Novita AI war stolz darauf, Sponsor des Agentic AI Summit 2026 an der UC Berkeley zu sein. Wir freuten uns, alle zu treffen, die an den beiden Veranstaltungstagen unseren Stand besuchten, um Fragen zu stellen und zu diskutieren, wohin sich die agentische KI entwickelt.
Der Gipfel spiegelt wider, wohin sich das Feld tatsächlich bewegt: von beeindruckenden Demos hin zu Systemen, die zuverlässig, sicher und wiederholt in großem Maßstab laufen müssen. Für Entwickler ist jedoch die wichtigste Erkenntnis nicht das Ereignis 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 das Agentic AI Summit 2026?
Der Gipfel ist ein gutes Signal für den aktuellen Stand der agentischen KI: Die Diskussion dreht sich 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 auf Modellfehler zurückzuführen sind. Es sind Systemfehler. Agenten benötigen Berechtigungen, Zustand, Wiederholungsversuche, Beobachtbarkeit und einen Ort, an dem Code sicher ausgeführt werden kann. Fehlen diese Teile, sieht die Demo gut aus – und der Workflow bricht zusammen.
Warum agentische KI von Demos zu echten Systemen übergeht
Die Verschiebung ist einfach: Teams wollen Agenten, die Arbeit liefern, nicht nur über Arbeit reden.
Das bedeutet, dass Entwickler sich jetzt für Folgendes interessieren:
- Tool-Grenzen und Berechtigungen
- sichere Ausführung für Code und Browseraktionen
- reproduzierbare Evaluierungen
- stabile, OpenAI-kompatible APIs
- Inferenzkosten pro Aufgabe, nicht Kosten pro Abfrage
Wenn dein Agent gut planen, aber nicht sicher ausführen kann, ist er nicht produktionsreif. Wenn er ausführen kann, du ihn aber nicht nachverfolgen, einschränken oder bezahlen kannst, ist er ebenfalls nicht produktionsreif.
Bildunterschrift: Novita AI präsentierte seine KI-native Cloud-Plattform für Entwickler und Agenten
5 Themen, die Entwickler nach dem Berkeley Agentic AI Summit beachten sollten
| Thema | Warum es wichtig ist | Was zu tun ist |
|---|---|---|
| Agenten-Infrastruktur | Agenten brauchen Zustand, Tools und Schutzmaßnahmen, nicht nur Prompts | Baue zuerst die Laufzeit, dann die Modellschleife |
| Sichere Ausführung | Nicht vertrauenswürdiger Code und Browseraktionen benötigen Isolation | Verwende eine Sandbox für alles mit Nebenwirkungen |
| Offene Schnittstellen | Kompatibilität reduziert Migrationskosten | Bevorzuge OpenAI-kompatible APIs, wo möglich |
| Beobachtbarkeit | Agenten scheitern in Schleifen, nicht in einmaligen Aufrufen | Protokolliere Tool-Aufrufe, Latenz und Wiederholungsversuche |
| Kostendisziplin | Mehrschritt-Agenten vervielfachen die Inferenzausgaben | Verfolge Kosten pro Aufgabe, nicht nur pro Anfrage |
Das große Muster ist, dass agentische KI zu Systemtechnik wird.
Was Studenten und Forscher jetzt lernen sollten
Wenn du Student bist, konzentriere dich darauf, eine vollständige Agentenschleife von Anfang bis Ende zu bauen: Planung, Tool-Nutzung, Ausführung, Fehlerbehebung und ein messbares Ergebnis.
Wenn du Forscher bist, konzentriere dich 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 |
|---|---|---|
| Studenten | Tool-Nutzung und Evaluierungen | Baue einen Code-Agenten mit einer sandboxed Arbeitsumgebung |
| Forscher | Reproduzierbarkeit | Beurteile denselben Agenten in verschiedenen Laufzeiten |
| Entwickler | Zuverlässigkeit | Füge einem Workflow Protokollierung, Wiederholungsversuche und Kostenverfolgung hinzu |
Bildunterschrift: Das Novita AI-Team sprach mit Entwicklern, Studenten und Forschern auf dem Gipfel
Wie du mit dem Bau von KI-Agenten auf Novita AI beginnst
Novita AI passt gut in den Stack, wenn du die Reasoning-Ebene von der Ausführungsebene trennen möchtest.
Beginne mit der LLM-API-Dokumentation. Die APIs von Novita AI sind OpenAI-kompatibel, und die Dokumentation zeigt dasselbe base_url-Austauschmuster 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>",
)
Kombiniere dies dann mit der Novita Agent Sandbox für die Ausführung. Die offizielle Sandbox-Seite positioniert sie für Code-Agenten, Browser-Automation, Computer-Nutzung, Evaluierungen und langlaufende Workflows, mit Subsekunden-Start und Sekundenabrechnung.
Diese Trennung ist die entscheidende architektonische Idee:
- verwende die LLM-API für das Reasoning
- verwende die Sandbox für Nebenwirkungen
- halte beide beobachtbar
- halte beide günstig genug, um iterieren zu können
Wenn du Agenten für Entwickler, Studenten oder Forscher baust, ist das der Stack, der den Kontakt mit der Realität überlebt.
Bildunterschrift: Novita AI-Guthaben, Startup-Programm-Materialien und Stand-Handouts auf dem Gipfel
Fazit
Der Gipfel in Berkeley erinnert daran, dass es bei agentischer KI nicht mehr nur um Fähigkeiten geht. Es geht um Ausführungsqualität. Die Teams, die gewinnen, werden diejenigen sein, die Agenten als Produktionssysteme behandeln: isoliert, beobachtbar, interoperabel und erschwinglich.
Wenn du jetzt baust, beginne mit der Modell-API, füge eine Sandbox hinzu und messe den vollständigen Aufgabenpfad.
FAQ
Was ist die wichtigste Erkenntnis vom Agentic AI Summit 2026 in Berkeley?
Dass die agentische KI von Demos zu Systemen übergeht, die Zuverlässigkeit, Berechtigungen und sichere Ausführung benötigen.
Brauche ich eine Sandbox, um Agenten zu bauen?
Wenn dein Agent Dateien schreibt, Code ausführt oder Browser-/Computeraktionen nutzt, ja.
Warum sollte ich Novita AI für Agenten-Apps verwenden?
Weil es dir einen OpenAI-kompatiblen Modellzugang plus eine separate Sandbox-Ebene für die Ausführung bietet.
Was sollte ich zuerst bauen?
Einen durchgängigen Agenten-Workflow mit Protokollierung, Wiederholungsversuchen und einer klaren Erfolgsmetrik.
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