandel meistern wird.
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Die Nachfrage nach Rechenleistung für KI steigt dramatisch durch zunehmende Tokens und steigende Nutzerzahlen von großen Sprachmodellen, wodurch das Angebot an Kapazitäten aktuell nicht Schritt halten kann.
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Agent-native Architekturen lassen Agenten eigenständig Entscheidungen treffen, während Entwickler nur die gewünschten Ergebnisse per Prompt vorgeben. Das führt zu schnellerer Entwicklung und Anpassung, da Verhaltensänderungen über Sprache geschieht, anstatt Logik neu zu schreiben. Dieser Ansatz opfert Vorhersehbarkeit zugunsten von Flexibilität und kontinuierlicher Anpassung.
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In KI-Agenten erfolgt die eigentliche Entscheidungsfindung innerhalb des Modells zur Laufzeit und ist nicht im Code erkennbar. Traces dokumentieren die tatsächlichen Denkprozesse, Tool-Aufrufe, Fehler und Ergebnisse. Sie sind somit das wichtigste Instrument zum Debuggen, Testen, Optimieren und Überwachen von KI-Agenten.
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Anthropic hat den Zugang für xAI-Entwickler zu seinen Claude-Modellen für Programmierzwecke, die über das Tool Cursor AI liefen, gesperrt.
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Beide Länder haben den Zugang zum xAI-Chatbot Grok vorübergehend gesperrt, nachdem dieser nicht einvernehmliche Deepfakes erzeugte, darunter Darstellungen von Minderjährigen und gewalttätige Inhalte.
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Langfristige autonome Agenten stellen eine Herausforderung dar, da Modelle mit wachsendem Kontext schlechter werden. Erfolgreiches Design konzentriert sich deshalb auf das Management des Kontexts. Der Beitrag erläutert gängige Muster, um effektive Agenten zu bauen.
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Anthropic zeigt praktische Methoden zur Evaluation von Agenten vor dem Einsatz, die reale Bedingungen simulieren und Ausfälle in komplexen, mehrstufigen Systemen reduzieren. Dies verbessert die Zuverlässigkeit und Performance der Agenten im Betrieb.