Wir tauchen ein in das Prinzip des „Ralph Loops“ – eine Methode, bei der KI-Agenten in Endlosschleifen Aufgaben so lange bearbeiten, bis klar definierte Erfolgskriterien (wie Tests) erfüllt sind. Wir klären, warum klassische KI-Agenten oft an Selbstbewertung und Kontextproblemen scheitern, und warum Ralph mit verifizierbaren Kriterien, Stop-Hooks und Kontext-Neuinitialisierung punkten kann. Außerdem vergleichen wir Ralph mit anderen Agent-Ansätzen, zeigen praktische Setup-Tipps und diskutieren, wann die Methode sinnvoll ist und welche Kosten sie mit sich bringt.---Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee:https://www.buymeacoffee.com/todocast---Quelle zur Ralph Loop Origin Story auf GitHub:https://github.com/repomirrorhq/repomirror/blob/main/repomirror.mdClaude Code Plugin für Ralph Loop:https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/plugins/ralph-wiggum/README.mdBlog von Dariusz zum Ralph Wiggum Experiment:https://www.dariuszparys.com/the-ralph-wiggum-experiment/Recherche-Link zu Ralph Loop:https://www.perplexity.ai/search/wir-recherchieren-verschiedene-5YAPewXxS1.WeyQEckoyJQ#3---todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast:https://todoshop.iotodo:cast auf TikTok:https://www.tiktok.com/@todo_casttodo:cast auf Instagram:https://www.instagram.com/todo_casttodo:cast auf YouTube:https://www.youtube.com/@todo_castFeedback und Anregungen:[email protected]