Hauptprinzipien der Agentischen KI-Entwicklung
Agentische KI ist mehr als nur das Ausführen eines Modells. Es geht darum, dem Modell die Fähigkeit zu geben, zu handeln, zu schlussfolgern und mit externen Tools auf strukturierte Weise zu interagieren. Bevor Sie Ihren eigenen MCP-Server erstellen, ist es wichtig, die Leitprinzipien hinter agentischer KI zu verstehen.
Der KI-Agent sollte Eigeninitiative bei der Problemlösung zeigen, jedoch immer innerhalb der von Ihnen definierten Grenzen durch Tools und Ressourcen.
Anstatt das Modell mit Wissen zu überladen, stellen Sie ihm die richtigen Werkzeuge zur Verfügung, sei es ein Excel-Reader, ein Datenbank-Connector oder eine API.
Effektive Agenten behalten den aktuellen Zustand, die Aufgabe und die Benutzeranweisungen im Blick.
Agenten müssen nicht von Anfang an perfekt sein. Sie beginnen mit einem einfachen Server und einigen wenigen Tools und verfeinern diesen, indem Sie mit realen Anwendungsfällen weitere Funktionen hinzufügen.
Agentische KI funktioniert am besten, wenn Menschen Teil des Prozesses bleiben, indem sie Ausgaben überprüfen, Prompts verfeinern und die Entwicklung steuern.
Das Verständnis dieser Konzepte erleichtert die nächsten Schritte erheblich. Im weiteren Verlauf sehen Sie, wie sich jedes Prinzip in konkrete Entwicklungsaufgaben übersetzt: Die richtigen Tools installieren, die Umgebung konfigurieren und die Basis Ihres MCP-Servers schaffen. Wenn Sie diese Prinzipien berücksichtigen, vermeiden Sie häufige Fehler und stellen sicher, dass Ihre Agenten sowohl effektiv als auch skalierbar sind.
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