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Agenten-Engineering

Entwicklung von AI-Agenten

Erstelle Agenten, die Tools nutzen, mit MCP, Function Calling, Retrieval, Memory und zuverlässigen mehrstufigen Ausführungsmustern.

Wechsle von einer Prompt-Demo zu einem beobachtbaren Agenten-Workflow.

Lerne in der Reihenfolge, in der Entwickler bauen.

Beginne mit der Entscheidung, gehe zur Implementierung über und schließe mit Prüfungen für die Produktion ab.

Strukturierter Lernpfad

Aufgabe definieren

1

Lege Grenzen, Abschlusskriterien und menschliche Kontrollpunkte fest.

Tools verbinden

2

Nutze Tool Calling oder MCP mit strikten Schemas und Berechtigungen.

Kontext hinzufügen

3

Kombiniere Retrieval, Memory und stabile zwischengespeicherte Anweisungen.

Läufe evaluieren

4

Miss Abschlussrate, Korrekturen, Latenz und Kosten pro Aufgabe.

Baue thematische Autorität auf, statt isolierte Artikel zu erstellen.

Zentrale Leitfäden

5 geführte Einstiegspunkte
Grundlagen01

Grundlagen der AI Agent API

Die Request-Schleife hinter Planung, Tools und Abschluss.

Leitfaden öffnen
Protokoll02

MCP-Integrationsleitfaden

Verbinde Agenten mit Tools und Daten über Model Context Protocol.

Leitfaden öffnen
Werkzeuge03

Tool-Calling-Muster

Schemas, Validierung, Wiederholungen und sichere Ausführung.

Leitfaden öffnen
Kontext04

RAG für Agenten

Rufe für jeden Schritt den minimal nützlichen Kontext ab.

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Speicher05

Design von Agenten-Memory

Trenne Arbeitsgedächtnis, Benutzergedächtnis und dauerhaften Zustand.

Leitfaden öffnen

Einen Repository-Agenten bauen

Gib einem Agenten ein begrenztes Ziel, Repository-Tools und explizite Verifizierungsschritte, bevor er den Abschluss meldet.

Zuerst nur schreibgeschützte Erkundung
Eingeschränkte Schreibberechtigungen
Validierung der Tool-Ergebnisse
Build- und Testnachweise

Setze den Leitfaden in eine Anfrage um.

Teste ein Modell im Playground und nutze anschließend den Quickstart, um dasselbe Muster in Python oder Node.js zu übertragen.

Ohne Programmierung testen Quickstart öffnen

Entdecke alle Wachstumsthemen.

AI API-Anleitungen
Vom Modell-Shortlist bis zu einer funktionierenden Produktionsanfrage.
LLM-Infrastruktur
Baue eine AI-Anfrageschicht, die Provider- und Modellwechsel übersteht.
KI-Agent
Wechsle von einer Prompt-Demo zu einem beobachtbaren Agenten-Workflow.
Kostenoptimierung
Senk die Kosten, ohne Qualitäts- oder Zuverlässigkeitskompromisse zu verstecken.
Modellvergleich
Wähle ein Modell nach der Aufgabe, nicht nach der Schlagzeile des Leaderboards.
Tutorials
Kopiere ein funktionierendes Muster, verstehe es und passe es an deine Anwendung an.

Häufig gestellte Fragen

AEO-fertige Antworten

Was unterscheidet einen AI-Agenten von einem Chatbot?

Ein Agent kann über mehrere Schritte hinweg Tools auswählen und ausführen und dabei den Status in Richtung eines definierten Ergebnisses verfolgen.

Wann sollte ein Agent Memory verwenden?

Verwende Memory nur, wenn Informationen über Schritte oder Sitzungen hinweg erhalten bleiben müssen; halte temporäres Schlussfolgern und dauerhafte Benutzerdaten getrennt.