Großer Moment für Agenten-Builder! Es gibt ein Muster, das sich in der Software immer wiederholt. Zuerst konzentriert sich jeder auf das "Bau"-Problem. Frameworks entstehen, reifen und werden wirklich gut. Dann plötzlich wechselt die Einschränkung zur Bereitstellung. Wir haben das bei neuronalen Netzwerken gesehen. PyTorch, TensorFlow und Caffe waren alle hervorragend zum Erstellen von Modellen. Aber sie bereitzustellen bedeutete, sich mit verschiedenen Formaten und Laufzeiten auseinanderzusetzen. ONNX ermöglichte es Entwicklern, in welchem Framework auch immer sie wollen, zu bauen, in ein Standardformat zu exportieren und überall bereitzustellen. Wir beobachten gerade dasselbe Muster, das sich mit Agenten entfaltet. Frameworks wie LangGraph, CrewAI, Agno und Strands sind reif genug, dass das Erstellen eines Agenten nicht mehr der schwierigste Teil ist. Stattdessen geht es darum, was danach passiert: Bereitstellung, Streaming, Speicherverwaltung, Beobachtbarkeit und automatisches Skalieren. Das sind keine Agentenprobleme, sondern Infrastrukturprobleme. Und im Moment löst jedes KI-Team, mit dem ich gesprochen habe, diese von Grund auf neu. xpander verfolgt den ONNX-Ansatz für dieses Problem, und ich denke, es ist das richtige mentale Modell. Die Grundidee ist einfach: Bringen Sie Ihren Agenten (in jedem Framework erstellt), stellen Sie ihn über xpander bereit und erhalten Sie die gesamte Produktionsinfrastruktur. Das umfasst: - Serverlose Bereitstellung in ~2 Minuten - SSE-Streaming für ein Echtzeit-Denken-UX...