Hermes-Agent: Installation und Schnellstart für Entwickler
Hermes Agent ist ein selbst gehosteter, modell-agnostischer KI-Assistent, der auf einem lokalen Rechner oder einem kostengünstigen VPS läuft, über Terminal- und Messaging-Schnittstellen arbeitet und mit der Zeit besser wird, indem er wiederkehrende Aufgaben in wiederverwendbare Skills umwandelt.
Installiere TGI, schieß schnell ab, debugge noch schneller.
Text Generation Inference (TGI) hat eine sehr spezifische Energie. Es ist nicht das neueste Kind auf der Inferenz-Straße, aber es ist dasjenige, das bereits gelernt hat, wie Produktion funktioniert –
Token-Geschwindigkeit von llama.cpp auf 16 GB VRAM (Tabellen).
Hier vergleiche ich die Geschwindigkeit mehrerer LLMs, die auf einer GPU mit 16 GB VRAM laufen, und wähle die beste Option für das Selbst-Hosting aus.
Compose-first Ollama-Server mit GPU und Persistenz.
Ollama läuft hervorragend auf Bare-Metal-Systemen. Es wird noch interessanter, wenn man es wie einen Dienst behandelt: mit einem stabilen Endpunkt, festgelegten Versionen, persistentem Speicher und einer GPU, die entweder verfügbar ist oder eben nicht.
HTTPS mit Ollama, ohne die Streaming-Antworten zu beeinträchtigen.
Das Betreiben von Ollama hinter einem Reverse-Proxy ist der einfachste Weg, HTTPS, optionale Zugriffskontrolle und ein vorhersagbares Streaming-Verhalten zu erhalten.
Dienen Sie Open-Modelle schnell mit SGLang.
SGLang ist ein leistungsfähiges Bereitstellungsframework für große Sprachmodelle und multimodale Modelle, das entwickelt wurde, um Inferenz mit geringer Latenz und hohem Durchsatz von einzelnen GPUs bis hin zu verteilten Clustern zu ermöglichen.
Lokale LLMs per Hot-Swap austauschen, ohne die Clients anzupassen.
Bald jonglierst du mit vLLM, llama.cpp und weiteren – jeder Stack auf seinem eigenen Port. Alles, was downstream liegt, erwartet weiterhin eine einzige /v1-Basis-URL; andernfalls musst du ständig Ports, Profile und Einmalskripte umstellen. llama-swap ist die /v1-Proxy-Schicht vor diesen Stacks.
Die meisten lokalen KI-Setups beginnen mit einem Modell und einer Laufzeitumgebung.
Was genau passiert, wenn Sie Ultrawork ausführen?
Oh My Opencode verspricht ein „virtuelles KI-Entwicklerteam" — Sisyphus dirigiert Spezialisten, Aufgaben werden parallel ausgeführt und das magische Schlüsselwort ultrawork aktiviert alles.
Lernen Sie Sisyphus und sein Team spezialisierten Agenten kennen.
Der größte Sprung in den Fähigkeiten von OpenCode stammt von spezialisierten Agenten: einer bewussten Trennung von Orchestrierung, Planung, Ausführung und Recherche.
Installieren Sie Oh My Opencode und liefern Sie schneller aus.
Oh My Opencode verwandelt OpenCode in einen Multi-Agent-Coding-Rahmen: Ein Orchestrator delegiert Aufgaben an spezialisierte Agenten, die parallel arbeiten.
OpenCode LLM-Test — Statistiken zu Codierung und Genauigkeit
Ich habe getestet, wie sich OpenCode mit mehreren lokal auf Ollama und llama.cpp gehosteten LLMs verhält, und habe zum Vergleich einige kostenlose Modelle von OpenCode Zen hinzugefügt.
CLI-Installation, Flags, Headless, lokale Modelle
OpenHands ist ein Open-Source-Coding-Agent, der Dateien bearbeitet und Befehle in einer Sandbox ausführt. Dieser CLI-Schnellstart wurde am 26.10.2026 anhand des Pakets 1.16.0 überprüft.
Bereitstellen von OpenAI-kompatiblen APIs mit LocalAI in wenigen Minuten auf dem eigenen Server.
LocalAI ist ein selbstgehosteter, lokal-first Inferenzserver, der sich wie eine Drop-in OpenAI API verhält, um KI-Arbeitslasten auf Ihrer eigenen Hardware (Laptop, Workstation oder lokaler Server) auszuführen.
GGUF-Modelle mit der CLI und dem Server ausführen
llama.cpp ist eine C/C++-Inferenz-Engine für GGUF-Modelle: llama-cli für interaktive Chats, llama-completion für skriptgesteuerte Prompts und llama-server für eine OpenAI-kompatible HTTP-API.
Künstliche Intelligenz verändert grundlegend, wie Software entwickelt, überprüft, deployed und gewartet wird. Von KI-gesteuerten Coding-Assistenten über GitOps-Automatisierung bis hin zu DevOps-Workflows verlassen sich Entwickler heute auf KI-gestützte Tools über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg.
