Novita AI war stolz darauf, Sponsor des Agentic AI Summit 2026 an der UC Berkeley zu sein. Wir haben uns gefreut, alle zu treffen, die während der zweitägigen Veranstaltung unseren Stand besucht haben, um Fragen zu stellen und zu diskutieren, wohin sich agentische KI entwickelt.
Der Summit spiegelt wider, wohin sich das Feld tatsächlich bewegt: von beeindruckenden Demos hin zu Systemen, die zuverlässig, sicher und wiederholt im großen Maßstab laufen müssen. Für Entwickler ist die wichtigere Erkenntnis jedoch nicht die Veranstaltung selbst, sondern die Reihe von Problemen, die auftauchen, sobald Agenten in der realen Welt eingesetzt werden.
Bildunterschrift: Novita AI auf dem Agentic AI Summit 2026 in Berkeley
Was ist der Agentic AI Summit 2026?
Der Summit ist ein gutes Signal für den aktuellen Stand der agentischen KI: Es geht nicht mehr nur um Prompts und Autonomie. Es geht um Ausführungsgrenzen, Tool-Nutzung, Produktergonomie, Evaluierung und Kosten.
Das ist wichtig, weil die meisten Agentenfehler nicht allein Modellfehler sind. Es sind Systemfehler. Agenten benötigen Berechtigungen, Zustand, Wiederholungsversuche, Beobachtbarkeit und einen Ort, an dem Code sicher ausgeführt werden kann. Wenn diese Teile fehlen, sieht die Demo gut aus und der Workflow bricht zusammen.
Warum sich agentische KI von Demos zu echten Systemen bewegt
Der Wandel ist einfach: Teams wollen Agenten, die Arbeit liefern, nicht nur über Arbeit reden.
Das bedeutet, dass Entwickler sich jetzt um Folgendes kümmern:
- Werkzeuggrenzen und Berechtigungen
- sichere Ausführung für Code- und Browseraktionen
- reproduzierbare Evaluierungen
- stabile, OpenAI-kompatible APIs
- Inferenzkosten pro Aufgabe, nicht Kosten pro Abfrage
Wenn Ihr Agent gut planen kann, aber nicht sicher ausführen kann, ist er nicht produktionsreif. Wenn er ausführen kann, Sie ihn aber nicht nachverfolgen, einschränken oder sich leisten können, ist er ebenfalls nicht produktionsreif.
Bildunterschrift: Novita AI zeigte seine KI-native Cloud-Plattform für Entwickler und Agenten
5 Themen, die Entwickler nach dem Agentic AI Summit in Berkeley beobachten sollten
| Thema | Warum es wichtig ist | Was zu tun ist |
|---|---|---|
| Agenten-Infrastruktur | Agenten brauchen Zustand, Werkzeuge und Schutzmechanismen, nicht nur Prompts | Baue zuerst die Laufzeit, dann die Modellschleife |
| Sichere Ausführung | Nicht vertrauenswürdiger Code und Browseraktionen brauchen Isolierung | Verwende eine Sandbox für alles mit Seiteneffekten |
| Offene Schnittstellen | Kompatibilität reduziert Migrationskosten | Bevorzuge nach Möglichkeit OpenAI-kompatible APIs |
| Beobachtbarkeit | Agenten scheitern in Schleifen, nicht in einmaligen Aufrufen | Protokolliere Tool-Aufrufe, Latenz und Wiederholungsversuche |
| Kostendisziplin | Mehrstufige Agenten vervielfachen die Inferenzausgaben | Verfolge Kosten pro Aufgabe, nicht nur pro Anfrage |
Das große Muster ist, dass agentische KI zu Systemtechnik wird.
Was Studierende und Forschende jetzt lernen sollten
Wenn Sie studieren, konzentrieren Sie sich darauf, eine vollständige Agentenschleife Ende-zu-Ende aufzubauen: Planung, Tool-Nutzung, Ausführung, Fehlerbehebung und ein messbares Ergebnis.
Wenn Sie forschen, konzentrieren Sie sich auf Reproduzierbarkeit und Fehleranalyse. Die nützlichen Fragen sind nicht nur: „Löst das Modell die Aufgabe?“, sondern auch: „Was bricht, wenn sich die Umgebung ändert?“
| Zielgruppe | Beste nächste Fähigkeit | Praktisches Projekt |
|---|---|---|
| Studierende | Tool-Nutzung und Evaluierungen | Baue einen Coding-Agenten mit einer Sandbox-Arbeitsumgebung |
| Forschende | Reproduzierbarkeit | Bewerte denselben Agenten über verschiedene Laufzeiten hinweg |
| Entwickler | Zuverlässigkeit | Füge einem Workflow Protokollierung, Wiederholungsversuche und Kostenverfolgung hinzu |
Bildunterschrift: Das Novita-AI-Team sprach auf dem Summit mit Entwicklern, Studierenden und Forschenden
So beginnen Sie mit dem Bau von KI-Agenten auf Novita AI
Novita AI passt gut in den Stack, wenn Sie die Reasoning-Ebene von der Ausführungsebene trennen möchten.
Beginnen Sie mit der LLM-API-Dokumentation. Die APIs von Novita AI sind OpenAI-kompatibel, und die Dokumentation zeigt dasselbe base_url-Tauschmuster unter https://api.novita.ai/openai für bestehende ChatCompletion- und Completion-Clients.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="<Your API Key>",
)
Kombinieren Sie das dann mit der Novita Agent Sandbox für die Ausführung. Die offizielle Sandbox-Seite positioniert sie für Coding-Agenten, Browser-Automation, Computer Use, Evaluierungen und langlaufende Workflows, mit Start in unter einer Sekunde und Abrechnung pro Sekunde.
Diese Trennung ist die zentrale Architekturidee:
- nutzen Sie die LLM-API für Reasoning
- nutzen Sie die Sandbox für Seiteneffekte
- halten Sie beide beobachtbar
- halten Sie beide günstig genug, um iterieren zu können
Wenn Sie Agenten für Entwickler, Studierende oder Forschende bauen, ist das der Stack, der den Kontakt mit der Realität übersteht.
Bildunterschrift: Novita-AI-Guthaben, Materialien zum Startup-Programm und Handouts vom Stand auf dem Summit
Fazit
Der Summit in Berkeley erinnert daran, dass es bei agentischer KI nicht mehr nur um Fähigkeiten geht. Es geht um Ausführungsqualität. Die Teams, die gewinnen, werden die sein, die Agenten als Produktionssysteme behandeln: isoliert, beobachtbar, interoperabel und bezahlbar.
Wenn Sie jetzt bauen, beginnen Sie mit der Modell-API, fügen Sie eine Sandbox hinzu und messen Sie den vollständigen Aufgabenpfad.
Wenn Ihr erstes Agentenprojekt stark Python-lastig ist, vergleichen Sie Beste KI für das Programmieren mit Python im Jahr 2026, bevor Sie die Modellebene festlegen.
FAQ
Was ist die wichtigste Erkenntnis vom Agentic AI Summit 2026 in Berkeley?
Dass sich agentische KI von Demos zu Systemen bewegt, die Zuverlässigkeit, Berechtigungen und sichere Ausführung benötigen.
Brauche ich eine Sandbox, um Agenten zu bauen?
Wenn Ihr Agent Dateien schreibt, Code ausführt oder Browser-/Computer-Aktionen verwendet, ja.
Warum Novita AI für Agenten-Apps verwenden?
Weil es Ihnen OpenAI-kompatiblen Modellzugriff plus eine separate Sandbox-Ebene für die Ausführung bietet.
Was sollte ich zuerst bauen?
Einen Ende-zu-Ende-Agenten-Workflow mit Protokollierung, Wiederholungsversuchen und einer klaren Erfolgsmetrik.
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