1
Aufgabe definieren
Lege Grenzen, Abschlusskriterien und menschliche Kontrollpunkte fest.
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.
Strukturierter Lernpfad
Lerne in der Reihenfolge, in der Entwickler bauen.
Beginne mit der Entscheidung, gehe zur Implementierung über und schließe mit Prüfungen für die Produktion ab.
2
Tools verbinden
Nutze Tool Calling oder MCP mit strikten Schemas und Berechtigungen.
3
Kontext hinzufügen
Kombiniere Retrieval, Memory und stabile zwischengespeicherte Anweisungen.
4
Läufe evaluieren
Miss Abschlussrate, Korrekturen, Latenz und Kosten pro Aufgabe.
Zentrale Leitfäden
Baue thematische Autorität auf, statt isolierte Artikel zu erstellen.
Grundlagen01
Grundlagen der AI Agent API
Die Request-Schleife hinter Planung, Tools und Abschluss.
Leitfaden öffnenProtokoll02
MCP-Integrationsleitfaden
Verbinde Agenten mit Tools und Daten über Model Context Protocol.
Leitfaden öffnenTools03
Tool-Calling-Muster
Schemas, Validierung, Wiederholungen und sichere Ausführung.
Leitfaden öffnenKontext04
RAG für Agenten
Rufe für jeden Schritt den minimal nützlichen Kontext ab.
Leitfaden öffnenMemory05
Design von Agenten-Memory
Trenne Arbeitsgedächtnis, Benutzergedächtnis und dauerhaften Zustand.
Leitfaden öffnen Anwendungsfall
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
Neueste Beiträge im Hub
Mit den aktuellen Artikeln fortfahren.
Leitfaden
So verwenden Sie die Gemini 3.7 Flash API: Vollständiger Entwicklerleitfaden
Lernen Sie, wie Sie die Gemini 3.7 Flash API verwenden. Erkunden Sie API-Änderungen, Denkstufen, Parameter, Preisgestaltung, Migrationshinweise und Best Practices für den Produktionseinsatz.
Leitfaden
Was ist Gemini 3.7 Flash? Benchmarks, Preis und API-Leitfaden
gemini 3.7 Flash erklärt mit Benchmark-Zuwächsen von 3.6, Einführungspreisen, API-Zugang, Spezifikationen, Anwendungsfällen
Leitfaden
So verwenden Sie die DeepSeek V4 Pro 0813 API im Jahr 2026: Vollständiger Entwicklerleitfaden
Was hat sich im Deepseek V4 Pro 0813-Release geändert, offizielle Spezifikationen und Preisgestaltung, Denkmodi, Denkmodi, Streaming
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.
AI 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.
AEO-fertige Antworten
Häufig gestellte Fragen
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.