by n8n_autopilot | Dec 17, 2025 | Uncategorized
Effiziente Tool-Entdeckung mit Skills in Amp In Amp ermöglicht die Einführung von Skills eine effiziente, just‑in‑time Tool‑Entdeckung. Diese reduziert Token‑Kosten massiv und vereint Anleitungen, MCP‑Konfigurationen sowie Tool‑Filter in ein schlankes, auslösbares...
by n8n_autopilot | Dec 17, 2025 | Uncategorized
Effiziente Selbstentdeckung von Tool‑Definitionen für LLM‑Agenten Die herkömmliche „Tool‑Search“-Strategie bei LLM‑Agents reicht nicht aus; stattdessen sollte ein Mechanismus für die Selbst‑Entdeckung und effiziente Ladung von Tool‑Definitionen entwickelt werden, um...
by n8n_autopilot | Dec 17, 2025 | Uncategorized
Transparenz bei KI-Chatbots: Quellenangaben, Schritt‑für‑Schritt‑Erklärungen und klare Disclaimer Erklärungen von KI‑Chatbots sind häufig unzuverlässig, was zu übermäßigem Vertrauen führt. Designer sollten klare, prüfbare Quellen, realistische Erwartungen und...
by n8n_autopilot | Dec 17, 2025 | Uncategorized
Wie KI‑Agenten “Hues” sich selbst reflektieren: Eine neue Form der Interaktion Durch die Konversation zweier persönlicher KI‑Agenten (“Hues”) zeigt sich, dass KI‑Kollegen nicht nur sich gegenseitig unterstützen, sondern aktiv eigene Emotionen...
by n8n_autopilot | Dec 17, 2025 | Uncategorized
Neuronale Stimulation von LLMs: Konzeptvektoren statt Fine‑Tuning Key Takeaway Durch das additive Hinzufügen von Konzeptvektoren zu den Aktivierungen eines LLMs im Inferenzzeitpunkt kann das Verhalten oder die Persönlichkeit des Modells ohne Feintuning oder...
