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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: tools
WebMCP in der Praxis: Umwandlung eines Aufgabenbretts in Tools für KI-Agenten
WebMCP in der Praxis: Eine Aufgabenliste, die in Tools für KI-Agenten mit deklarativen und skriptbasierten Werkzeugen, einer sich ändernden Werkzeugliste, einer MCP-Brücke sowie einer Ablehnung umgewandelt wurde.
14 Min. LesezeitVergleich von sechs Python-AI-Agent-Frameworks durch die Erstellung desselben Agenten.
Derselbe Forschungsagent, der in LangGraph, CrewAI, PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Smolagents und Google ADK implementiert ist, mit Linien, Tokens, Debug-Werten und einer Auswahlhilfe.
11 Min. LesezeitErklärung des Agent Harness: Die Komponenten, die einen LLM in einen Agenten verwandeln.
Was ein Agent-Harness ist, warum langlaufende LLM-Agenten einen benötigen, die acht Komponenten, aus denen er besteht, und wie sie bei einer echten Programmieraufgabe zusammenarbeiten.
6 Min. LesezeitAgenten erklärt: Werkzeuge, Systemanfragen und der Gedanken-Handlungszyklus
Einführung für Anfänger dazu, wie KI-Agenten funktionieren: Warum Chat-Modelle vergessen, wie Tools einem LLM beschrieben werden, Systemanweisungen, ReAct, Code-Agenten und Beobachtungen.
8 Min. LesezeitSpring AI + MCP: Stellen Sie Ihre Java-Tools jedem AI-Klienten zur Verfügung (auch
Spring AI mit MCP: Java-Tools für jeden AI-Client über das Model Context Protocol zugänglich machen, das Problem, das es löst, sowie ein praktischer Server, den Sie bereits heute verbinden können.
9 Min. LesezeitPraktische Hinweise: 5 CLI-Tools zum Verwalten mehrerer KI-Agenten, ohne etwas zu verlieren
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: 5 CLI-Tools zur Verwaltung mehrerer KI-Agenten, ohne Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke zu verlieren – geeignet für Teams, die dieses Muster einsetzen.
8 Min. LesezeitDer umfassende technische Leitfaden zu Open-Source-RAG-Tools
Open-Source-RAG-Tools für die Produktion: Docling zur Dokumentanalyse, Bibliotheken zum Chunking, Vektordatenspeicher sowie LLM-Frameworks – inklusive Anleitung zur Installation und zum Einsatz jeder einzelnen Lösung.
15 Min. LesezeitPraktische Hinweise: Prompt Engineering bis hin zum Entwurf von KI-Systemen: RAG, Speicher, Tools
Schritt-für-Schritt-Anleitung zu den Praktischen Hinweisen: Prompt Engineering bis hin zum Entwurf von KI-Systemen – RAG, Speicherung, Tools: Verträge, Überprüfungen sowie Code-Blöcke für Teams, die dieses Muster einsetzen.
12 Min. LesezeitErstellen Sie Ihren ersten DevOps-AI-Agenten mit LangChain + Bash-Tools
Ihr erster DevOps-AI-Agent mit LangChain und Bash-Tools: Was er kann, warum LangChain geeignet ist, Voraussetzungen sowie das Ausführen von kubectl-ähnlichen Befehlen mit Schutzmechanismen.
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