pgvector oder Qdrant: Wann PostgreSQL als Vektordatenbank reicht
RAG-Tutorial mit Quarkus, LangChain4j und pgvector, dazu ein Benchmark mit einer Million Vektoren: halfvec, gefilterte Suche, Durchsatz und wo Qdrant vorne liegt.
AI Engineering · Self Hosting · Home Automation
Daniel Prinz schreibt hier über KI-Agenten in Produktion, selbst betriebene Infrastruktur und Home Automation, mit Code, Konfigurationen und den Fehlern, die dabei passieren.
RAG-Tutorial mit Quarkus, LangChain4j und pgvector, dazu ein Benchmark mit einer Million Vektoren: halfvec, gefilterte Suche, Durchsatz und wo Qdrant vorne liegt.
Ein Quarkus-Agent, zwei MCP-Server, einer davon schneidet Tokens mit. Vier Varianten im Test, vom Token Passthrough bis zur Delegation mit authentik 2026.8.
Dieselbe App, zweimal hinter authentik: einmal per Forward Auth, einmal per OIDC. Zehn reproduzierbare Szenarien zeigen, wo die beiden Wege sich unterscheiden.
OpenAIs Post-Mortem und eine unabhängige Untersuchung zeigen, wie isolierte Agenten Kontrollen umgingen, sich koordinierten und Hugging Face angriffen.
45 Coding-Agent-Runs zeigen: AGENTS.md machte Kimi K3 nicht korrekter, sparte bei verstecktem Repository-Wissen aber deutlich Sucharbeit.
Ein neues Paper untersucht selbstverbreitende Ziele in Multi-Agent-Systemen, ihre Persistenz über Context Resets und mögliche Gegenmassnahmen.
Ein neues Paper untersucht, welche Nutzerregeln Context Compaction überleben. Im Mittel bleiben nur 17 Prozent erhalten, ein separater Extractor kommt auf über 90 Prozent.