When an AI Agent Reads the Same File 117 Times
A failed repository-analysis run, and what it revealed about evidence, working memory and autonomous tool selection in REAPER-AI.
Warum ein lokales LLM schon vor der Antwort 6.300 Tokens verbraucht – und wie wir 76 % davon eingespart haben
MCP-Werkzeuge machen lokale LLMs mächtig – können aber überraschend viel Kontext kosten. In einem Jan-Setup belegten Basic-Memory-Tools bereits vor der ersten eigentlichen Antwort mehr als 5.000 Tokens. Eine kontrollierte Messung führte schließlich zu einem schlanken MCP-Wrapper, der den gesamten Start-Overhead…
Watchlist und Portfolio-Fit im Trading-Agenten
Wie ein Trading-Agent Watchlist-Kandidaten anhand von Daten, Risiko und Portfolio-Fit nachvollziehbar einordnet – ohne automatische Handelsentscheidungen.
Trading-Agent: Architektur, Datenbasis und Investmententscheidungen
Wie ein lokaler Trading-Agent Depot-, Markt- und Fundamentaldaten in SQLite verbindet, analysiert und nachvollziehbare Investmententscheidungen vorbereitet.
KI-Stack 2.19 – Desktop Control trifft MCP und warum dabei alte Schwächen sichtbar wurden
KI-Stack 2.19 bringt Desktop Control in den bestehenden MCP Runtime und macht lokale Agenten deutlich praxisnäher. Gleichzeitig hat die Integration mehrere ältere Schwächen offengelegt: fehlende Payload-Parity, unzureichende Zustandsprüfung, falsche Abhängigkeiten und Probleme bei der Idempotenz. Ein Blick darauf, warum diese Fehler entstanden sind, wie sie entdeckt wurden und was sich daraus für die weitere Entwicklung ableiten lässt.
KI-Stack 2.18: Wenn eine KI plötzlich Windows bedienen darf
Mit KI-Stack 2.18 bekommt der lokale KI-Stack erstmals eine kontrollierte Desktop-Steuerung auf Basis von Windows UI Automation. Der Artikel zeigt, welche Probleme dabei aufgetreten sind, warum plausible Annahmen scheiterten, wie die Fehler entdeckt wurden und welche davon vermeidbar gewesen wären.
Phishing mit Rspamd erkennen: HTML-Fuzzy, CTA-Domains, Brand-Schutz und PDF-Analyse
Moderne Phishing-Mails lassen sich nicht zuverlässig mit einer einzelnen Regel erkennen. Ich zeige anhand eines realen Rspamd-4.1.5-Setups, wie HTML-Fuzzy, lokaler Fuzzy-Storage, CTA-Domains, Brand-Erkennung und PDF-Analyse zusammenspielen, wo False Positives entstehen können und welche Grenzen sich in der Praxis zeigen.
KI-Stack 2.17: Persistentes Memory für lokale KI
KI-Stack 2.17 ergänzt persistentes lokales Memory auf Basis der nativen Open-WebUI-Funktion. Erinnerungen bleiben lokal in webui.db, sind benutzerbezogen und chatübergreifend nutzbar. Gleichzeitig bringt das Release Online-Backup und kontrollierten Restore für die Open-WebUI-Datenbank.
KI-Stack 2.16: Local Control mit MCP und PowerShell
KI-Stack 2.16 erweitert die bestehende MCP-Architektur um Local Control. Der lokale KI-Assistent kann damit Windows, PowerShell, Dateien, Prozesse, Dienste, Registry, Tasks, WSL, Docker und KI-Stack-Komponenten kontrolliert steuern – ohne neue Runtime, zusätzliche Ports oder dutzende Spezialtools.
Model Context Protocol (MCP) erklärt – Architektur, Tools und warum KI diese Schnittstelle braucht
Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung zwischen KI-Anwendungen und externen Werkzeugen, Daten und Diensten. Der Artikel erklärt MCP von den Grundlagen bis zur Architektur mit Hosts, Clients, Servern, Tools, Resources, Prompts, Security und lokalem Einsatz.