KI-Engineering Journal· 2026

Wie man KI-Systeme baut, die die Produktion überstehen.

Feldnotizen zu KI-Automatisierung — Agenten mit n8n und LangGraph, RAG-Systeme, Evals und LLMOps. Kein Hype, keine Demos: nur Architekturentscheidungen, Tradeoffs und Lessons Learned aus echten Projekten.

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Themenfelder

AI · AI · AI
01

Agenten & Orchestrierung

Zuverlässige mehrstufige Agenten mit n8n und LangGraph — Steuerlogik, Tool-Nutzung, Retries und Human-in-the-Loop.

02

RAG & Retrieval

Chunking, Embeddings, hybride Suche und LLM-Antworten, die in der Produktion belastbar in Quellen verankert sind.

03

Evals & LLMOps

Qualität messen, Regressionen erkennen, Kosten/Latenz abwägen und KI-Systeme ausliefern, denen man vertrauen kann.

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Erstausgabe in Arbeit

Die ersten Beiträge werden gerade geschrieben.

Dieses Journal wird ausschließlich über KI-Automatisierung geschrieben — tief, praxisnah und quellenbasiert. Sobald ein Beitrag erscheint, findest du ihn hier, im Feed und in der Sitemap.

  1. 01

    Agenten, die die Produktion überstehen

    Guardrails, Retries und Observability für n8n-/LangGraph-Workflows.

  2. 02

    RAG, das Antworten wirklich verankert

    Retrieval-Qualität, Quellenangaben und die Messung von Halluzinationen.

  3. 03

    Evals, bevor du ausrollst

    Ein schlankes Harness, das LLM-Regressionen vor deinen Nutzern findet.