Eine autonome KI-Pipeline sollte perfekt funktionieren – doch nach sechs Testläufen fanden sich neun kritische Fehler. Alle lagen nicht im Modell, sondern im Code, der es umgibt. Eine transparente Analyse der größten Fallstricke und wie sie sich vermeiden lassen.
Autonome KI-Agenten können in Produktion katastrophale Fehler verursachen – selbst wenn sie perfekt trainiert sind. Herkömmliche Tests reichen nicht aus, um Systemversagen zu verhindern. Wie intent-basiertes Chaos-Testing diese Lücke schließt.
Ein Support-Agent, der sich nicht an frühere Kundenanfragen erinnert, ist nicht defekt – er hat einfach kein Gedächtnis. Doch was bedeutet echte Agenten-Erinnerung wirklich? Ein neues Schema zeigt, wie fünf Schlüsselschichten funktionieren.