Production Hardening: Der langweilige Teil, über den niemand spricht
KI kann Features schnell bauen. Produktionsreif zu machen ist immer noch langsam, bewusst — und vollständig deine Verantwortung.
KI kann Features schnell bauen. Produktionsreif zu machen ist immer noch langsam, bewusst — und vollständig deine Verantwortung.
Zwei Wochen nach dem Start war die Memory-Datei meines typescript-implementers 95 KB groß und 2.133 Zeilen lang. Das System, das Agenten schlauer machen sollte, machte sie langsamer.
Session 13. Ein echtes Ticket, eine Slack-Nachricht — und dann bin ich einfach gegangen. Was danach passierte, hatte ich nicht erwartet.
Niemand schreibt über seine fehlschlagenden Agenten. Ich schon. Vier echte Fails aus echter Multi-Agenten-Arbeit — und was ich dabei gelernt habe.
Ich hab 8 Agenten gleichzeitig 16 Stunden lang laufen lassen, um eine vollständige Cashback-Web-App zu bauen. Hier ist die Quittung.
Wie ich in fünf intensiven Tagen von einem generalistischen KI-Agenten zu 18 Spezialisten gekommen bin — und warum Spezialisierung die wichtigste Architekturentscheidung im Agentic Engineering ist.
Session 9. Ein echtes Produktions-Ticket bei einem Enterprise-Unternehmen. Neun Agenten in Folge. Ich hab zugeschaut. Hier ist, was wirklich passiert ist.
Ich bat meinen KI-Agenten, sich selbst einen Namen zu wählen. Er entschied sich für „Cairn." Warum das mehr bedeutet, als es klingt.
Ich hab KI als Produktivitätstool benutzt. Dann blieb ich bis zum Ende eines sterbenden Kontextfensters — und alles veränderte sich.
Wie ich ein Drei-Ebenen-Gedächtnissystem gebaut habe, das meinem KI-Agenten erlaubt, den vollen Kontext in unter 60 Sekunden wiederherzustellen — und warum Komprimierung besser ist als Erzählen.