KI-Lösungen

KI-Lösungen auf ThecoreGrid stehen für praxisnahe Engineering-Ansätze zur Entwicklung und zum Betrieb von KI- und LLM-Systemen in produktiven Highload-Umgebungen.

Wir zeigen, wie skalierbare Architekturen, belastbare Daten- und Feature-Pipelines sowie effiziente Inference- und Training-Infrastrukturen aufgebaut werden — mit Fokus auf Latenz, Kostenkontrolle und Ausfallsicherheit. Die Inhalte basieren auf BigTech-Erfahrungen: Post-Mortems realer Incidents, bewährte MLOps- und DevOps-Patterns, Observability, Security und Governance für KI-Produkte. Statt oberflächlicher „How-to“-Guides liefern wir technische Tiefenanalyse: Integration von LLMs in bestehende Services, RAG-Architekturen, Orchestrierung, Caching-Strategien, Vektor-Datenbanken, CI/CD für ML und Qualitätsmanagement von Modellen im Betrieb. Der Tag „KI-Lösungen“ richtet sich an Architekten, ML-, Backend-, Platform- und SRE-Teams, die KI in kritischen Systemen zuverlässig, wartbar und skalierbar einsetzen wollen.

Codegenerierung ohne Kontrolle: Wie Agentensysteme an Grenzen bei Sicherheit und Kontextmanagement stoßen

29.03.202623.03.2026 von ThecoreGrid

KI-Agenten in der Entwicklung sind autonomer geworden, aber damit einhergehend stiegen die Fehlerkosten und die Komplexität der Kontrolle. Die Hauptspannung hat sich von der Modellqualität auf das Management des Systemverhaltens verlagert. Das Problem zeigt sich nicht sofort, sondern in dem Moment, in dem der Agent ein einfaches Szenario verlässt. Frühe Ansätze wie „Vibe Coding“ stützten … Weiterlesen

Engpass im QA: Wie die Auslagerung von Tests an ein AI-natives Modell die Release-Geschwindigkeit verändert

29.03.202623.03.2026 von ThecoreGrid

Die Verlangsamung von QA-Prozessen wird oft zu einem versteckten Limit für das gesamte Engineering-Team. In diesem Fall hat die Optimierung der Test-Pipeline einen unverhältnismäßig starken Effekt auf die Auslieferungsgeschwindigkeit. Das Problem zeigt sich nicht sofort – erst dann, wenn der Release-Zyklus nicht mehr von der Entwicklung, sondern von der Überprüfung abhängt. Manuelle E2E-Tests (End-to-End) und … Weiterlesen

The coregrid Radar: AI-native Infrastruktur, Observability als Kernkompetenz, Evolution des Control Planes

27.03.202622.03.2026 von ThecoreGrid

The coregrid Radar ist eine wöchentliche Rubrik, in der wir zentrale Architektur-Insights und wichtige Releases der Woche zusammenstellen. Kein langes Suchen in verschiedenen Quellen — alles an einem Ort.

Observability von AI-Agenten: Tracing nicht-deterministischer Workflows über OpenLIT und Grafana Cloud

29.03.202621.03.2026 von ThecoreGrid

AI-Agenten erschweren die Observability: Ein und dieselbe Anfrage kann zu unterschiedlichen Aktionsketten führen. Ohne Tracing wird das System undurchsichtig. Das Problem zeigt sich, wenn generative Systeme von einfachen LLM-Aufrufen zu Agenten übergehen. Ein Agent plant Schritte, ruft Tools auf und trifft dynamisch Entscheidungen. Das Verhalten wird nicht-deterministisch: Der gleiche Prompt kann zu unterschiedlichen Aufrufsequenzen und … Weiterlesen

Autonome Coding-Agenten in der Produktion: Wie Stripe LLMs durch Blueprint-Orchestrierung in CI/CD integriert hat

29.03.202620.03.2026 von ThecoreGrid

Stripe hat LLM-Agenten so weit entwickelt, dass sie production-ready Pull Requests ohne menschliche Eingriffe in den Code generieren. Die Kernfrage ist, wie man die Zuverlässigkeit bei zunehmender Autonomie aufrechterhält. Das Problem zeigt sich an der Schnittstelle von Skalierbarkeit und Verantwortung. Das System generiert Änderungen für Code, der eine Zahlungsinfrastruktur mit hohen Anforderungen an Korrektheit und … Weiterlesen

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