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Blog

Tutorials, Vergleiche und Anleitungen für KI-Apps

· 5 min read · Open Source

Von create-react-app zu create-ai-app: Der neue Standard für KI-Anwendungen

2016 standardisierte create-react-app, wie wir Frontends bauen. 2026 brauchen KI-Anwendungen denselben Moment — und er ist da.

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· 5 min read · Open Source

AGENTS.md: So machen Sie Ihre Codebasis KI-Agenten-freundlich (Copilot, Cursor, Codex, Claude Code)

Jedes KI-Coding-Tool liest Ihr Repository anders. So gibt AGENTS.md — der aufkommende Tool-agnostische Standard — ihnen den nötigen Kontext.

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· 5 min read · Open Source

Von 0 zum produktionsreifen KI-Agenten in 30 Minuten — Full-Stack-Template mit 5 KI-Frameworks

Schritt-fuer-Schritt-Anleitung: Web-Konfigurator, Preset waehlen, KI-Framework auswaehlen, 75+ Optionen konfigurieren, docker-compose up — fertige Produktions-KI-App.

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· 5 min read · Open Source

Dieselbe Chat-App, 4 Frameworks: Pydantic AI vs LangChain vs LangGraph vs CrewAI (Code-Vergleich)

Ich habe dieselbe Chat-App 4 Mal mit 4 verschiedenen AI-Frameworks gebaut. Dasselbe FastAPI-Backend, dasselbe Next.js-Frontend, dieselbe PostgreSQL-Datenbank. So sieht der Code tatsaechlich aus.

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· 5 min read · Fallstudie

Bauen Sie einen AI PR Reviewer mit 3 parallelen Subagenten in Python

Sicherheits-, Stil- und Performance-Checks in 30 Sekunden — mit pydantic-deepagents, um 3 spezialisierte Subagenten parallel auf Ihren Git-Diff loszulassen.

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· 5 min read · Neuigkeiten

Tau-Bench: KI-Agenten testen, wo es wirklich zählt - Kundenservice

Sierras Tau-Bench versetzt KI-Agenten in realistische Kundenservice-Szenarien mit simulierten Nutzern, Domänenrichtlinien und echten Datenbanken. So funktioniert es, wie bewertet wird und was Tau-squared verändert.

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· 5 min read · Open Source

Was ich auf der PyAI Conf in San Francisco gelernt habe — Wo Python auf produktive AI Agents trifft

Ein Tag. Die Schoepfer von Python, Pydantic, FastAPI und FastMCP in einem Raum. Same-Day-Bericht von der PyAI Conf mit Panel-Highlights, Flurgespraechen und Erkenntnissen fuer produktive AI-Agent-Systeme.

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· 5 min read · Neuigkeiten

BrowseComp: Der Benchmark, der testet, was KI-Agenten wirklich finden können

OpenAIs BrowseComp stellt traditionelle Benchmarks auf den Kopf - Fragen sind leicht zu verifizieren, aber brutal schwer zu lösen. Hier erfahren Sie, warum das für die Entwicklung von KI-Agenten wichtig ist.

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· 5 min read · Neuigkeiten

GPT-5.4 ist da — Was es für AI-Agent-Entwickler bedeutet

OpenAI hat GPT-5.4 mit nativer Computer-Nutzung, 1M Kontext, Tool Search und State-of-the-Art-Coding veröffentlicht. Hier ist, was für Teams wichtig ist, die AI-Agents in Produktion bauen.

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· 5 min read · Open Source

Wir haben einen Web-Konfigurator für KI-Agenten-Apps gebaut — 75+ Optionen, als ZIP herunterladen

246 Template-Dateien, 5 KI-Frameworks, clientseitiges Rendering mit Nunjucks — kein Server, alles in deinem Browser.

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· 5 min read · Open Source

Code-Ausführung in der Cloud unter 90ms: Wie Daytona Docker in unserem AI-Agent-Stack ersetzt hat

Docker-Kaltstarts kosten 2-5 Sekunden pro Sandbox. Daytona schafft es in unter 90ms — so haben wir es in pydantic-ai-backend integriert.

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· 5 min read · Open Source

Wir bauen eine Open-Source-Alternative zu Claude Code in Python

Lernen Sie pydantic-deepagents kennen — 5 modulare Pakete, 30+ Features und eine Terminal-UX, die KI-Coding-Agenten wie ein natives Entwicklertool wirken lässt.

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· 5 min read · Open Source

Pydantic AI vs LangChain für produktionsreife KI-Agenten (2026)

Ein praxisnaher Vergleich von Pydantic AI und LangChain für den Bau produktionsreifer KI-Agenten. Typsicherheit, Streaming, Dependency Injection und reale Kompromisse.

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· 5 min read · Open Source

So erstellst du eine Full-Stack-KI-App mit FastAPI und Next.js

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen einer produktionsreifen KI-Anwendung mit FastAPI-Backend und Next.js-Frontend. Von Null bis zum Deployment in 30 Minuten.

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· 5 min read · Open Source

Hashline-Editformat: Wie 2-Zeichen-Hashes die AI-Dateibearbeitung reparierten

Wie das Hashline-Editformat das fehleranfaellige str_replace durch 2-Zeichen-Content-Hashes fuer zuverlaessige AI-Dateibearbeitung ersetzt. Benchmark-Ergebnisse ueber 16 Modelle und unsere Pydantic AI Implementierung.

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· 5 min read · Open Source

Prädiktive KI: Geben Sie Ihrem Agenten ein Docker-Labor zum Ausführen von Modellen

Wie man einen KI-Agenten baut, der sklearn-Vorhersagen in einer isolierten Docker-Sandbox ausführt. Environment-as-a-Tool-Muster, Sub-Agent-Delegation und strukturierte Chart-Ausgabe mit Pydantic AI.

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· 5 min read · Open Source

Warum Ihr AI-Agent zu viel erinnert (und wie Sie es beheben)

Jedes Memory-System speichert Muell. So haben wir es mit dateibasiertem persistentem Speicher, Kontextfenster-Limits und einer Sofort-speichern-oder-verlieren-Philosophie geloest.

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· 5 min read · Open Source

Echtzeit-Streaming von KI-Agenten mit WebSockets und FastAPI

Wie man Echtzeit-Streaming für KI-Agenten mit WebSockets in FastAPI implementiert. Token-für-Token-Ausgabe, Fehlerbehandlung und Produktionsmuster.

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· 5 min read · Open Source

Observability fuer KI-Agenten ist kaputt. Das haben wir stattdessen gebaut.

Standard-Dashboards funktionieren nicht fuer LLM-Traces. Wir haben einen KI-Assistenten gebaut, der es ermoeglicht, Fragen zum Verhalten Ihres Agenten in natuerlicher Sprache zu stellen - natuerliche Sprache zu SQL-Abfragen gegen Logfire-Daten.

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· 5 min read · Open Source

Produktions-AI-App in 5 Minuten deployen: FastAPI + Next.js + 20 Integrationen

Ein CLI-Befehl, ein produktionsreifer Stack — JWT-Auth, WebSocket-Streaming, Pydantic AI Agents, PostgreSQL, Redis, Docker und 20+ Integrationen sofort einsatzbereit.

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· 5 min read · Open Source

Aufgabenplanung fuer AI-Agenten: Abhaengigkeiten, Events und hierarchische Todos

Warum Agenten strukturierte Planung brauchen, wie Unteraufgaben und Zykluserkennung funktionieren, und ein PostgreSQL-Backend fuer mandantenfaehige Produktionsumgebungen.

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· 5 min read · Open Source

Dein KI-Agent vergisst alles nach 50 Nachrichten. So behebst du das.

SummarizationProcessor vs SlidingWindowProcessor - zwei Strategien, um das Gedaechtnis deines Agenten am Leben zu halten, wenn das Kontextfenster voll wird.

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· 5 min read · Open Source

Pydantic AI vs LangChain vs LangGraph vs CrewAI: Welches Framework wählen?

Ein umfassender Vergleich von Python-AI-Agent-Frameworks für 2026. Pydantic AI, LangChain, LangGraph, CrewAI und DeepAgents — wann welches einsetzen.

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Bereit, deine KI-App zu shippen?

Wähle deine Frameworks, generiere ein produktionsreifes Projekt und deploye. 75+ Optionen, ein Befehl, null Config-Schulden.

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