KI-Agenten fressen 30 % deines Budgets durch Neustarts – so stoppst du die Kostenfalle
Auf einen Blick KI-Agenten in produktiven Systemen haben ein teures Problem: Jedes Mal, wenn ein Agent abstürzt, einen Timeout erleidet oder aus anderen Gründen neu gestartet werden muss, beginnen teure LLM-Aufrufe von vorne. Ein Reddit-Bericht aus der SaaS-Community zeigt, dass dieses unsichtbare Problem bis zu 30 % des gesamten KI-Budgets vernichten kann. Die Lösung liegt in konsequentem State-Management und Checkpointing – also darin, den Fortschritt eines Agenten persistent zu speichern, damit er nach einem Neustart genau dort weitermacht, wo er aufgehört hat. Vier Tools – Supabase, Mastra, exoclaw und 49agents – bieten hier unterschiedliche Ansätze. Welcher für dein Projekt passt, hängt von Architektur, Team-Stack und Budget ab. ...