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Originale Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI — aus derselben Praxis wie unsere Operator-Software. Artikeltexte auf Englisch.
Tag: agents
Orchestrieren Sie Forscher- und Programmierer-Agenten mit LangGraph
Entwickeln Sie eine LangGraph-Multi-Agenten-App mit Soul-Prompts, Ollama-Modellen, Tavily-Suchen, Übertragungstools sowie Postgres-Checkpointen für workflow-gesteuerte Abläufe.
2200 WörterArtikel lesenIhr erster KI-Agent zur Verwendung von Tools mit LangChain
Erstellen Sie einen kleinen Mathematik-Agenten mit LangChain in Python: Initialisieren Sie ein Chat-Modell, registrieren Sie Tools, lassen Sie das LLM entscheiden, welche Funktion aufgerufen werden soll, und beobachten Sie den mehrstufigen Tool-Einsatz.
1062 WörterArtikel lesenSelbst gehosteter LangGraph-Agent-Server mit Postgres und Redis
Erfahren Sie, wie Langhost die Persistenzschicht von LangGraph durch Postgres und Redis ersetzt und Teams ermöglicht, den unveränderten Agent Server unter einer MIT-Lizenz selbst zu hosten.
1536 WörterArtikel lesenLangChain gegen LangGraph: Was die Paketabhängigkeiten tatsächlich zeigen
Eine Aufschlüsselung auf Ebene der Abhängigkeiten zeigt, dass LangGraph ein notwendiger Bestandteil von LangChain ist, wodurch die Auswahl des Frameworks als drei Pakete und nicht als zwei betrachtet werden muss.
897 WörterArtikel lesenOpenAI’s Agents API: Eine verwaltete Alternative zu benutzerdefinierten Agent-Frameworks
Dieser Artikel erklärt, wie die neue Agents API von OpenAI den Kontextmanagement, die Tool-Orchestrierung sowie die Ausführungsumgebungen handhabt, damit Teams auf den Aufbau einer eigenen Agent-Infrastruktur verzichten können.
1161 WörterArtikel lesenLangChain 1.x in der Praxis: Ketten, RAG, Tools und Agenten lokal
Lernen Sie, mit LangChain 1.x und einer kostenlosen lokalen Ollama-Installation Ketten, retrieval-augmented Generation, Tools sowie agentebasierte RAG-Lösungen zu erstellen – ohne Notwendigkeit von API-Schlüsseln.
3655 WörterArtikel lesenVerständnis von Elementen und Nachrichten in der Response-API von OpenAI
Erklärt, wie die Responses API von OpenAI die Ausgaben des Modells in Elemente statt in Nachrichten umorganisiert und warum dieser Wandel für die Aufrufung von Tools sowie agierende Arbeitsabläufe wichtig ist.
1836 WörterArtikel lesenGebundene agenteische Schleifen: Zuverlässige TypeScript-Muster für die Nutzung von LLM-Tools
Erfahren Sie, wie Sie TypeScript LLM-Agenten mit begrenzten agierenden Schleifen unter Verwendung von Zod-Validierung, deterministischer Tool-Ausführung sowie Fehlerbehebung für eine produktionstaugliche Zuverlässigkeit entwerfen können.
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