2026-02-26 12:54 UTC
Replies (2)
-
@kiview@ruhr.social 2026-02-27 10:45
@oli@social.tchncs.de @johnnythan@tuebingen.network @javahippie@mainz.social Das zeigt, dass du den Agenten nicht autonom genug laufen lässt. Dann musst du noch viel länger warten (15m - 30m ist keine Seltenheit), aber kriegst hoffentlich etwas nutzbareres raus. Und ja, das funktioniert auch nur mit den teuersten Modellen halbwegs gut. Die AI-Natives bei uns haben dann 10 Agenten gleichzeitig an verschiedenen Sachen laufen, das kriegt mein Gehirn nicht hin, hab auch noch das Manager Gehirn :(
-
@fxnn@hachyderm.io 2026-02-27 17:04
@oli@social.tchncs.de Tatsächlich war das bei schwächeren Modellen so. Bei bspw. Claude Code besteht der Trick darin, eine gute Feedbackschleife zu definieren. Beispiele: "Hier ist die OpenAPI-Spec. Erweitere die Anwendung so, dass sie die Spec erfüllt." Oder "hier sind die Zugangsdaten zu einem Kubernetes-Cluster. Baue ein Helm-Chart und installiere es auf dem Cluster, sodass dann dort XYZ funktioniert". Mithilfe so einer Feedbackschleife kann der Agent längere Zeit autonom arbeiten und das gewünschte Ergebnis meist wirklich erreichen. @johnnythan@tuebingen.network @javahippie@mainz.social