Revealing my COMPLETE AI Agent Blueprint

Summary

In dieser Video-Serie zeigt der Ersteller seinen gesamten Prozess zur Erstellung leistungsstarker KI-Agenten, von der Planung bis zur Produktion. Zunächst wird der Agent mithilfe von No-Code-Tools wie n8n oder Voiceflow prototypisiert, dann wird eine Datenbank wie Supabase eingerichtet. Es folgen Tests, der Umzug des Agenten nach Python für erweiterte Anpassungen und die Entwicklung einer Benutzeroberfläche mit Tools wie Streamlit. Die Produktion wird durch Docker-Containerisierung und Hosting auf Plattformen wie Runpod oder Digital Ocean abgeschlossen. Zudem werden fortschrittliche Themen wie Kostenoptimierung und Sicherheitspraktiken behandelt.

Takeaways

• 😀 Planen Sie Ihr KI-Agenten-Projekt im Voraus, um Fehler und Zeitverschwendung zu vermeiden.
• 😀 Verwenden Sie No-Code-Tools wie n8n, Flow Wise oder Voice Flow, um schnell ein funktionsfähiges Prototyp zu erstellen.
• 😀 Fokussieren Sie sich bei der ersten Version auf ein einfaches Proof of Concept (POC), bevor Sie komplexere Funktionen einbauen.
• 😀 Nutzen Sie eine Datenbank wie Supabase, um Chat-Verläufe und Wissensdatenbanken effizient zu speichern.
• 😀 Wenn nötig, gehen Sie von No-Code-Tools auf Python über, um mehr Anpassungen und Flexibilität zu erreichen.
• 😀 Verwenden Sie Tools wie BoltDIY oder Streamlit für den Front-End-Aufbau, je nachdem, ob Sie Python oder React bevorzugen.
• 😀 Testen Sie Ihre KI-Agenten gründlich, um sicherzustellen, dass sie korrekt und sicher arbeiten, bevor Sie sie in Produktion nehmen.
• 😀 Containerisieren Sie Ihre Agenten mit Docker und hosten Sie sie auf Cloud-Plattformen wie RunPod oder DigitalOcean für die Produktion.
• 😀 Setzen Sie Monitoring-Tools ein, um die Leistung und Fehler in Ihrer Agentenumgebung zu überwachen und schnell reagieren zu können.
• 😀 Evaluieren Sie Ihre Agenten regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie qualitativ hochwertige und richtige Antworten liefern.
• 😀 Es gibt viele erweiterte Themen wie Kostenoptimierung, Sicherheit und Datenmanagement, die Ihre Agenten noch robuster machen können.

Q & A

Warum ist die Planung des AI-Agenten so wichtig?

Die Planung ist entscheidend, um Zeit zu sparen und sicherzustellen, dass der Agent die gewünschten Funktionen erfüllt. Es hilft, die grundlegenden Fragen zu klären, wie zum Beispiel, welche APIs benötigt werden und welche LLMs (Language Models) verwendet werden sollen.

Welche Tools werden für den schnellen Prototypenbau von AI-Agenten empfohlen?

Für den schnellen Prototypenbau werden No-Code-Tools wie n8n, Flow Wise und Voice Flow empfohlen. Diese Tools ermöglichen es, funktionale, aber einfache Agenten zu erstellen, ohne tief in die Programmierung einzutauchen.

Warum sollte man eine Datenbank für den AI-Agenten einrichten?

Eine Datenbank ist wichtig, um Daten wie Chat-Verläufe und Wissensbasen zu speichern. Sie ermöglicht es dem Agenten, Informationen zu behalten und effektiv zu arbeiten, insbesondere bei Funktionen wie RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Wann sollte man Python für die Anpassung eines AI-Agenten verwenden?

Python sollte verwendet werden, wenn die No-Code-Tools nicht genug Anpassung oder Leistung bieten. Python bietet mächtige Frameworks wie Pantic AI und Lang Graph, die eine tiefere Kontrolle und erweiterte Funktionen ermöglichen.

Welche Benutzeroberflächenoptionen gibt es für AI-Agenten?

Es gibt mehrere Möglichkeiten, eine Benutzeroberfläche für einen AI-Agenten zu erstellen, einschließlich der Verwendung von React mit Tools wie Bolt DIY, der Erstellung einer Streamlit-App oder der Integration in das Live Agent Studio, das eine vollständige Benutzeroberfläche und Chat-Historie bietet.

Warum ist das Testen von AI-Agenten so wichtig?

Das Testen ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Agent ordnungsgemäß funktioniert, keine Fehler aufweist und genaue Antworten liefert. Es hilft, alle Randfälle abzudecken und die Sicherheit und Genauigkeit des Agenten zu gewährleisten.

Wie kann man einen AI-Agenten in Produktion bringen?

Um einen AI-Agenten in die Produktion zu bringen, sollte man ihn containerisieren (z.B. mit Docker) und dann auf einer Cloud-Plattform wie Runpod oder DigitalOcean hosten. Eine API wie FastAPI wird benötigt, um den Agenten mit der Benutzeroberfläche zu verbinden.

Was bedeutet Monitoring für AI-Agenten und warum ist es wichtig?

Monitoring ist wichtig, um die Leistung und Fehler des Agenten in der Produktionsumgebung zu überwachen. Tools wie Lang Smith und Lang Fuse helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Stabilität des Systems sicherzustellen.

Was unterscheidet das Testen von der Bewertung eines AI-Agenten?

Das Testen stellt sicher, dass der Agent keine Fehler wie Abstürze oder falsche Anfragen verursacht. Die Bewertung hingegen prüft, ob der Agent die richtigen Antworten gibt und die richtigen Aktionen basierend auf den Eingaben ausführt.

Welche fortgeschrittenen Themen sollte man beim Entwickeln von AI-Agenten beachten?

Zu den fortgeschrittenen Themen gehören Kostenoptimierung, Token-Fenster-Management, Lastenverteilung, Sicherheitspraktiken, Rate-Limiting und Input-Sanitization. Diese Themen sind wichtig, um AI-Agenten auf ein Unternehmensniveau zu bringen und sicherzustellen, dass sie skalierbar und sicher sind.