Grundlagen

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

• Baue deinen ersten KI-Agenten

  ★☆☆

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

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

• Wie ein Agent Tools verwendet (Grundlagen)

  ★☆☆

  Er arbeitet nur mit Text.

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  • → Python: Implementierung von Wie ein Agent Tools verwendet (Grundlagen)

• Wie man den Zugriff auf Tools begrenzt

  ★☆☆

  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 man den Zugriff auf Tools begrenzt

• Wie ein Agent entscheidet, was er als Nächstes tut (Planning vs Reactive)

  ★☆☆

  Er bekommt keine Anweisung. Ihm wird keine Reihenfolge erklärt.

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• Warum LLM-Agenten scheitern können: Technische Limits erklärt

  ★☆☆

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

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• Agenten-Memory: Was er sich merkt und warum

  ★☆☆

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

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  • → Python: Implementierung von Agenten-Memory: Was er sich merkt und warum

• Was ein Agent tun darf (und was nicht)

  ★☆☆

  Nicht alle Aktionen sind sicher

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  • → Python: Implementierung von Was ein Agent tun darf (und was nicht)

• Wann ein Agent stoppen muss (und wer das entscheidet)

  ★☆☆

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

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  • → Python: Implementierung von Wann ein Agent stoppen muss (und wer das entscheidet)