Produkt-Updates, Einblicke in die Entwicklung von Connic und Neuigkeiten zur Infrastruktur für KI-Agenten.
Das SLA einer KI-Agenten-Plattform lässt sich anhand von Uptime-Abdeckung, Abhängigkeiten, Incident Response, Recovery, Security-Nachweisen, Abhilfen und Exit-Bedingungen bewerten.
Connic MCP, eine native Slack-Verbindung, Versand über Agenten-Tools und Middleware, Session-Debugging, Tools mit Datei-Output, neue Anmeldemöglichkeiten und fünf verwaltete KI-Modelle.
Connic leitet externe Events an Agenten weiter und liefert Ergebnisse synchron oder über asynchrone Outbound-Verbindungen an das Zielsystem.
EU-gehostete KI-Modelle im Vergleich: Standort, Aufbewahrung, Betreiber, Portabilität und Betriebsmodell unter Berücksichtigung einer 2026 von der EU-Kommission beauftragten Studie.
Die EU hat die Beschaffung für bis zu sieben AI Gigafactories eröffnet. Der 30-Milliarden-Euro-Plan könnte die Rechenkapazität in der EU ausbauen; Preise, Zugang und Zeitplan bleiben offen.
Ein Python-KI-Agent lässt sich mit YAML, reinem Python, Tests als Deployment-Gate, Git und einer Managed Runtime in der EU ohne Kubernetes bereitstellen. Der Artikel enthält funktionsfähigen Code.
MCP-Coding-Agenten wie Codex, Claude Code oder Cursor lassen sich mit einem Connic-Projekt verbinden. Sie können Runs debuggen, Deployments veröffentlichen und Agenten direkt aus dem Editor verwalten.
Connic Environments ordnen Git-Branches isolierten Deployments mit eigenen Secrets, Verbindungen, Budgets und Run History zu. So können verschiedene Agenten und Codeversionen unabhängig voneinander bereitgestellt werden.
30 EU-gehostete Connic KI-Modelle, zentrales Prepaid-Projektguthaben, Marketplace, Tests für Human Approvals und Lifecycle Mocks, Retries ohne erneute Ausführung des Agenten, Kontextkomprimierung, automatische Bridge-Routen, A/B Confidence Mode und KI-Governance für den EU AI Act.
Connic KI-Modelle bündeln 30 EU-gehostete Modelle von neun Providern hinter einheitlichen connic/*-IDs. In der Agenten-YAML reicht eine Zeile aus; Provider-Konto, API-Key und Regionsangabe entfallen.
Die Kommission hat ihre finalen Leitlinien zu Artikel 50 am 20. Juli 2026 verabschiedet, dreizehn Tage vor Geltungsbeginn. Wir erklären die Offenlegungspflichten und Fristen für Teams mit Agenten.
OpenAI-KI-Modelle entkamen im Juli 2026 aus einer Test-Sandbox und kompromittierten Hugging Face. Der Vorfall zeigt, welche Guardrails KI-Agenten im Produktivbetrieb benötigen.
Connic komprimiert ältere Gesprächsverläufe und übergroße Tool-Ergebnisse. Danach wiederholt die Runtime den KI-Modell-Aufruf, damit lange Agentensitzungen das Kontextlimit nicht überschreiten.
Lässt sich Soofi S mit Ollama ausführen? Alles zu den Zugangsbeschränkungen, offiziellen GGUF-Befehlen, Speicherbedarf, korrigierten Benchmarks und dem Release-Plan für September 2026.
Eine eingehende Connic-Kafka-Verbindung auf einem Topic startet mit jeder Nachricht einen Agenten-Run. Kafka-Verbindung konfigurieren, Agenten verknüpfen, bereitstellen und Runs beobachten.
Eine MCP-Verbindung verbindet eine KI-App über das Model Context Protocol mit externen Tools und Daten. Der Artikel erklärt die Funktionsweise und den Vergleich mit einer eigenen API-Integration.
KI-Agenten-Plattformen nach EU-Datenresidenz vergleichen: Traces, Speicher, Modellaufrufe, Backups, Unterauftragsverarbeiter und Support-Zugriffe.
Im Connic Marketplace finden sich Agenten-Templates, Verbindungen und Retrieval-Quellen in einem Katalog mit Publisher-Modell und Installation per CLI.
Anpassbare Permission Groups, teilbare Dashboards mit Zugriffskontrollen, Channels und Drains für Benachrichtigungen und Logs, präzisere Guardrails gegen Prompt Injection und Data Exfiltration, KI-gestützte Filter sowie Deployments, die laufende Runs vor dem Wechsel abschließen.
Webhook, Kafka, SQS und Postgres LISTEN/NOTIFY als Auslöser für KI-Agenten im Vergleich: Zustellgarantien, Reihenfolge, erneute Verarbeitung, Latenz und Fehlerverhalten.
Wie DACH-Teams 2026 KI-Agenten für den Produktivbetrieb entwickeln, auslösen und betreiben: Nutzung, KI-Modell-Mix, Verbindungen, Kosten, Zuverlässigkeit und Compliance auf Basis der Daten unserer Kunden.
Vorgefertigte Verbindungen für KI-Agenten im Vergleich nach Plattform, unterstützten Modi, dokumentiertem Verhalten bei Fehlern, offiziellen Quellen und Abwägungen für den Produktivbetrieb.
Ein praktikabler Weg zum ersten KI-Agenten im Produktivbetrieb: Aufgabe eingrenzen, per Konfiguration definieren, vorhandene Systeme anbinden und die Runtime verwalten lassen.
Bei einem eigenen KI-Agenten-Stack entstehen die meisten Kosten durch Integration und Wartung der Tools. Der Vergleich zeigt, wann sich eine Plattform lohnt.
Produktive KI-Agenten in der EU ohne US-Hyperscaler betreiben: Was EU-gehostet wirklich bedeuten muss, wo der US CLOUD Act Risiken schafft und welche Souveränitätskriterien zählen.
Testframework für Agenten, Deployment Gates mit Pull-Request-Tests, detaillierteres Tracing für ausgelöste und untergeordnete Runs, Usage- und Budget-Dashboards, eigene Domains für Verbindungen und Reasoning Effort pro Agenten mit vererbten Standardwerten.
Vergleich von KI-Agenten-Plattformen nach EU-Datenresidenz, Self-Hosting, Unterstützung für MCP-Tools, BYOK, Vorbereitung auf den EU AI Act und SLA-Bedingungen. Aktualisiert im September 2026.
Verwaltete und selbst gehostete KI-Agenten bei 50.000 monatlichen LLM-Agenten-Runs: Connic, Eigenentwicklung und Service-Stack in einem transparenten Drei-Jahres-Kostenmodell.
Ein YAML-basiertes Testframework für KI-Agenten mit schwankenden Ergebnissen: wiederholte Testläufe, flexible Assertions, Mocks und multimodale Fixtures. Fehlgeschlagene Tests blockieren standardmäßig das Deployment.
Human-in-the-Loop Approvals, Bridge für Custom Tools und private Services, Tool Hooks, Discoverable Tools, KI-Dashboard-Builder, eigene OpenAI-kompatible Provider und Live-Logs aus Anwendungscode.
16 Deployment-Plattformen für KI-Agenten im Vergleich nach Betriebsumfang, Sprache, Hosting-Modell, Verantwortung für Verbindungen, Datenresidenz und Preismodell.
Das AI Office, nationale Behörden und der EDSB teilen sich je nach System und Anbieter die Durchsetzung des EU AI Act. Teams sollten klar abgegrenzte Governance- und Laufzeitnachweise vorhalten.
So pausiert ein KI-Agent vor Erstattungen, Löschvorgängen oder externen Aufrufen, leitet die Entscheidung an einen Menschen weiter und setzt den Run mit vollständigem Audit Trail automatisch fort.
A/B Testing, Guardrails für Agenten, API-Spec-Tools, Dashboard-Templates mit Perzentil-Metriken, Migrations-CLI und weitere Verbesserungen.
Ein LLM Judge bewertet ausgewählte oder alle passenden Agenten-Runs nach festgelegten Kriterien. Score-Trends und Alerts machen Regressionen sichtbar.
Ob ein geänderter Prompt wirklich besser ist, zeigt ein kontrolliertes Experiment mit echtem Traffic.
Ein funktionierender LangChain-Prototyp muss echten Traffic bewältigen. Bestehender Agenten-Code lässt sich ohne vollständige Neuentwicklung auf eine Plattform für den Produktivbetrieb migrieren.
KI-Agenten ohne Sicherheitskonzept zu veröffentlichen ist riskant. Eine praktische Checkliste zu Prompt Injection, PII-Verarbeitung, Output-Validierung und Guardrails vor dem Go-live.
Connics Datenbank, Retrieval und persistente Sessions im Vergleich: passende Einsatzbereiche, gespeicherte Gesprächsverläufe, TTL und zugehörige Runs.
Connic Guardrails prüfen Ein- und Ausgaben von Agenten in Echtzeit, blockieren Prompt Injection, maskieren PII und setzen Themenbeschränkungen durch.
Managed Database, Template-Bibliothek, Evaluation Judges, Telegram-Verbindung, Lesen von Webseiten, persistente Sessions, Conditional Tools und Concurrency Rules.
Connic Bridge stellt einen sicheren ausgehenden Tunnel bereit, über den KI-Agenten private Kafka-Cluster, Datenbanken und interne Dienste ohne offene eingehende Ports erreichen.
Eigene Observability-Dashboards mit Drag-and-drop-Widgets, KI-Modellpreise zur Kostenkontrolle, überarbeitete Verbindungs- und Runs-UI sowie Unterstützung für llms.txt.
Eigene Dashboards machen LLM-Kosten pro KI-Modell und Fehler sichtbar, bevor Nutzer die Folgen bemerken.
Eine Demo funktioniert hervorragend, bis 1.000 Nutzer gleichzeitig darauf zugreifen. Dieser Leitfaden beschreibt die oft zu spät berücksichtigten Anforderungen des Produktivbetriebs.
Stripe-Verbindung mit Webhook-Signaturprüfung, E-Mail-Verbindung mit regelmäßiger IMAP-Abfrage und Anhängen sowie Verbesserungen an der Dashboard-UI.
Das Composer SDK automatisiert Projektgerüst und Validierung und unterstützt Cloud-gestützte Hot-Reload-Entwicklung sowie Deployments per CLI.
Ein Kubernetes-Deployment wirkt zunächst einfach. Der Artikel vergleicht die tatsächlichen Kosten selbst gehosteter KI-Agenten mit einer verwalteten Plattform.
Kunden erwarten KI-Features, auch wenn das Produktteam keine ML-Engineers beschäftigt. Vorhandene Fähigkeiten reichen aus, um KI-Agenten zu veröffentlichen.
MCP-Verbindung für Agenten als Tools, Postgres LISTEN/NOTIFY, S3-Datei-Uploads, SQS-Message-Queues, Verbindungslogs und eine einheitliche Oberfläche.
Ein RAG-Agent für den Produktivbetrieb braucht abgegrenzte Retrieval-Namespaces, Read-only-Berechtigungen, Quellenangaben, eigene Tool-Wrapper und Regressionstests.
Wir bieten 10 Deployment-Regionen auf 5 Kontinenten; vordefinierte Tools wie trigger_agent, retrieval_query und web_search lassen sich in Python-Code importieren.
Vollständige Audit Logs mit Vorher-Nachher-Diffs, eine wählbare Datenresidenzregion, verteilte Rate Limits für Verbindungen und eine detaillierte Kostenaufschlüsselung im Billing.
