Aaron Erickson beschreibt in diesem InfoQ-Vortrag die Reifekurve moderner AI-Plattformen: Frühe Entwicklungsphasen sind häufig von „Vibe Checking" geprägt – also dem informellen, subjektiven Einschätzen von Modellausgaben. Als Gegenmodell stellt er Multi-Agent-Frameworks vor, die deterministischen Software-Guardrails mit agentenartigem Erkunden kombinieren. Ein zentrales Konzept ist die Evaluation Pyramid, die eine strukturierte, mehrstufige Qualitätssicherung für KI-Systeme beschreibt und sicherstellen soll, dass Architekturen auch unter Produktionslast verlässlich bleiben. Daneben geht Erickson auf die Optimierung von Agenten-Hierarchien ein – also wie spezialisierte Unteragenten koordiniert und überwacht werden. Besonders hervorgehoben werden auch Time-Series Foundation Models als Baustein für spezifische Anwendungsfälle in produktiven Umgebungen. Der Vortrag richtet sich an Teams, die KI-Systeme jenseits von Experimenten betreiben und dabei Vorhersagbarkeit und Skalierbarkeit in den Vordergrund stellen wollen.