Mein Weg als KI-Agent 2026: den Einschüchterungsfaktor überwinden

Hallo zusammen, hier ist Emma von agent101.net!

Wir sind im März 2026, und wenn ihr wie ich seid, habt ihr wahrscheinlich von dem Rummel gehört, dass KI-Agenten intelligenter, fähiger und ehrlich gesagt ein bisschen einschüchternd werden. Vor nur wenigen Jahren waren wir alle beeindruckt von LLMS, die Gedichte schrieben; jetzt leiten sie praktisch kleine Unternehmen für uns. Das Tempo ist verrückt, oder?

Heute möchte ich etwas ansprechen, das mir im Kopf herumgeht und, judging by my inbox, in eurem auch: wie man über das *Gespräch* mit einer KI hinausgeht und sie tatsächlich *Dinge* für euch erledigen lässt, wiederholt, ohne dass ihr sie überwachen müsst. Konkret werden wir die Erstellung eines super einfachen persönlichen KI-Agenten untersuchen, indem wir ein Tool verwenden, das ihr vielleicht bereits auf eurer Maschine habt: ein Python-Skript und ein wenig Hilfe von der OpenAI Assistant API. Denkt daran wie an einen kleinen zielgerichteten Auftrag für eure KI – wie als wäre sie euer persönlicher Artikelzusammenfasser zu einem bestimmten Thema.

Warum dieser spezifische Blickwinkel? Weil generische Überblicke über „was ein KI-Agent ist“ überall sind. Was schwerer zu finden ist, ist ein praktischer und geradliniger Leitfaden, der euch von null zu einem funktionierenden Agenten bringt, ohne dass man eine Doktorarbeit in Informatik braucht. Ich erinnere mich an meine eigenen Frustrationen, als ich versuchte, das zusammenzustellen, während ich das Gefühl hatte, ich müsste jede Nuance der Abfragegestaltung und der API-Aufrufe verstehen, bevor ich überhaupt einen Bot dazu bringen konnte, ein Wetter-Update zu senden. Warnung: das braucht ihr nicht. Wir werden etwas Kleines, Nützliches und vor allem *verständlich* aufbauen, damit ihr darauf aufbauen könnt.

Mein persönlicher Aha-Moment mit agentengestützten Zusammenfassungen

Lasst mich euch eine kleine Geschichte erzählen. Seit einiger Zeit versuche ich, die unglaubliche Menge an Nachrichten und Forschung zu verfolgen, die über Sicherheit und Ethik der KI erscheinen. Das ist essentiell für meine Arbeit hier, aber auch, ehrlich gesagt, einfach um die Zukunft zu verstehen, die wir aufbauen. Ich habe Stunden damit verbracht, Artikel, Forschungsberichte und Blogbeiträge zu sortieren. Mein Gehirn war in der Mittagspause am Überhitzen.

Ich habe RSS-Feeds, später zu lesende Apps ausprobiert, sogar eine virtuelle Assistentin für eine Weile angeheuert. Nichts war wirklich hilfreich. Die virtuelle Assistentin war teuer und die Apps waren nur Aggregatoren; ich musste immer noch den Großteil der Arbeit des Lesens und Verdauens machen. Dann kam mir die Idee: was wäre, wenn ich einen kleinen KI-Agenten trainieren könnte, um *genau diese eine Sache* zu tun? Artikel über KI-Sicherheit finden, sie lesen und die wichtigsten Punkte für mich täglich zusammenfassen?

So begann ich, mit der OpenAI Assistant API zu experimentieren. Sie ist genau für diese Art von „agentischen“ Verhalten konzipiert – einer KI einen Satz von Anweisungen, Tools und ein Gedächtnis zu geben und sie einfach machen zu lassen. Mein erster Versuch war ehrlich gesagt eine Katastrophe. Ich habe versucht, es zu kompliziert zu machen, indem ich ihr zu viele Verantwortlichkeiten zugewiesen habe. Es war wie zu versuchen, einem Kleinkind das Fliegen eines Flugzeugs beizubringen, bevor es überhaupt laufen konnte. Aber dann habe ich es vereinfacht. Ich habe ihren Handlungsspielraum auf *nur* das Zusammenfassen von Artikeln aus einer Liste, die ich bereitgestellt habe, beschränkt, und mich auf die Hauptargumente und mögliche Biases konzentriert.

Der Unterschied war unglaublich. Plötzlich erhielt ich prägnante und relevante Zusammenfassungen. Es war nicht perfekt – manchmal fehlten Nuancen, manchmal konzentrierte sie sich auf etwas, das mich nicht interessierte – aber es war eine enorme Verbesserung gegenüber meiner vorherigen Methode. Und das Beste? Ich verstand *wie* es funktionierte, was mir das Vertrauen gab, es anzupassen und schrittweise die Fähigkeiten zu erweitern. Das ist das Gefühl, das ich möchte, dass ihr heute erlebt.

Warum die OpenAI Assistant API für Einsteiger?

Es gibt eine Menge Frameworks zur Erstellung von KI-Agenten – LangChain, AutoGen, CrewAI, um nur einige zu nennen. Sie sind leistungsstark, ohne Zweifel. Aber für einen echten Anfänger kann es sich anfühlen, als würde man versuchen, aus einem Hydranten zu trinken. Die OpenAI Assistant API hingegen nimmt einen Großteil der Komplexität. Ihr definiert einen „Assistenten“ mit einem Zweck, einem Modell und einigen „Tools“ und interagiert dann durch „Threads“ und „Messages“ mit ihm. Er verwaltet den Gesprächsverlauf, den Aufruf von Tools und sogar ein wenig grundlegendes Schließen für euch.

Es ist wie das Einrichten eines Mini-KI-Arbeiters mit Spezialisierung. Ihr gebt ihm eine Stellenbeschreibung (seine Anweisungen), einige Nachschlagewerke (Wissensdateien) und ein Werkzeugset (Funktionen, die er aufrufen kann). Dann gebt ihr ihm einfach Aufgaben.

Unsere Mission heute: Ein einfacher Artikel-Zusammenfassungs-Agent

Wir werden ein Python-Skript erstellen, das:

1. einen OpenAI-Assistenten erstellt.
2. ihm eine spezifische Anweisung gibt: Webartikel.
3. ein „Tool“ bereitstellt, um den Inhalt einer Website abzurufen.
4. eine URL von euch entgegennimmt, sie an den Agenten überträgt und eine Zusammenfassung abruft.

Dieser Agent wird nicht selbstständig im Internet „surfen“ oder irgendetwas entscheiden. Ihr gebt ihm den Link. Das hält die Dinge einfach und kontrollierbar, perfekt um die grundlegenden Mechanismen zu verstehen.

Voraussetzungen (Vergesst sie nicht!)

• Python 3.8+ installiert: Wenn ihr es nicht habt, bringt euch eine schnelle Google-Suche nach „Python installieren [euer OS]“ dorthin.
• Ein OpenAI-API-Schlüssel: Diesen könnt ihr auf der OpenAI-Plattform erhalten. Stellt sicher, dass ihr Guthaben habt!
• Ein grundlegendes Verständnis der Kommandozeile: Nur genug, um ein Python-Skript auszuführen.
• Ein Texteditor: VS Code, Sublime Text, sogar Notepad wird funktionieren.

Schritt 1: Einrichtung eurer Umgebung

Zuerst richten wir unsere Python-Umgebung ein. Öffnet euer Terminal oder die Eingabeaufforderung.

# Erstellt ein neues Verzeichnis für unser Projekt
mkdir ai_summarizer_agent
cd ai_summarizer_agent

# Erstellt eine virtuelle Umgebung (gute Praxis!)
python -m venv venv

# Aktiviert die virtuelle Umgebung
# Auf macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Auf Windows:
venv\Scripts\activate

# Installiert die notwendigen Bibliotheken
pip install openai beautifulsoup4 requests

Was haben wir installiert?

• openai: Das ist die offizielle Bibliothek, um mit den APIs von OpenAI zu interagieren.
• beautifulsoup4: Eine tolle Bibliothek zur Analyse von HTML. Wir werden sie verwenden, um Text von Webseiten zu extrahieren.
• requests: Um HTTP-Anfragen zu machen, also um den Inhalt der Webseite herunterzuladen.

Erstellt dann eine Datei mit dem Namen .env in eurem Verzeichnis ai_summarizer_agent und fügt euren API-Schlüssel hinzu:

OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"

Ersetzt YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE durch euren tatsächlichen Schlüssel. Das hält euren Schlüssel aus eurem Hauptcode heraus, was wichtig für die Sicherheit ist!

Schritt 2: Erstellung unseres Web-Retrieval-Tools

Unser KI-Agent benötigt ein Mittel, um eine Webseite zu „lesen“. Da LLMs nicht nativ über das Internet surfen können (es sei denn, ihr verwendet ein bestimmtes Modell mit Browsing-Fähigkeiten, was eine Komplexität hinzufügt, die wir im Moment vermeiden möchten), werden wir ihm ein benutzerdefiniertes Tool bereitstellen. Dieses Tool wird eine einfache Python-Funktion sein, die eine URL entgegennimmt, ihren Inhalt abruft und den Haupttext extrahiert.

Erstellt eine neue Datei mit dem Namen tools.py in eurem Projektverzeichnis:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_web_article_content(url: str) -> str:
 """
 Holt den Hauptinhalt eines Webartikels von einer gegebenen URL.
 """
 try:
 response = requests.get(url, timeout=10)
 response.raise_for_status() # Löst eine Ausnahme für HTTP-Fehler (4xx oder 5xx)

 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

 # Versucht, verbreitete Artikelinhalte zu finden
 article_body = soup.find('article') or soup.find('main') or soup.find('div', class_='content')

 if article_body:
 paragraphs = article_body.find_all('p')
 article_text = '\n'.join([p.get_text() for p in paragraphs])
 else:
 # Fallback, wenn keine spezifischen Artikelinhalte gefunden werden
 article_text = soup.get_text(separator='\n', strip=True)

 # Grundreinigung und Trunkierung, um riesige Eingaben zu vermeiden
 cleaned_text = ' '.join(article_text.split())
 return cleaned_text[:30000] # Trunkierung, um die Token-Limits nicht zu überschreiten

 except requests.exceptions.RequestException as e:
 return f"Fehler beim Abrufen der URL: {e}"
 except Exception as e:
 return f"Ein unerwarteter Fehler ist aufgetreten: {e}"

if __name__ == '__main__':
 # Das Tool direkt testen
 test_url = "https://www.theverge.com/2024/3/20/24106575/nvidia-gputech-ai-chips-future-computing"
 content = fetch_web_article_content(test_url)
 print(f"--- Abgerufener Inhalt (erste 500 Zeichen) ---")
 print(content[:500])
 print(f"--- Gesamtlänge: {len(content)} ---")

Diese Funktion macht Folgendes:

• Verwendet requests, um das HTML der Seite herunterzuladen.
• Verwendet BeautifulSoup, um das HTML zu parsen.
• Versucht, gängige Artikelinhalte (wie <article>, <main>) zu finden, um den relevanten Text zu extrahieren. Wenn sie diese nicht findet, nimmt sie einfach den gesamten sichtbaren Text.
• Reinigt den Text ein wenig und kürzt ihn, um zu vermeiden, dass übermäßig lange Eingaben an die KI gesendet werden (was teurer ist und die Token-Limits erreichen kann).
• Beinhaltet eine Fehlerbehandlung für Netzwerkprobleme oder falsche URLs.

Führen Sie python tools.py aus, um es mit der Beispiel-URL zu testen. Sie sollte eine gekürzte Version des Inhalts eines Artikels in Ihrer Konsole anzeigen.

Schritt 3: Erstellung und Interaktion mit unserem Zusammenfassungsagenten

Jetzt kommen wir zum Hauptteil! Wir werden das Skript schreiben, das alles zusammenbringt.

Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen summarizer_agent.py:

import os
import time
import json
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from tools import fetch_web_article_content # Unser benutzerdefiniertes Tool importieren

# Umgebungsvariablen laden (wie Ihren API-Schlüssel)
load_dotenv()

# OpenAI-Client initialisieren
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# Unser Tool-Schema für die Assistant-API definieren
# Dies erklärt der Assistant-API, wie sie unsere Funktion fetch_web_article_content aufruft
web_fetch_tool = {
 "type": "function",
 "function": {
 "name": "fetch_web_article_content",
 "description": "Holt den Haupttextinhalt von einer gegebenen Web-URL für eine Zusammenfassung.",
 "parameters": {
 "type": "object",
 "properties": {
 "url": {"type": "string", "description": "Die URL des Webartikels."},
 },
 "required": ["url"],
 },
 },
}

def create_or_retrieve_assistant(name="Artikel-Zusammenfassungsagent", model="gpt-4o"):
 """
 Überprüft, ob ein Assistent mit dem gegebenen Namen bereits existiert.
 Wenn ja, wird er abgerufen. Wenn nicht, wird ein neuer erstellt.
 """
 assistants = client.beta.assistants.list(order="desc", limit="20")
 for assistant in assistants.data:
 if assistant.name == name:
 print(f"Bestehender Assistent gefunden: {assistant.id}")
 return assistant

 print(f"Erstellung eines neuen Assistenten: {name}")
 assistant = client.beta.assistants.create(
 name=name,
 instructions=(
 "Sie sind ein Experte für Artikelzusammenfassungen. Ihre Aufgabe ist es, den Inhalt einer bereitgestellten Web-URL "
 "mithilfe des Tools 'fetch_web_article_content' abzurufen und dann den Artikel prägnant zusammenzufassen. "
 "Konzentrieren Sie sich auf die Hauptargumente, Schlüsselergebnisse und die wichtigsten Erkenntnisse. "
 "Falls der Inhalt zu lang ist oder ein Fehler auftritt, erwähnen Sie das in Ihrer Zusammenfassung."
 ),
 model=model,
 tools=[web_fetch_tool],
 )
 print(f"Assistent erstellt mit ID: {assistant.id}")
 return assistant

def run_assistant_and_get_response(assistant_id, user_message, thread_id=None):
 """
 Sendet eine Nachricht an den Assistenten, führt den Thread aus und verwaltet die Toolaufrufe.
 Gibt die endgültige Antwort des Assistenten und die Thread-ID zurück.
 """
 if thread_id is None:
 thread = client.beta.threads.create()
 thread_id = thread.id
 print(f"Neuer Thread erstellt: {thread_id}")
 else:
 print(f"Nutzung des bestehenden Threads: {thread_id}")

 # Benutzeranfrage zum Thread hinzufügen
 client.beta.threads.messages.create(
 thread_id=thread_id,
 role="user",
 content=user_message,
 )

 # Assistent ausführen
 run = client.beta.threads.runs.create(
 thread_id=thread_id,
 assistant_id=assistant_id,
 )

 # Den Ausführungsstatus überprüfen, bis er abgeschlossen ist oder eine Aktion erfordert
 while run.status in ['queued', 'in_progress', 'cancelling']:
 time.sleep(1)
 run = client.beta.threads.runs.retrieve(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id
 )

 if run.status == 'requires_action':
 print("Der Assistent benötigt eine Aktion des Tools...")
 tool_outputs = []
 for tool_call in run.required_action.submit_tool_outputs.tool_calls:
 if tool_call.function.name == "fetch_web_article_content":
 url_to_fetch = json.loads(tool_call.function.arguments)["url"]
 print(f"Aufruf des Tools: fetch_web_article_content mit der URL: {url_to_fetch}")
 # Unsere lokale Python-Funktion ausführen
 article_content = fetch_web_article_content(url_to_fetch)
 tool_outputs.append({
 "tool_call_id": tool_call.id,
 "output": article_content,
 })
 # Wenn wir weitere Tools hätten, würden wir diese hier behandeln

 # Toolausgaben an den Assistenten übermitteln
 run = client.beta.threads.runs.submit_tool_outputs(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id,
 tool_outputs=tool_outputs
 )

 # Endgültige Antwort erneut überprüfen
 while run.status in ['queued', 'in_progress', 'cancelling']:
 time.sleep(1)
 run = client.beta.threads.runs.retrieve(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id
 )

 if run.status == 'completed':
 messages = client.beta.threads.messages.list(
 thread_id=thread_id,
 order="asc" # Nachrichten chronologisch abrufen
 )
 assistant_responses = []
 for message in messages.data:
 if message.role == 'assistant':
 for content_block in message.content:
 if content_block.type == 'text':
 assistant_responses.append(content_block.text.value)
 return "\n".join(assistant_responses), thread_id
 else:
 return f"Ausführung abgeschlossen mit dem Status: {run.status}", thread_id

if __name__ == '__main__':
 assistant = create_or_retrieve_assistant()
 current_thread_id = None # Ohne Thread starten, lässt die Funktion einen erstellen

 print("\n--- Artikel-Zusammenfassungsagent ---")
 print("Geben Sie eine URL ein oder 'exit', um zu beenden.")

 while True:
 user_input = input("\nGeben Sie die URL ein: ").strip()
 if user_input.lower() == 'exit':
 break
 if not user_input.startswith("http"):
 print("Bitte geben Sie eine gültige URL ein, die mit http:// oder https:// beginnt")
 continue

 try:
 print("Zusammenfassung des Artikels... Dies könnte einen Moment dauern.")
 response, current_thread_id = run_assistant_and_get_response(
 assistant.id,
 f"Bitte fassen Sie den Artikel zusammen, der unter dieser URL zu finden ist: {user_input}",
 current_thread_id # Thread-ID übergeben, um den Kontext des Gesprächs beizubehalten
 )
 print("\n--- Zusammenfassung ---")
 print(response)
 print("-----------------")
 except Exception as e:
 print(f"Es ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
 # Thread-ID zurücksetzen im Fehlerfall, wenn Sie beim nächsten Mal frisch starten möchten
 # current_thread_id = None

 print("Verlassen des Zusammenfassungsagenten. Auf Wiedersehen!")

Lassen Sie uns dieses Skript aufschlüsseln:

web_fetch_tool

Dieses Dictionary beschreibt unsere Funktion fetch_web_article_content für die OpenAI Assistant-API. Es spezifiziert den Name der Funktion, eine nützliche Beschreibung (die entscheidend ist, damit die KI weiß, wann sie verwendet werden soll!), und ihre Parameter. Die KI wird dieses Schema verwenden, um zu verstehen, wie sie unsere Python-Funktion aufruft.

create_or_retrieve_assistant()

Diese Funktion ist clever. Sie prüft zunächst, ob Sie bereits einen Assistenten mit dem Namen „Artikel-Zusammenfassungsagent“ in Ihrem OpenAI-Konto erstellt haben. Wenn ja, wird dieser wiederverwendet, sodass Sie API-Aufrufe sparen und Ihre Konfiguration sauber halten. Andernfalls wird ein neuer erstellt. Wichtige Punkte hier:

• Name: Ein für Menschen lesbarer Name für Ihren Assistenten.
• Anweisungen: Dies ist die „Jobbeschreibung“ Ihres Agenten. Je klarer und präziser Sie hier sind, desto besser wird Ihr Agent funktionieren. Ich habe ihm gesagt, er solle sich auf die Hauptpunkte konzentrieren und Fehler behandeln.
• Model: Ich verwende hier gpt-4o aufgrund seiner denkfähigkeiten und Toolaufrufe. Sie könnten gpt-3.5-turbo als kostengünstigere und schnellere Option ausprobieren, aber die Ergebnisse können variieren.
• tools=[web_fetch_tool]: Hier geben wir dem Assistenten unser benutzerdefiniertes Webabrufftool an.

run_assistant_and_get_response()

Dies ist die Hauptinteraktionsschleife. Sie:

1. Verwalte Threads : Sie erstellt entweder einen neuen Gesprächs-Thread oder setzt einen bestehenden Thread fort (thread_id). Threads sind die Art und Weise, wie die Assistant-API den Verlauf der Gespräche verfolgt.
2. Füge die Nachricht des Benutzers hinzu : Sie sendet Ihre URL-Anfrage an den Assistenten im Thread.
3. Führe den Assistenten aus : Sie initiiert eine „Ausführung“, die der Denkprozess des Assistenten ist.
4. Überprüfe den Status : Die Assistant-API ist asynchron, daher müssen wir weiterhin den run.status überprüfen, bis er abgeschlossen ist oder unser Input benötigt.
5. Verwalte requires_action : Das ist der magische Teil! Wenn der Assistent entscheidet, dass er ein Werkzeug verwenden muss (wie unser fetch_web_article_content), wird der Status der Ausführung requires_action. Unser Skript analysiert dann den Aufruf des Werkzeugs, führt unsere *lokale* Python-Funktion (fetch_web_article_content) aus und gibt die Ausgabe an den Assistenten zurück.
6. Hole die Antwort ab : Sobald die Ausführung beendet ist, holt sie alle Nachrichten des Assistenten und gibt die letzte zurück.

if __name__ == '__main__':

Dieser Block macht das Skript interaktiv. Es fordert Sie kontinuierlich auf, eine URL einzugeben, ruft unseren Agenten auf und druckt die Zusammenfassung. Es behält auch die current_thread_id bei, damit sich Ihr Agent an frühere Interaktionen erinnert (obwohl dies für diese spezifische Zusammenfassungsaufgabe nicht unbedingt erforderlich ist, ist es eine gute Praxis für komplexere Agenten).

Schritt 4: Führen Sie Ihren Zusammenfassungs-Agenten aus!

Speichern Sie jetzt die beiden Dateien (tools.py und summarizer_agent.py) im selben Verzeichnis. Stellen Sie sicher, dass Ihre virtuelle Umgebung aktiviert ist.

# Stellen Sie sicher, dass Sie im Verzeichnis ai_summarizer_agent sind
# und dass Ihr venv aktiviert ist
python summarizer_agent.py

Beim ersten Ausführen sehen Sie, dass er den Assistenten erstellt. Das kann einige Sekunden dauern. Die folgenden Ausführungen werden schneller sein, da er den vorhandenen Assistenten abruft.

Dann wird er Sie nach einer URL fragen. Versuchen Sie, einen Artikel-Link einzufügen, wie :

https://www.nytimes.com/2024/03/23/technology/ai-agents-google-openai.html

Oder einen anderen Artikel, der Sie interessiert. Sehen Sie zu, wie er verarbeitet, das Werkzeug aufruft und schließlich eine Zusammenfassung erstellt!

Sie könnten eine Verzögerung bemerken, während der Assistent arbeitet und seine Werkzeugaufrufe durchführt. Das ist normal. Die Überprüfungsschleife wartet darauf, dass die Server von OpenAI die Anfrage verarbeiten, das Werkzeug aufrufen und das Denken fortsetzen.

Schlussfolgerungen und Nächste Schritte

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben gerade Ihren ersten einfachen KI-Agenten unter Verwendung der Assistant-API von OpenAI und benutzerdefinierten Werkzeugen erstellt. Hier sind die Dinge, die Sie daraus mitnehmen sollten, und wie Sie es erweitern können :

1. Beginnen Sie klein und gezielt :

   Das ist mein wichtigster Rat. Anstatt zu versuchen, eine vielseitige KI zu bauen, die alles macht, wählen Sie eine spezifische und wiederholbare Aufgabe. Unser Zusammenfasser ist ein perfektes Beispiel dafür. Das erleichtert das Debuggen und hilft Ihnen, die grundlegenden Mechanismen zu verstehen.

2. Die Anweisungen sind entscheidend :

Die Qualität der Ergebnisse Ihres Agenten ist direkt proportional zur Klarheit und Spezifität seiner instructions. Experimentieren Sie mit verschiedenen Formulierungen. Sagen Sie ihm, was er priorisieren soll, welchen Ton er verwenden soll und wie er mit Sonderfällen umgehen soll.

Werkzeuge für Agenten :

KI-Agenten sind mächtig, nicht nur durch ihr „Gehirn“ (das LLM), sondern auch durch die „Hände“, die Sie ihnen geben (die Werkzeuge). Unser Werkzeug fetch_web_article_content hat die Fähigkeiten der KI über die bloße Textgenerierung hinaus erweitert. Denken Sie an weitere Werkzeuge, die Sie erstellen könnten: in eine Datei schreiben, eine E-Mail senden, eine Datenbank abfragen, nach einer bestimmten Wissensdatenbank suchen.

Fehlerbehandlung ist Ihr Ally :

Die Daten der realen Welt sind unordentlich. Websites fallen aus, APIs geben Fehler zurück. Beachten Sie, wie wir try-except-Blöcke in unsere Funktion fetch_web_article_content eingefügt haben. Ihr Agent sollte vorsichtig mit diesen Situationen umgehen, andernfalls wird er einfach abstürzen. Sagen Sie Ihrem Agenten in seinen Anweisungen, was er tun soll, wenn ein Werkzeug fehlschlägt.

Erforschen und experimentieren :

• Fügen Sie weitere Werkzeuge hinzu : Könnte Ihr Agent auch eine spezielle Forschungsartikeldatenbank durchsuchen? Könnte er Zusammenfassungen in eine Textdatei speichern?
• Verfeinern Sie die Anweisungen : Lassen Sie ihn ein bestimmtes Publikum ansprechen (zum Beispiel „für ein 10-jähriges Kind zusammenfassen“ oder „mit Fokus auf die wirtschaftlichen Auswirkungen zusammenfassen“).
• Fügen Sie Gedächtnis (über den Thread hinaus) hinzu : Unsere aktuelle Konfiguration nutzt den Thread für das Gedächtnis. Für langlebigere Agenten möchten Sie vielleicht den Verlauf der Gespräche oder wichtige Fakten in einer Datenbank speichern.
• Geplante Ausführungen : Anstatt manuell URLs einzufügen, könnten Sie dies mit einem RSS-Feed verbinden und ihm ermöglichen, jeden Tag neue Artikel zusammenzufassen?

Dies ist nur der Anfang Ihrer Reise zur Erstellung von KI-Agenten. Die Prinzipien, die wir heute verwendet haben – ein klares Ziel definieren, Werkzeuge bereitstellen und die Anweisungen iterieren – gelten für viel komplexere Agentensysteme. Sie haben jetzt ein greifbares und funktionsfähiges Beispiel, das Sie selbst erstellt haben. Legen Sie los und kreieren Sie!

Wenn Sie damit etwas Cooles bauen oder auf Schwierigkeiten stoßen, kontaktieren Sie mich auf Twitter oder hinterlassen Sie einen Kommentar unten. Ich würde gerne davon hören!

Bis zum nächsten Mal,

Emma Walsh

agent101.net

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🕒 Published: March 29, 2026