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Die UX der KI gibt es noch nicht. Vorstellungskraft, Geschmack und Besessenheit von der Feedbackschleife zwischen Agent und Mensch – so machen wir es richtig. Lernen Sie @tryramp ersten Schritt in die agentische Orchestrierung kennen. Spoiler-Alarm, es ist nicht nur ein Chat.

Dieser Claude MCP AI Agent ersetzt Ihre $200K+ Operations Teams. Ich sollte wahrscheinlich nicht das genaue System kostenlos teilen... Als ich versuchte, Pikachu um 3 Uhr morgens mit Pokemon Go zu fangen, überprüfte es mein gesamtes Geschäft, fand 12 Engpässe und baute mir 5 produktionsbereite N8n-Agenten auf der Effizienzgewinn ist absolut WAHNSINNIG Die meisten Gründer verbrennen Monate damit, Betriebsberater einzustellen, die 500 US-Dollar pro Stunde verlangen, nur um Ihnen zu sagen, was kaputt ist Dieses agentische System erledigt seine gesamte Arbeit in wenigen Minuten Folgendes geschieht, wenn Sie es bereitstellen: → führt ein vollständiges Business Intelligence-Audit in 3 Minuten durch (was bei Beratern Wochen dauert) → identifiziert 12+ Workflow-Engpässe, die Ihre Effizienz beeinträchtigen → entwerfen maßgeschneiderte Agentensysteme, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind → erstellt 5+ autonome KI-Agenten mit erweiterter Fehlerbehandlung → erstellt eine intelligente Orchestrierungsschicht, die alles miteinander synchronisiert → bietet eine vollständige betriebliche Transformation in weniger als 10 Minuten Das gesamte Audit, für das Berater jetzt 50.000 US-Dollar berechnen, erfolgt in 10 Minuten NULL technische Kenntnisse erforderlich NULL teure Berater erforderlich NULL Monate Hin und Her Beschreibe einfach dein aktuelles Setup und sieh zu, wie es dein Agentenimperium aufbaut Die Rechnung ist dumm einfach: 200.000 US-Dollar Gehalt für das Ops-Team im Vergleich zum einmaligen MCP-Einsatz Das sind 16.600 US-Dollar, die monatlich gespart werden Das System umfasst: - Intelligenter Business Stack Analyzer - KI zur Erkennung von Engpässen - Benutzerdefinierter agentischer Architekt - Autonomer Agenten-Builder - Vollständige Einsatzdokumentation Das ist genau das System, das eine 7-stellige Betriebsinfrastruktur aufbaut und Sie erhalten es kostenlos Follow + RT + Kommentar "MCP" & ich schicke euch heute Abend die VOLLSTÄNDIGE Setup-Anleitung Schlafen Sie nicht darüber Jede Woche, die du wartest, sind 30+ Stunden manuelle Arbeit, die du nie zurückbekommst

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Reliability is the name of the game for agents, and it's unlikely to be solved purely at the model layer for the foreseeable future. This is creating green shoots for infrastructure builders, with a few interesting trends starting to emerge: 1. Simulation as CI for agents: a) The most valuable piece of data today is trajectory data i.e. collections of task (P) -> {t1, t2... tk} mappings. With more trajectory data, agents can be improved with techniques like RFT. b) Since these trajectories can be quite specific to a company's underlying data (D), you need to be able to actually simulate the behavior of agents within your environment vs. rely on 3P trajectory data. So, how might you do this? - Maintain an agent and MCP registry for an enterprise, and a staging environment. Bootstrap a metadata layer that contains the objective of each agent, the tools it has access to, the scope of each agent vis.a.vis each tool etc. Your SDK may need to generate MCP servers on the fly for certain internal applications. - Execute scenarios in staging for each agent by providing prompt / task variations, inspecting the tool calls produced and evaluating performance against a multi-objective reward function (e.g. performance against the objective, minimization of tool invocations). - A critical component is accurately providing quantifiable reward functions for each agent that unlock high-fidelity evals and close the loop for reliable CI. - All of this needs to be productized: easy-to-adopt infrastructure that developers can extend, but with batteries included. You can start to see a new paradigm forming—not unit tests for code, but simulation harnesses for agents. What happens when you get trajectory data? 2. Enterprises will move to "context lakes": - An evolving, queryable memory layer that serves as a hub for agent trajectories enriched by enterprise data stored in the delta lake / SNOW. A potent mix of a knowledge base, a semantic cache, and an execution log. - Extremely fast reads for inference-time retrieval that supports high QPS. - As mentioned in a prior post, the semantic cache (really interesting opportunity for startups) will cluster task–trajectory pairs (e.g., via k-means), enabling fast retrieval and “result fusing” during planning or tool selection. Agents will dip into the context lake constantly. High QPS, low-latency context fetch will become as important as fast embedding search is today. 3. Agent authentication becomes a first-class concern: -Traditional OAuth and API key models break down when agents act on behalf of users and themselves, across long-lived sessions. -You need a framework for agent identity, delegation, and scoping—one that supports things like tool level permissions, task bound credentials and delegation graphs. We’re entering an era where testing software means simulating behavior, querying software means retrieving context, and securing software means authenticating autonomous agents.

Warum Ihre Codieragenten kein RAG mehr benötigen Nik Pash von Cline erklärte, warum er RAG nicht mehr für autonome Codierungsagenten empfiehlt, und seine Punkte trafen mich härter, als ich erwartet hatte. Die Anwendungsschicht schrumpft. All die clevere Technik, die wir rund um LLMs entwickeln, wird mit der Verbesserung der Modelle immer obsoleter. Was passiert mit Rag: Kontextfenster wurden drastisch erweitert, so dass das Einbetten der Suche nicht mehr erforderlich wurde Codierungsagenten funktionieren besser mit direktem Dateizugriff als mit segmentierten Einbettungen Halluzinationen sind nicht einmal ein Problem, wenn Sie die Temperatur auf 0 stellen Sicherheitsbedenken bei der Einbettung von Speicher sind erheblich Anstelle von RAG verwenden moderne Codierungsagenten wie Klein das, was Nik "narrative Integrität" nennt. Lassen Sie den Agenten den Code organisch durch Tools wie grep erkunden, Dateien vollständig lesen und seinem eigenen Gedankengang folgen. Dies ahmt die tatsächliche Arbeitsweise von Senior Engineers nach. Sogar Boris von Cloud Code gab zu, dass sie RAG ausprobiert und es aufgegeben haben. Das Muster ist klar. Wann RAG noch Sinn macht: Budgetbeschränkungen (bei der Einbettungssuche werden weniger Token verwendet) Massive unstrukturierte Data Lakes Einige Anwendungsfälle ohne Codierung Aber für ernsthafte Ingenieurteams? Hören Sie auf, Ihre Programmieragenten mit der eingebetteten Suche abzulenken. Lassen Sie sie den Code direkt lesen, auf natürliche Weise Verständnis aufbauen und konzentriert ausführen. Die eigentliche Frage ist nicht, ob RAG tot ist, sondern ob Sie immer noch an veralteten Lösungen festhalten, wenn einfachere Ansätze jetzt besser funktionieren.

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