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
Was ist MiniMax M3.1-Flash-Preview?
MiniMax M3.1-Flash ist ein natives, multimodales Frontier Coding-Modell mit 1M-Kontext und anpassbarer Denktiefe
Leitfaden
Grok 4.7 vs MiMo V2.6: Für welches sollten Sie sich entscheiden?
请确认您的需求： - 您是要将已有的对比文本翻译为德语，还是希望我用德语撰写该对比？ - 如需撰写，请提供 Grok 4.7 与 MiMo V2.6 的权威规格或资料链接（编码能力、Agent 能力、多模态支持、上下文长度、基准成绩、定价、部署选项），以确保信息准确且不臆测。
Leitfaden
Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra: Welches ist 2026 besser
Mir liegen keine verifizierten, öffentlich dokumentierten Informationen zu “Claude Opus 5.5” oder “GPT-6 Astra” vor (Wissensstand: Oktober 2024). Für eine faktenbasierte Gegenüberstellung benötige ich offizielle Spezifikationen/Benchmarks oder verlässliche Quellen. Alternativ können Sie die folgende Vergleichsvorlage mit aktuellen Werten füllen: - Benchmarks: - Evaluations (z. B. MMLU, GPQA, BIG-bench, HumanEval, MMMU, MT-Bench, Arena) mit Punktzahlen, Datum, Hardware/Kontextlänge. - Long-Context-Benchmarks (z. B. Needle-in-a-Haystack, LV-Eval) und Evaluation-Setup. - Kontext: - Maximale Kontextlänge (Tokens), unterstützte Kompressions-/Chunking-Strategien, Retrieval-/RAG-Unterstützung. - Streaming, Tool-/Function-Calling-Kontext, System-/Developer-/Memory-Prompts. - API-Preise: - Input-/Output-Kosten pro 1K Tokens, Abrechnungsmodelle (Pay‑as‑you‑go, Pakete), kostenlose Kontingente. - Rate Limits, regionale Verfügbarkeit, Latenz/SLA, Enterprise-Optionen. - Effizienz: - First-Token-Latenz, Token/s-Durchsatz (single/batch), Kontext- und Caching-Effekte. - Kosten pro 1M Tokens bei typischen Workloads; Energie-/GPU-Anforderungen (falls veröffentlicht). - Workload Fit: - Stärken nach Use Case (Coding/Agents, Reasoning, Multimodal, Übersetzung, Summarization, Data Extraction). - Sicherheit/Guardrails, Mehrsprachigkeit, Feinabstimmung/Adapter, Tool-Use, Agent-Orchestrierung. - CometAPI-Zugriff: - Endpunkte, Authentifizierung, verfügbare Regionen, Quotas, SDK/Client-Unterstützung. - Features (Batching, Streaming, Eval/Logging, Observability, Webhooks), Kompatibilität mit bestehenden OpenAI-/Anthropic-Schnittstellen. Sobald Sie konkrete Daten oder Links bereitstellen, erstelle ich eine präzise, strukturierte Gegenüberstellung entlang dieser Kriterien.
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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.