25 03. 2026

Token Control 5.0: Mehr Flexibilität, mehr Kontrolle, mehr Klarheit

2026-04-02T11:01:19+02:00By |

Token Control 5.0: Mehr Flexibilität, mehr Kontrolle, mehr Klarheit Inhalt Ausbau des Cost Dashboards Das neue Compliance Dashboard Direkte Integration mit Azure AI Foundry Governance, die mit Ihrer KI-Nutzung skaliert Token Control für Ihre Umgebung und Use Cases KI-Governance muss sich in bestehende Abläufe einfügen, nicht zusätzliche Komplexität schaffen.

25 03. 2026

KI-Kosten entstehen in Sekunden. Warum klassisches Kostenmanagement nicht mehr ausreicht

2026-03-25T20:48:53+01:00By |

KI-Kosten entstehen in Sekunden. Warum klassisches Kostenmanagement nicht mehr ausreicht Inhalt Das strukturelle Problem: Sichtbarkeit kommt nach der Entscheidung FinOps für KI ist ein Problem der Architektur, kein Reporting-Problem Token Control: Governance näher an die Ausführung bringen Kostenkontrolle muss dort erfolgen, wo Kosten entstehen Ein einzelner KI-Agent löst innerhalb

23 02. 2026

Flock meets OpenClaw: Enterprise-Ready Agentic AI with First-Class Agent Integration

2026-02-24T09:36:01+01:00By |

Flock meets OpenClaw: Enterprise-Ready Agentic AI with First-Class Agent Integration Contents The AI That Does Things, Now with Enterprise Orchestration What's New in Flock v0.5.400 Architecture: Engine-Level Integration Getting Started What You Can Build Error Handling Running Agentic AI in a Secured Environment Flock's declarative type contracts and blackboard

24 10. 2025

Deklarative Agenten und Blackboard-Orchestrierung – Flock 0.5 ist da!

2026-02-24T10:12:44+01:00By |

Deklarative Agenten und Blackboard-Orchestierung – Flock 0.5 ist da!   Inhalt Highlights auf einen Blick Deklarative Agenten - Typed Contracts statt Prompt-Prosa Blackboard-Orchestrierung - Pub/Sub mit Persistenz und Sichtbarkeit Weitere Highlights von Flock 0.5 Weitere neue Features & Getting Started Viele KI-Projekte starten mit Begeisterung und enden im Prompt-Chaos.

6 10. 2025

Token Control 4.0 – Release Notes

2025-10-06T18:07:36+02:00By |

Token Control 4.0 - Release Notes Mehr Transparenz, mehr Kontrolle, mehr Modelle: Mit Token Control 4.0 heben wir KI-Governance und FinOps auf das nächste Level – von einer noch detaillierteren Kostenberechnung über eine überarbeitete Oberfläche bis hin zur Unterstützung neuer Modelle und Azure AI Foundry. TL;DR Neue Modelle: text-embedding-3-large, GPT-4.1-nano, GPT-4o, vollständige GPT‑5‑Familie, image-1

16 09. 2025

Schluss mit Kostenblindflug: Wie Token Control KI-Kosten zähmt und Governance vereinfacht

2025-09-18T13:32:36+02:00By |

Schluss mit Kostenblindflug: Wie Token Control KI-Kosten zähmt und Governance vereinfacht KI-Use-Cases nehmen zu, Agenten werden komplexer – doch Budgets, Limits und Sicherheit halten oft nicht Schritt. Token Control hilft Ihnen, FinOps und Governance für KI praxistauglich umzusetzen. Anhand konkreter Beispiele aus dem Unternehmensalltag zeigen wir, wo typische Kostenfallen

13 02. 2025

Flock – Our new open-source AI Agent Framework

2025-04-15T17:50:58+02:00By |

Flock - Our new open-source AI Agent Framework Flock is a framework for orchestrating LLM-powered agents. It leverages a declarative approach where you simply specify what each agent needs as input and what it produces as output—without having to write lengthy, brittle prompts. Under the hood, Flock transforms these declarations into

24 09. 2024

What’s all the hype with Transformers? Part 2: Memory for RNNs

2024-10-01T12:22:54+02:00By |

What's all the hype with Transformers? Part 2: Memory for RNNs Contents Introduction Recurrent Neural Networks Towards a Solution: Gated Recurrent Units (GRUs) and Long Short-Term Memory (LSTM) Introduction In the previous post, we highlighted some of the issues we are faced with when attempting to process natural language

20 06. 2024

What’s all the Hype with Transformers? The Trouble with Natural Language Processing

2024-09-30T15:32:02+02:00By |

What's all the Hype with Transformers? The Trouble with Natural Language Processing Contents Introduction The Troubles with Natural Language Processing Traditional Neural Networks Recurrent Neural Networks Outlook Introduction This post tries to highlight the practical differences between traditional RNNs and the new Transformer Architecture. We are not going to

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