About Portfolio Cases Services Blog Contact 🎙 Talk to AI
EN DE RU
🎙 Talk to AI
Archive

All articles — page 13

Page 13 of 20 · back to latest

Почему ваши AI-кодинг-агенты падают: проблемы оркестрации и мониторинга в проде и как их решает Amux

Я — Денис Шохирев, архитектор Enterprise AI из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я вывел в прод 14 AI-агентов для DACH-клиентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Несколько раз за последние месяцы я ловил, как AI-агенты падали на ровном месте: не из-за плохого промпта, а из-за ошибок в оркестрации и мониторинге. Если вы думаете, что это мелочи — вы еще не выводили LLM в прод под финтех- или логистические процессы Германии. Где на самом деле падают AI-кодинг-агенты

Jul 14, 2026

Wie Sie beliebige LLM-, Vision- und Voice-Modelle ohne GPU betreiben: LocalAI Open-Source-Engine für jede Hardware

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem Studio DennisCraft AI entwickle ich KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden – produktiv, DSGVO-konform, auf einem Stack aus Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigenem Postgres. Im April forderte ein Logistikkunde einen lokalen Voice+LLM-Assistenten auf CPU-only-Hardware – SLA für Antwortzeit, keine Cloud, keine GPU. Weder llama.cpp noch Ollama erfüllten die Vorgaben in der Praxis. Erst mit LocalAI konnte ich alle Anforderungen stabil ab

Jul 13, 2026

How to Run Any LLM, Vision, or Voice Model Without a GPU: LocalAI Open-Source Engine for Any Hardware

I'm Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect based in Freiburg. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI agents for DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. This spring, a logistics client requested an on-prem voice+LLM assistant—no cloud, no GPU, strict latency SLA. Standard options (llama.cpp, Ollama) failed under real load: CPU-only inference was sluggish, and integrating vision or voice meant juggling multiple APIs. LocalAI solved it.

Jul 13, 2026

Как запускать любые LLM, vision и voice модели без GPU: LocalAI — open-source движок для любого железа

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI архитектор из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio внедряю AI-агентов для B2B-клиентов в DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В январе клиент на logistics SaaS пришёл с задачей — добавить GPT-подобный ассистент, но без GPU и без облака. Стандартные решения не работали: CPU-инстанс с llama.cpp не тянул, а latency был за пределами SLA. Так я вышел на LocalAI. Почему LocalAI? Конкретные ограничения в проде Если вы строите LLM-агентов

Jul 13, 2026

Wie Sie Ihre KI-Agenten und Daten beim Skalieren absichern: Typische Schwachstellen und Best Practices

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden ausgeliefert (Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres). Ein konkretes Risiko: Nach einer einzigen unentdeckten Token-Leakage im Git-Repository musste ein Industrie-Kunde DSGVO-Meldung machen und 24 Stunden den Zugang zu sensiblen Produktionsdaten sperren. Wo KI-Agenten in der Praxis angreifbar sind Bei Audits und Rollouts sehe i

Jul 12, 2026

How to Secure Your AI Agents and Data at Scale: Common Vulnerabilities and Best Practices

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. Over the last six months, I’ve shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Here’s a reality check: a single leaked Claude API key in a public repo cost one fintech client two days of downtime for credential rotation—plus a frantic vendor compliance call at 2am. Where AI Agent Security Fails in Production I see the same security pitfalls in most cl

Jul 12, 2026

Как защитить свои AI-агенты и данные при масштабировании: типовые уязвимости и best practices

Я — Денис Шохирев, архитектор Enterprise AI из Фрайбурга. За последние полгода я внедрил 14 production AI-агентов для клиентов в DACH, на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Сразу к боли: одна внеплановая ночная отработка из-за утечки токена в Pull Request — и ваш клиент в промышленной автоматизации теряет доверие. Точка входа: где возникают уязвимости при масштабировании AI-агентов В реальных проектах на стороне заказчика часто вижу одни и те же паттерны: * Секреты

Jul 12, 2026

Why Integrating New Models (GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Muse Spark 1.1) Breaks Production Pipelines: Real Cases and What to Do

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I deliver AI systems for DACH B2B clients (logistics, fintech, industrial automation) using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over the past six months, I've shipped 14 production AI agents—and every new LLM release now threatens more production outages than it promises new capabilities. Production Breakages After Model Upgrades: Real Examples In June 2024, I migrated two pipeli

Jul 11, 2026

Warum die Integration neuer Modelle (GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Muse Spark 1.1) produktive Pipelines bricht: Praxisfälle und was jetzt zählt

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio liefere ich produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden (Logistik, Fintech, industrielle Automatisierung) auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 AI-Agenten in Produktion gebracht – und jedes neue LLM-Release bedeutet mehr Produktivitätsrisiko als versprochene Funktion. Praxis: Produktionsausfälle nach Modellwechsel Im Juni 2024

Jul 11, 2026

Почему интеграция новых моделей (GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Muse Spark 1.1) ломает рабочие пайплайны: реальные кейсы и что делать

Я — Денис Шохирев, архитектор AI-платформ в Freiburg, Германия. В DennisCraft AI Studio я вывожу в продакшн AI-системы для DACH-клиентов (логистика, финтех, индустриальная автоматизация) на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За последние 6 месяцев я внедрил 14 production-агентов, и каждый апгрейд LLM сегодня — это не просто “повысить IQ”, а потенциальный даунтайм и откат. Реальные сбои после обновлений моделей В июне 2024 я обновил 2 пайплайна с Claude 3 Opus на Fable

Jul 11, 2026

Wie Sie LLM-Kosten senken: Komprimierung von Logs und Daten reduziert Token um 60–95 %

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio setze ich KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden in Logistik, Finanzen und Industrieautomation um – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigenem Postgres. Im April 2024 bemerkte ich in einem Produktionssystem einen 60 %-Anstieg der LLM-Kosten – nicht wegen komplexer Prompts, sondern durch stetig wachsende Log- und Kontextdaten. Hier zeige ich, wie Sie mit datengetriebener Komprimierung 60–95 % an Token

Jul 10, 2026

How to Cut LLM Costs: Compressing Logs and Data Reduces Tokens by 60-95%

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I deploy AI systems for DACH B2B clients—logistics, fintech, and industrial automation—using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last quarter, one project’s LLM inference bill spiked by 60%—not because of prompts, but because log and session data swelled out of control. Here’s how I cut token usage by 60–95% using structured compression, not hand-waving. Why Logs

Jul 10, 2026

Как сократить расходы на LLM: компрессия логов и данных снижает токены на 60-95%

Я — Денис Шохирев, архитектор Enterprise AI из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-системы для заказчиков из DACH (логистика, финтех, индустриальная автоматизация) на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres и защищённых пайплайнах. На одном из недавних проектов бюджет на inference вырос на 60% за месяц — выяснилось, что LLM-подсистемы "едят" токены не из-за промптов, а на логи и внутренние данные. Решаем на практике: компрессия логов и данных до 95% экономит бюджет

Jul 10, 2026

How to Safely Scale AI Agent Teams: Isolation, Security, and Reliability with GoClaw

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect in Freiburg, Germany. Over the past 6 months, I shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Here’s the real pain: when one agent misbehaves, it can cascade and take down the entire workflow—unless you enforce agent isolation, security, and failover patterns from day one. Agent Isolation: Minimize Blast Radius Running multiple agents in a single process or container is a recipe

Jul 9, 2026

Wie Sie KI-Agenten-Teams sicher skalieren: Isolierung, Sicherheit und Ausfallsicherheit mit GoClaw

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg — Ich habe in den letzten sechs Monaten 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden ausgeliefert, basierend auf Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Praxisproblem: Wenn ein Agent ausfällt, kann dies ohne saubere Isolierung und Überwachung zu Dominoeffekten im gesamten Workflow führen – gerade in regulierten Branchen wie Fintech oder Logistik. Agenten-Isolierung: Schadensbegrenzung per Architektur Mehrere Agen

Jul 9, 2026

Как безопасно масштабировать команды AI-агентов: изоляция, безопасность и отказоустойчивость в GoClaw

Я — Denis Shokhirev, архитектор enterprise AI из Фрайбурга. За последние 6 месяцев я внедрил 14 прокатанных AI-агентов для клиентов DACH, используя стек Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Проблема: при масштабировании команд AI-агентов баги одного агента быстро превращаются в риски для всей системы — если изоляция и контроль не поставлены на поток. Изоляция агентов: технические паттерны Самая частая ошибка — запускать несколько агентов в одном процессе или контейнере. Если

Jul 9, 2026

Chaos bei MCP-Servern und KI-Agenten-Tools vermeiden: Einheitlicher Zugriff und Audit

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio habe ich in den letzten sechs Monaten 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden bereitgestellt. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. Die Realität im produktiven Einsatz: Sobald mehrere MCP-Server (Multi-Component Processing) und Agenten im Spiel sind, entsteht rasch ein Flickenteppich aus individuellen Zugangsdaten, Silo-Logs und unübersichtlichen Berechtigung

Jul 8, 2026

How to Eliminate Chaos with MCP Servers and AI Agent Tools: Unified Access and Audit

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I’ve shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients in six months, on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. The real pain: every new agent comes with its own cluster of MCP servers and tools, and unless you set up unified access and auditing from day one, you’re heading straight for security gaps and operational mess. I’ve watched this play out on three client p

Jul 8, 2026

Как избавиться от хаоса с MCP-серверами и инструментами для AI-агентов: единая точка доступа и аудит

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга. Руководитель DennisCraft AI Studio, где за последние 6 месяцев я внедрил 14 production AI-агентов для B2B-клиентов DACH-региона. В стеке: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Типичный продакшн-кейс: внезапно выясняется, что у каждого агента свой набор MCP-серверов (например, orchestration через n8n, хранение в Supabase, несколько вспомогательных сервисов), а доступы и аудит ведутся в Excel-файле. На третьем проекте подряд

Jul 8, 2026

Wie Sie die Zuverlässigkeit von API- und KI-Integrationen sicherstellen: Testen, Inspektion und Fehler-Injektion mit MockServer

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem AI Studio DennisCraft liefere ich für DACH-B2B-Kunden produktionsreife KI-Systeme im Bereich Logistik, Fintech und industrielle Automatisierung. Mein aktueller Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, eigene Postgres-Instanz. Nach einem API-Versagen im Produktivbetrieb – ein Partnerdienst lieferte plötzlich fehlerhaftes JSON während eines kritischen Finanzprozesses – war klar: Standardtests für Integrationen greifen zu kurz. Da

Jul 5, 2026

How to Ensure API and AI Integration Reliability: Testing, Inspection, and Failure Injection with MockServer

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I deliver B2B AI systems for DACH clients in logistics, fintech, and industrial automation, using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. In one recent production rollout, a partner API returned malformed JSON right before a critical financial operation—my standard tests missed it, and the incident cost hours of downtime. The Problem: Why Happy Path Testing Fails for

Jul 5, 2026

Как обеспечить надёжность API и AI-интеграций: тестирование, инспекция и инъекция сбоев с помощью MockServer

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect, Freiburg. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для DACH-клиентов в B2B сегменте: логистика, финтех, автоматизация. За последние 6 месяцев я вывел в прод 14 AI-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В одной из интеграций, когда внешнее API внезапно вернуло неконсистентный ответ, мой пайплайн «упал» в prime-time. Не хватило одного слоя: изолированного тестирования на сбои и аномалии. Почему классические тесты н

Jul 5, 2026

Why Current LLM Costs Make AI Deployment Unsustainable for Production

I'm Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH B2B clients in logistics, fintech, and industrial automation, using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over the past six months, I've put 14 AI agents into real-world production—and the number one roadblock is the cost of LLM inference at scale. Where LLM Costs Destroy the Business Case Shipping a demo on an OpenAI sandbo

Jul 4, 2026

Warum aktuelle LLM-Kosten den produktiven KI-Einsatz unrentabel machen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio setze ich KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden im Bereich Logistik, Fintech und industrielle Automatisierung produktiv ein – und zwar mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten bereitgestellt. Das größte Hindernis: LLM-Kosten, die den Produktivbetrieb schnell unwirtschaftlich machen. Wo LLM-Kosten die Wirtschaftlichkeit zers

Jul 4, 2026