LLM-Anwendungen im Produktivbetrieb
Konzipieren, veröffentlichen, überwachen und betreiben Sie LLM-Anwendungen über die Demophase hinaus.
31 Beiträge (20 Artikel · 11 Videos)
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Einige gute Beiträge für den Einstieg, bevor Sie die vollständige Übersicht durchsuchen.
13 Min. LesezeitDer LLM-Stack 2026: Modelle, Inferenz, Tooling und Zielkonflikte
Die Praxissicht eines Architekten auf den LLM-Stack 2026: Modellklassen, Inferenzanbieter, Orchestrierung, Evaluationstools und die Zielkonflikte, die bei produktiver KI tatsächlich zählen. Alles, was wir gern vor dem Start gewusst hätten.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitPrompts für den Produktivbetrieb entwerfen: System-, Entwickler- und Nutzerebene
Produktionsprompts bedeuten nicht einfach: „Sagen Sie der KI, was Sie möchten.“ Sie bilden ein mehrschichtiges System aus stabilen Anweisungen, dynamischem Kontext und Variablen je Aufruf, das wie Code verwaltet wird. Architektur, Muster und Disziplin unterscheiden den Produktivbetrieb vom Prototyp.
Fortgeschritten
10 Min. LesezeitFehlermodi produktiver KI-Systeme: Was nach der Demo schiefgehen kann
KI-Systeme scheitern auf vorhersehbare Weise: durch Halluzinationen, veralteten Kontext, übermäßige Zustimmung, Prompt Injection, unsichere Werkzeugnutzung, Schemadrift und schwache Fallbacks. Ein Fehlermodusregister für Teams, die reale Workflows bereitstellen.
FortgeschrittenWeitere in diesem Thema
Die Agentenlandschaft – Erkenntnisse aus dem Produktiveinsatz von Agenten
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Fortgeschritten
11 Min. LesezeitLangGraph vs. CrewAI vs. direkte API: Das richtige Agenten-Framework im Jahr 2026
Die Landschaft der Agenten-Frameworks ist im Jahr 2026 reifer, aber nicht übersichtlicher. LangGraph, CrewAI, Pydantic AI, OpenAI Agents SDK und direkte APIs eignen sich jeweils für bestimmte Teams und Projekte, jedoch nie für alle. Ein ehrlicher Vergleich und ein Entscheidungsrahmen.
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13 Min. LesezeitAgenten entwickeln, die nicht endlos in Schleifen laufen
Der häufigste Agentenfehler im Produktivbetrieb sind unendliche oder scheinbar unendliche Schleifen — Agenten wiederholen Aktionen, verzweigen sich und verbrauchen Tokens, ohne Fortschritte zu erzielen. Diese Architekturmuster sorgen dafür, dass Agenten selbst schwierige Aufgaben abschließen.
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12 Min. LesezeitComputer-Use- und Browser-Agenten im Produktiveinsatz
Demos von Computer-Use- und Browser-Agenten gehen viral. Produktiveinsätze in großem Maßstab sehen jedoch anders aus: eng begrenzter Umfang, umfassende Schutzmechanismen und sorgfältig gestaltete UX. Dieser Artikel zeigt funktionierende Muster, wiederkehrende Fehler und die tatsächliche Wirtschaftlichkeit.
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12 Min. LesezeitContext Engineering: Kontextfenster mit 1 Mio. Tokens ohne Qualitätsverlust nutzen
Kontextfenster mit 1 Mio. Tokens sind verfügbar, doch die Qualität sinkt lange vor diesem Grenzwert. Context Engineering ist die Disziplin, Kontextfenster wirksam zu nutzen: was aufgenommen, zusammengefasst oder aktuell abgerufen wird und welche Muster die Qualität bei wachsendem Kontext erhalten.
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12 Min. LesezeitKostenoptimierung bei der Inferenz: Prompt-Caching, Routing und Ausgabesteuerung
Die Kosten für LLM-Inferenz lassen sich mit den richtigen Techniken um 60–90 % reduzieren: durch Prompt-Caching, Modell-Routing, Ausgabesteuerung, Batching und einige weniger bekannte Muster. Entscheidend sind die Zahlen, die Muster und die betriebliche Disziplin, die eine gut geführte Inferenz von ausufernden Rechnungen unterscheiden.
Fortgeschritten
13 Min. LesezeitEvals erstellen, die tatsächlich Regressionen erkennen
Die meisten Eval-Suites wirken beeindruckend, übersehen aber reale Regressionen. Evals, die relevante Fehler erkennen, erfordern sorgfältig aufgebaute Datensätze, empfindliche Metriken, kalibrierte Judges und eine Kultur des Vertrauens. Diese Muster nutzen Teams, die es richtig machen.
Fortgeschritten
13 Min. LesezeitFine-Tuning im Jahr 2026: Wann LoRA RAG übertrifft und wie es ohne Cluster gelingt
LoRA-Fine-Tuning ist inzwischen leicht zugänglich — Sie können ein echtes Fine-Tuning auf einem Laptop durchführen oder stundenweise eine GPU mieten. Bewährte Muster, Anwendungsfälle, in denen Fine-Tuning RAG übertrifft, und ein praktischer End-to-End-Ablauf von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung.
Fortgeschritten
14 Min. LesezeitMCP von Grund auf: Einen produktionsreifen Server in TypeScript entwickeln
Ein produktionsreifer Model-Context-Protocol-Server erfordert mehr als die Anbindung einiger Tools. Entscheidend sind Schemadesign, Authentifizierung, Fehlerbehandlung, Streaming, Observability und die betrieblichen Anforderungen, durch die MCP-Server im großen Maßstab zuverlässig nutzbar werden.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitMCP-Tools so entwerfen, dass LLMs sie zuverlässig verwenden
Die meisten MCP-Tools, die wir sehen, sind technisch korrekt, aber praktisch unbrauchbar. LLMs ignorieren sie, verwenden sie falsch oder rufen sie auf ungeeignete Weise auf. Diese Designprinzipien sorgen dafür, dass LLMs Tools zuverlässig einsetzen – mit konkreten Fehlerbildern und Korrekturen.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitLangzeitgedächtnis für lang laufende Agenten entwickeln
Agenten benötigen ein Gedächtnis über das Kontextfenster hinaus. Die Langzeitgedächtnis-Architektur — was gespeichert, wann abgerufen und wie vergessen wird — bestimmt, ob ein Agent Sie zu kennen scheint oder jedes Gespräch von vorn beginnt. Die Muster und Kompromisse für den Produktivbetrieb.
Fortgeschritten
10 Min. LesezeitMulti-Modell-Orchestrierung: Routing nach Kosten, Latenz und Qualität
Ein einziges Modell für alles zu verwenden, ist ein Anfängerfehler. KI-Systeme im Produktivbetrieb leiten unterschiedliche Anfragen an unterschiedliche Modelle weiter und sparen dadurch 60–90 % der Kosten, während sich die Qualität verbessert. Die Muster, die Routing-Logik und die Zielkonflikte.
Mittelstufe
12 Min. LesezeitObservability für LLM-Anwendungen: Tracing, Kosten, Latenz und Qualitätsdrift
LLM-Anwendungen scheitern auf Arten, die traditionelle Observability übersieht. Entscheidend sind Tracing für mehrstufige Abläufe, die Zuordnung von Kosten, die je Aufruf um den Faktor 100 variieren, das Monitoring von Qualitätsdrift und das Debugging von Halluzinationen im Produktivmaßstab.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitProduktionsreifes RAG entwickeln: Ingestion, Embedding, Retrieval, Reranking und Evals
Eine produktionsreife RAG-Pipeline umfasst sechs Stufen, deren spezifische Muster die Qualität bestimmen. Architektur, Entscheidungen je Stufe und konsequente iterative Evaluation unterscheiden ein funktionierendes RAG-System von einem enttäuschenden.
Fortgeschritten
14 Min. LesezeitPrompt Injection und LLM-Sicherheit: Bedrohungsmodelle und mehrschichtige Abwehr
Prompt Injection ist eine dauerhafte Klasse von LLM-Sicherheitsrisiken und kein Fehler beim Formulieren von Prompts. Ein Praxisleitfaden zu Bedrohungsmodellen, Datengrenzen, Werkzeugberechtigungen, Regressionstests, Überwachung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.
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12 Min. LesezeitPrompting, RAG oder Fine-Tuning wählen — und wann Sie sie kombinieren sollten
Prompting, RAG und Fine-Tuning sind die drei großen Hebel, um große Sprachmodelle an Ihr Problem anzupassen. Jeder eignet sich für bestimmte Probleme und für andere nicht. Ein Entscheidungsrahmen, die realistischen Kosten jedes Ansatzes und erfolgreiche Kombinationsmuster für den Produktivbetrieb.
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13 Min. LesezeitEin LLM-Produkt auf den Markt bringen: Preisgestaltung, Margen und die Anti-Moat-Falle
LLM-basierte Produkte sind wirtschaftlich anspruchsvoller als traditionelle SaaS-Produkte: variable, mit der Nutzung steigende Kosten, durch Inferenz belastete Margen, Kommoditisierungsrisiken und Wettbewerber mit denselben Basismodellen. So bauen Sie ein tatsächlich verteidigbares Produkt – und vermeiden die Muster, an denen LLM-Start-ups verschwinden.
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13 Min. LesezeitStrukturierte Ausgaben und Function Calling: Muster für den Produktivbetrieb
Strukturierte Ausgaben und Function Calling bilden die Brücke vom „LLM, das Text generiert“ zum „System, das Aufgaben ausführt“. Im Produktivbetrieb zählen robuste Schemata, Fehlerbehandlung, Idempotenz und kontrollierte Degradation – nicht nur der JSON-Modus.
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Tiefeneinblick in LLMs wie ChatGPT
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Andrej Karpathy: Software verändert sich (wieder)
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KI-Prompt-Engineering: ein Tiefeneinblick
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Vertikale KI-Agenten könnten zehnmal größer werden als SaaS
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Wie KI Software-Geschäftsmodelle neu erfindet – mit Bret Taylor von Sierra
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