The Agent Architect #33: Transparent Data Handling

Pattern der Woche

Transparent Data Handling

Was:

Zeigt Nutzern in Echtzeit protokolliert, wohin ihre Daten fließen, wie sie verarbeitet und wo sie gespeichert werden und wer darauf zugreift.

Wann einsetzen:

Systeme mit sensiblen Daten, in denen Nutzer Compliance und Audit-Trails überprüfen oder fundierte Entscheidungen über das Teilen treffen müssen.

Achtung:

Nutzer mit technischen Details zu überfrachten verfehlt den Zweck; zu starke Vereinfachung verbirgt echte Risiken und erzeugt Scheintransparenz.

Diese Woche in agentischer KI

• vLLM Reaches 25K Total TPS/GPU on Qwen3.5vLLM

  vLLM achieved 25K tokens per second per GPU on Qwen3.5-397B using GB200 NVL72 disaggregated serving.

• Taxonomy-Driven Analysis of Open-Source AI Risk Mitigation ToolsarXiv cs.AI

  Study analyzes open-source tools for AI risk mitigation including model evaluation, adversarial testing, and runtime guardrails.

• Fisher-R1: Training LLM Agents for Reliable Hypothesis TestingarXiv cs.AI

  Fisher-R1 trains LLM agents to perform reliable hypothesis testing by reducing subtle inferential errors in statistical analysis.

• Launch HN: EdotEnv (YC S26) – Quant Trading RL Envs to Teach LLMs ResearchHacker News

  EdotEnv is a Y Combinator startup providing reinforcement learning environments for quantitative trading to train large language models.

• Deploy local agents everywhere with LFM2.5-2.6BHugging Face

  LFM2.5-2.6B enables deployment of local agents at scale.