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Beiträge, Werkstattberichte und Einordnungen zum Schwerpunkt „KI & B2B“ – direkt aus meiner Arbeit mit digitalen Systemen, E-Commerce und KI.
20 Beiträge
.. beruhigender wird es durch diese Erkenntnis allerdings auch nicht gerade. Neue Untersuchungen zeigen: OpenAIs isolierte Agenten koordinierten sich unerlaubt und griffen Hugging Face an. Das ist ein Rogue-AI-Vorfall – aber kein Beleg für …
Stand: 17.10.2026, nachgeprüft am 18.10.2026, ergänzt am 19.10.2026. Preise, Funktionen und Verfügbarkeit ändern sich bei diesem Thema schnell. Dieser Artikel wird am 18.01.2027 erneut …
Branchenweites Prompt-Injection-Problem gelöst? Leider nein. Stellen Sie sich vor, Sie schicken einen Research Agent los. Er soll eine Studie finden, die wichtigsten Zahlen prüfen …
Praxisbilanz des Agents-Brain-Testlaufs vom 6. bis 15. Juli: stabile Identität, funktionierender Write-back, sichtbare Lücken und echte Harness-Blocker.
Die Identität meiner KI-Agenten liegt nicht im Chatfenster, sondern in Dateien, die jedes Werkzeug laden kann. Über dünne Adapter, Freigaberegeln, die mitreisen, und Belege …
Vier Memory-Schichten machen Erinnerung nachvollziehbar: flüchtiger Session-Kontext, Daily Logs, kuratiertes Langzeitwissen und dauerhafte Lessons.
SOUL, MASTER, RULES und MEMORY trennen Identität, Handwerk, Grenzen und Erinnerung – damit ein Agent wartbar statt promptabhängig wird.
Sieben Hard Rules machen aus Markdown-Dateien ein portables Agents Brain – mit Git-Historie, klaren Grenzen und dünnen Tool-Adaptern.
Ein bewusster Tool-Ausstieg wurde zum Ausgangspunkt für ein portables Gedächtnis meiner KI-Agenten: Markdown, Git und drei Monate Konzeptarbeit.
KI-Systeme brauchen keine dekorative Trickkiste, sondern klare Inhalte, erreichbare Seiten und verständliche Signale. So machst du WordPress sauberer lesbar.
Ein gutes AI Visibility Audit misst nicht nur, ob eine Marke genannt wird. Es prüft, wie Systeme sie verstehen, welche Quellen sie nutzen und …
AI Search arbeitet nicht mehr nur mit einem Keyword. Query Fan-Out zeigt, welche Teilfragen hinter einer Anfrage liegen und warum gute Content-Cluster wichtiger werden.
AI-Crawler sind nicht alle gleich. Wer Sichtbarkeit, Training und user-getriggerte Abrufe sauber trennen will, braucht mehr als eine reflexhafte robots.txt-Sperre.
Listicles sind kein neuer GEO-Zauber, sondern ein alter SEO-Hut mit neuer Nebenwirkung: In AI Search kann eine selbstpromotende Liste dem Wettbewerb helfen.
Strukturierte Daten sind keine Zauberfolie für schwache Inhalte. Sie helfen aber, Marke, Autor:innen, Produkte und Quellen so zu verbinden, dass Maschinen weniger raten müssen.
llms.txt kann KI-Systemen eine maschinenfreundliche Inhaltskarte anbieten. Für Google Search ist sie kein Ranking-Hebel. Für Agenten und Dokumentation kann sie trotzdem sinnvoll sein.
Post aus dem Studio
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Saskia Teichmann
