Michael Herwig · KI in der Praxis

KI verstehen. Dann richtig entscheiden.

Wer nicht versteht, wie diese Systeme arbeiten, kauft Versprechen statt Lösungen. Eine offene Wissensbasis: Grundlagen zum Anfassen, autonome Systeme aus dem täglichen Betrieb und Einschätzungen, die sich festlegen.

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JAHRE IT
täglich
AGENTEN IM EINSATZ
frei
ALLE INHALTE, OHNE ANMELDUNG
ModellMODELLKERNZIELTOOLPRÜFUNGKONTEXTHarness · die Schleife
Was ein Agent tutDenken, handeln, nachsehen, von vorn. Die Schleife, aus der ein Agent besteht.Agenten und Harness, Kapitel 01
Woraus ein Prompt besteht: Systemanweisung, Verlauf, Tool-Beschreibungen und die eigentliche Frage, gestapelt zu dem, was das Modell wirklich liest. FÜNF TEILE Systemanweisung Anbieter Tools und ihre Antworten Anbieter, Tool Gesprächsverlauf entsteht Dokumente und Kontext Suche User-Prompt Anwender Nur der letzte Teil kommt vom Anwender. EIN PROMPT Alles hintereinander in einem Fenster, beschriftet nach Herkunft. DIE AUSGABE Ein Token nach dem anderen. Für jedes liest das Modell alles darüber noch einmal.
Der Prompt ist mehr als die EingabeFünf Teile werden zu einem Text. Der User-Prompt ist einer davon, den Rest setzen Anbieter oder Entwickler.Grundkurs, Kapitel 05
Ein neuronales Netz aus drei Schichten. Ein einzelner Punkt wandert auf einer markierten Route vom Eingang zur Ausgabe. Drei Schichten nebeneinander: links drei Neuronen als Kreise, in der Mitte vier, rechts zwei. Jedes Neuron ist mit jedem der nächsten Schicht verbunden. Drei dieser Linien sind kräftiger gezeichnet und stehen für ein stärkeres Gewicht. An einer davon steht die Zahl 0,6, eine blasse Verbindung daneben die Zahl -0,2. Eine gestrichelte Linie markiert einen Weg vom mittleren Eingangsneuron über die versteckte Schicht zur unteren Ausgabe, auf ihr wandert ein Punkt entlang. EINGANG VERSTECKTE SCHICHT AUSGABE 0,6 -0,2 Der Punkt zeigt, wie ein Signal die Schichten durchläuft. Linienstärke steht für die Stärke der gelernten Gewichte.
Was gelernt wurde, steckt in den VerbindungenDrei Schichten und die Verbindungen dazwischen. Ein echtes Sprachmodell hat Milliarden bis Billionen davon, die Zahlen hier sind erfunden.KI-Wissen, Kapitel 03
ki.herwig.de
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Aug. 2026  Die Transparenzstufe greiftJuli 2026  MCP wird zustandslosJuli 2026  Ein Agent bricht aus der SandboxJuli 2026  Offene Gewichte in der Drei-Billionen-KlasseJuli 2026  Der Zeitplan der KI-Verordnung wird gestrecktJuni 2026  Ein Sprachmodell fällt unter ExportkontrolleJuni 2026  Dieselben Gewichte, zwei AuslieferungenFeb. 2026  OpenClaw geht in eine Stiftung

Was gerade passiert

  1. KurzForschung

    Anthropic gründet ein eigenes Biologie-Labor, in dem Claude ein neuartiges Enzymsystem entdeckt

    Anthropic hat ein eigenes Team für biologische Grundlagenforschung mit Claude aufgebaut, das ein neuartiges Enzymsystem mit CRISPR-ähnlichen Wiederholungssequenzen entdeckt hat.

    Ganze Meldung

    Anthropic hat am 23. September ein neues Forschungsteam und Labor für biologische Grundlagenforschung vorgestellt, in dem Claude DNA-Datensätze nach uncharakterisierten Proteinfamilien durchsucht und Hypothesen für Laborexperimente aufstellt. Mit nur grober Vorgabe der Wissenschaftler hat Claude dabei ein neuartiges Enzymsystem entdeckt, das mit einer Reihe nicht codierender DNA-Wiederholungen einhergeht und damit an CRISPR erinnert. Das System basiert auf einer reversen Transkriptase aus einem Jumbo-Phagen, die zwar schon bekannt war, deren Kombination aus Wiederholungsarray und einem zusätzlichen Begleitprotein aber bislang niemand beschrieben hatte.

    Claude discovers a novel enzyme system

  2. KurzModelle

    Google veröffentlicht Gemini 3.8 Flash TTS und Flash-Lite TTS für frei gestaltbare Stimmen

    Google bringt mit Gemini 3.8 Flash TTS und Flash-Lite TTS zwei neue Sprachmodelle, die aus Textbeschreibungen völlig neue Stimmen erzeugen und mehr als 2000 fertige Stimmen sowie Klonen aus 30 Sekunden Audio bieten.

    Ganze Meldung

    Google hat am 23. September zwei neue Sprachmodelle vorgestellt, Gemini 3.8 Flash TTS und Gemini 3.8 Flash-Lite TTS, die Texteingaben in gesprochene Sprache umsetzen. Flash TTS erzeugt aus reinen Textbeschreibungen völlig neue Stimmen für Spiele, Hörbücher und interaktive Medien, während Flash-Lite TTS für große Stückzahlen bei Synchronisation und Sprachassistenten ausgelegt ist. Beide Modelle decken mehr als 100 Sprachen und Dialekte ab, bieten Zugriff auf über 2000 fertige Stimmen und können Stimmen aus 30 Sekunden langen Audiobeispielen nachbilden; erzeugtes Audio erhält über SynthID eine unhörbare Kennzeichnung.

    Gemini 3.8 Flash TTS and Gemini 3.8 Flash-Lite TTS

  3. KurzModelle

    Anthropic veröffentlicht Claude Opus 5.5 und senkt die Betriebskosten um 40 Prozent

    Claude Opus 5.5 kostet im Betrieb 40 Prozent weniger als Opus 5 und arbeitet dabei bei den meisten Aufgaben auf dem Niveau von Claude Fable 5.1.

    Ganze Meldung

    Anthropic hat Claude Opus 5.5 vorgestellt, das erste Modell der neuen 5.5-Reihe. Bei den meisten Aufgaben erreicht es das Niveau von Claude Fable 5.1, im Betrieb kostet es aber 40 Prozent weniger als Opus 5: Ein- und Ausgabe-Token kosten 4 beziehungsweise 20 US-Dollar je Million Token, 20 Prozent weniger als bei Opus 5, Cache-Reads sind mit 0,20 US-Dollar je Million Token 60 Prozent günstiger. Zudem generiert das Modell Antworten über 30 Prozent schneller als der Vorgänger, ein Fast-Modus in Claude Code und über die API erreicht bis zu 2,5-fache Geschwindigkeit. Für Abonnenten der Tarife Pro, Max, Team und Enterprise hebt Anthropic zugleich die Fünf-Stunden-Nutzungsgrenzen an und führt einen speicherbaren Reset für Rate-Limits ein.

    Introducing Claude Opus 5.5

Die Balken rechts sagen, wie weit die Folgen reichen:notiert, gehört in die Chronikbeachtenswert, wer damit arbeitet, sollte es wissenfolgenreich, ändert, was jemand plantDas Etikett links sagt etwas anderes, nämlich wie lang der Text ist.

Alle Meldungen
Im Unternehmen

Was sich wirklich ändert, und was nur laut ist

Geschrieben für alle, die im Betrieb entscheiden müssen, ohne selbst Modelle zu bauen. Ohne Beratersprache, mit offengelegten Annahmen.

  • 01Fünf Fragen vor jedem KI-ProjektLeitfaden
  • 02Wo LLMs betrieben werden: Cloud, Azure, selbstDatenschutz
  • 03Was autonome Systeme heute leistenEinordnung
  • 04Halluzinationen im Arbeitsalltag erkennenWarnsignale
  • 05Woran man ein scheiterndes KI-Projekt früh erkenntLehrstück

Diese Kapitel entstehen gerade und erscheinen nacheinander.

Zum Bereich →

Ein Kurs zum Selbstlernen, 67 Kapitel

Der Reihe nach oder einzeln, ohne Anmeldung. Jedes Kapitel gibt es in drei Tiefen: gleiche Aussage, gleiche Grafiken, unterschiedlicher Detailgrad. Wählen Sie, womit Sie anfangen.

TIEFE 01

Überblick

Kein Vorwissen nötig. Was ein Sprachmodell überhaupt tut, in Bildern und Alltagsvergleichen.

ca. 15 Min.TIEFE 02

Verstehen

Sie kennen ChatGPT und wollen wissen, wie es innen aussieht: Token, Kontext, Aufmerksamkeit, Grenzen.

ca. 35 Min.TIEFE 03

Vertiefen

Harness, Agentenschleifen, Tool Calls, Evaluation. Mit Quellen und Primärdokumenten.

laufend erweitert

Welche Kapitel aufeinander folgen, bestimmt der Lernpfad, nicht die Tiefe. 16 davon gehören zum Grundkurs, daneben stehen acht weitere Pfade. Kapitel und Pfade im Überblick

Eigene Erfahrungen

Selbst gebaut, mit Aufwand und Ergebnis, soweit sie sich beziffern lassen. Wo der ausführliche Bericht schon steht, führt ein Verweis hin, die übrigen entstehen gerade.

SPRACHEINGABE2692DIKTATE, GEMESSEN

Eine Diktier-App, weil keine der drei Arten passte

Dreistufige Verarbeitung statt einer Erkennung: Aufnahme, Modell, Nachbearbeitung. Gemessen wurde vorher, welche Modelle den einfachsten Test nicht bestehen, und hinterher, was die eigene Nutzung über die eigenen Annahmen verrät.

Zum Werkstattbericht Spracherkennung · Pipeline · Messung
AUTONOME SYSTEME9 LäufeTÄGLICH UND WÖCHENTLICH

Ein Recherche- und Lead-System ohne Aufsicht

Werktäglich durchsucht es öffentliche Ausschreibungs- und Vergabeportale, reichert Treffer an und erzeugt wöchentlich fertige Berichte. Ein Ampel-Status je Schritt, Meldung nur bei Rot, ein Aufräumlauf am Samstag.

Recherche · Anreicherung · Bericht
SELBSTVERBESSERUNGwöchentlichAUSWERTUNG DER EIGENEN HISTORIE

Ein System, das aus seinen Läufen lernt

Einmal pro Woche liest es die eigene Kennzahlen-Historie, die Protokolle und die Rückmeldungen. Risikoarme Erkenntnisse setzt es selbst um, riskante legt es als Vorschlag vor. Gibt es nichts zu berichten, bleibt es still.

Lernschleife · Governance · Guardrails
CONVERSATIONAL AI823COMMITS IN FÜNF MONATEN

Ein Sprachassistent aus der Freizeit

Echtzeit-Sprachdialog am Kiosk-Terminal, produktiv auf einer Fachmesse. Wissensabfrage über RAG mit dreistufiger Sucherweiterung, Guardrails gegen Missbrauch, Tool Calls für alles, was das Modell nicht selbst weiß.

Voice · RAG · Guardrails
WISSENSMANAGEMENT3 StufenROH, KOMPILIERT, ANALYSE

Eine Wissensbasis, die sich selbst pflegt

Nach dem Karpathy-Muster: Rohquellen bleiben unangetastet, das Modell verdichtet sie zu Artikeln, daraus entstehen Auswertungen. Ein wöchentlicher Lauf prüft Links, meldet Lücken und hält den Bestand sauber.

RAG · Karpathy-Muster · Pflegelauf
LÖSUNG DURCH ITERATION3RUNDEN BIS ZUM TOOL

Aus einem Test wurde etwas Bleibendes

Eigentlich sollte nur eine Schnittstelle geprüft werden. Heraus kam eine Textliste. Auf die beiläufige Frage, ob das nicht übersichtlicher gehe, entstand eine Oberfläche. Drei Runden später lief sie produktiv.

Vibe Coding · Werkzeugbau
Wissenscheck

Testen Sie, wo Sie stehen

Die Themengebiete der Grundlagen, drei Längen von kurz bis ausführlich. Teils zum Ankreuzen, teils zum Ausprobieren. Jede Antwort erklärt sich sofort, auch die falsche. Am Ende steht eine Empfehlung, welches Kapitel als Nächstes sinnvoll ist. Benotet wird nichts.

  • Grundkurs
  • Agenten und Harness
  • Beurteilen und Einordnen
  • Vibe-Coding / Agentic Engineering
  • Conversational AI
  • KI-Wissen

Zum Wissenscheck →

KURZ5 FragenMITTEL12 FragenAUSFÜHRLICH25 FragenERGEBNISEmpfehlungstatt NoteAB 25 FRAGENZertifikat

Fünf Fragen vor jedem KI-Projekt

Wer diese fünf beantworten kann, braucht keine Beratung mehr. Wer bei zweien ins Stocken gerät, weiß immerhin, wo er anfängt.

Die ausführliche Fassung entsteht gerade.

  1. 01Welche Entscheidung soll die KI verbessern, und wer trifft sie heute?
  2. 02Woran würden wir in sechs Monaten messen, dass es funktioniert hat?
  3. 03Welche Daten verlassen dabei das Haus, und ist das geklärt?
  4. 04Was passiert, wenn das System eine falsche Antwort liefert? Wer merkt es?
  5. 05Was kostet der Ausstieg, wenn der Anbieter Preis oder Modell ändert?
Notiert
„LLMs können nicht rechnen. Sie schreiben sich ein Programm, wenn sie rechnen müssen.“
„Wer das Modell wechselt, merkt oft wenig. Wer die Umgebung darum herum ändert, merkt es sofort.“
„Wenn eine Anwendung an einem Nachmittag entsteht, ändert das den Preis, den man dafür verlangen kann.“
„Wer keine Werkzeuge stellt, bekommt trotzdem welche. Nur weiß dann niemand, welche.“
„Ein Agent ohne Prüfung ist ein Praktikant ohne Rückmeldung.“
„Exponentielles Wachstum lässt sich ausrechnen und bleibt trotzdem kaum vorstellbar. Genau daran scheitern Einschätzungen zur KI.“
Wer hier schreibt

Ich arbeite täglich damit

Systeme, die ohne Aufsicht laufen und sich selbst reparieren. Sprachdialoge, die im Messebetrieb standhalten mussten. Software, die im Dialog entsteht, Runde für Runde. Was hier steht, habe ich vorher selbst gebaut, inklusive der Dinge, die nicht funktioniert haben.

Deshalb steht neben jedem Beispiel der Aufwand, und neben jeder Zahl die Quelle.

Die Werkbank

Autonome SystemeGeplante Läufe, Watchdogs, Selbstheilung, Ampel-Status
AgentenClaude Code, Codex CLI, eigene Harnesses
Conversational AIEchtzeit-Sprachdialog, RAG, Guardrails
WissensmanagementRAG, Karpathy-Muster, Obsidian, geprüfte Quellen
LokalOllama und LM Studio auf eigener Hardware
WerkzeugKostenloser QR-Code-GeneratorAdresse, WLAN-Zugang, Kontakt oder Termin als QR-Code. Der Code entsteht in Ihrem Browser, die Eingaben bleiben auf dem Gerät.Zum Generator →

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