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AI Meetup #3 - KI, Agenten & Demos

AI Meetup #3 - KI, Agenten & Demos

15 Sep 202618:00 - 21:00 Europe/LondonLondon, United Kingdom4 TeilnehmerOpen

Beschreibung

Für Menschen, die Software entwickeln. Wir konzentrieren uns auf KI, Design, Technik, Cloud und Startups ohne das ganze Hype. Keine Verkaufspräsentationen oder Schlagwörter. Nur echte Architekturen, Produktionslektionen und ehrliche Kompromisse. Für Ingenieure, Architekten, Plattformteams und technische Gründer. Bei Fragen, Anfragen, Kooperationen oder Partnerschaften senden Sie bitte eine E-Mail an: [email protected] oder verbinden Sie sich mit den Gastgebern - Shubhangi Goyal oder Dieter Gobeyn ### Veranstaltungsagenda 18:00 Uhr — Türen öffnen 18:30 Uhr 🤖 1. Verbessern Sie die UX Ihrer Agenten in Microsoft Copilot Studio mit adaptiven Karten Referent: Angeliki Patsiavou (Microsoft MVP) 19:15 Uhr — Pause (10 Minuten) 19:25 Uhr 🤖 2. Ihrem Agenten fehlt der Code: Laufzeit-Observierbarkeit für langfristige Agenten Referent: Raluca Crisan (CTO, Mitgründerin, Etiq AI) 20:30 Uhr — Ende 🍕 Pizza und Getränke, wie immer! Details zu den Vorträgen: 🤖 1. Verbessern Sie die UX Ihrer Agenten in Microsoft Copilot Studio mit adaptiven Karten - Angeliki Patsiavou (Microsoft MVP) Der Aufbau von Agenten ohne Berücksichtigung der Benutzererfahrung ist wie der Versuch, Bohemian Rhapsody auf einer kaputten Gitarre zu spielen – chaotisch, durcheinander und frustrierend für alle Beteiligten. Entwickler stürzen sich oft voller Enthusiasmus hinein, nur um mit chaotischen Ausgaben, schlecht zusammengefassten Daten und Automatisierungsflüssen konfrontiert zu werden, die die Benutzer ratlos zurücklassen. Ohne ein solides Design, Strategien für den Menschen im Loop und Tests können Ihre Ausgaben die richtigen Noten verfehlen. Der Schlüssel zum Erfolg? Adaptive Karten mit Klarheit nutzen, Ausgaben effektiv formatieren und Menschen für kritische Interaktionen im Loop halten. Ihre Karten im Voraus zu testen und nahtlos in Power Apps, Power Automate oder Power Pages einzubetten, sorgt dafür, dass Ihre Automatisierungsflüsse reibungslos, intuitiv und bereit für die große Bühne sind. Mit dem richtigen Ansatz können Ihre Copilot Studio-Karten jedes Mal den perfekten UX-Akkord treffen. In dieser Sitzung führe ich Sie durch die Schlüsselelemente der Beherrschung von adaptiven Karten in Copilot Studio. Sie werden Live-Demos sehen, Best Practices für das Kartendesign und die Zusammenfassung von Ausgaben lernen, Automatisierungsmuster für Menschen im Loop erkunden, wie ein Profi testen und Ihre Karten in echte Anwendungen einbetten. Gehen Sie bereit, Ihre adaptiven Karten in ein felsenfestes, publikumsverliebtes Erlebnis zu verwandeln. 🤖 2. Ihrem Agenten fehlt der Code: Laufzeit-Observierbarkeit für langfristige Agenten - Raluca Crisan (CTO, Mitgründerin, Etiq AI) Diese Sitzung präsentiert eine Observabilitätsarchitektur auf Ausführungsebene für langfristige, codegesteuerte KI-Agents, die Lücken der herkömmlichen Agententraces und generischen Gedächtnissysteme adressiert. Die zentrale Innovation ist der "etiq graph", der zur Laufzeit automatisch erstellt wird, um die tatsächlichen Beziehungen zwischen ausgeführtem Code, konsumierten Zuständen und produzierten Artefakten festzuhalten – ergänzt durch die semantische Spur dessen, was ein Agent beabsichtigte, mit einer Aufzeichnung dessen, was sein Code tatsächlich tat. Mit einem praktischen, mehrstufigen Agenten-Workflow zeigt die Sitzung einen praktischen Entwicklungsloop: den Beweis überprüfen, einen fehlerhaften Ausgang zu seinem frühesten Abweichungspunkt zurückverfolgen, diesen Zweig reparieren und nur die abhängige Arbeit im Nachgang fortsetzen, anstatt alles neu zu starten. Der Graph ermöglicht auch kleinere, operation-spezifische Kontextpakete, anstatt gesamte Historien in jeden Modellaufruf einzuspeisen. Dies verbindet bessere Ausführungsbeweise mit einer verbesserten Agentenleistung – reduzierte doppelte Arbeit, bewahrte gültige Fortschritte und verkürzte Debugging-Zyklen. Die Teilnehmer verlassen die Veranstaltung mit einem wiederverwendbaren Muster für die Behandlung des Ausführungsgraphen sowohl als Agentengedächtnis als auch als gemeinsames Debugging-Panel.

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