Grundlagen

Tool Calling, Memory, Planning vs. Reactive, LLM-Limits.

• Erstelle deinen ersten KI-Agenten

  ★☆☆

  Wir schreiben den einfachsten Agenten, der wirklich funktioniert - ohne Magie, ohne Frameworks.

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  • → Python: Implementierung von Erstelle deinen ersten KI-Agenten

• Wie KI-Agenten Tools verwenden (Grundlagen)

  ★☆☆

  Er arbeitet nur mit Text.

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  • → Python: Implementierung von Wie KI-Agenten Tools verwenden (Grundlagen)

• Wie KI-Agenten Tools nutzen dürfen

  ★★☆

  Tool Calls sind der Ort, an dem Agents Production brechen: Schema-Drift, Retries, Seiteneffekte (Zustandsänderungen), und derselbe 'oops' Admin-Token. So überlebst du das.

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  • → Python: Implementierung von Wie KI-Agenten Tools nutzen dürfen

• Planning vs Reactive: Wie KI-Agenten den nächsten Schritt wählen

  ★☆☆

  Er bekommt keine Anweisung. Ihm wird keine Reihenfolge erklärt.

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  • → Python: Implementierung von Planning vs Reactive: Wie KI-Agenten den nächsten Schritt wählen

• Warum KI-Agenten scheitern können

  ★★☆

  Verstehe, warum LLM-Agenten scheitern: Halluzinationen, Kontextgrenzen, Tool-Fehler und welche Guardrails sie in der Praxis verlässlich machen.

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  • → Python: Implementierung von Warum KI-Agenten scheitern können

• Wie KI-Agenten mit Gedächtnis arbeiten

  ★☆☆

  Ohne das wäre jede neue Aktion wie der erste Versuch. Manchmal endlos.

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  • → Python: Implementierung von Wie KI-Agenten mit Gedächtnis arbeiten

• Was KI-Agenten dürfen (und nicht dürfen)

  ★☆☆

  Nicht alle Aktionen sind sicher

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  • → Python: Implementierung von Was KI-Agenten dürfen (und nicht dürfen)

• Wann KI-Agenten stoppen sollten

  ★☆☆

  Denn seine Aufgabe ist es, die Arbeit abzuschließen. Nicht zu entscheiden, wann es genug ist.

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  • → Python: Implementierung von Wann KI-Agenten stoppen sollten