KI-Agenten 101: Kernkonzepte und Grundlagen für Anfänger

1. Einführung In Die Grundlagen Der Theorie Von KI-Agenten: Überall tauchen Agenten auf. Sie haben wahrscheinlich Leute gesehen, die Dinge gesagt haben wie, ich baue einen KI-Agenten , der Produkte, Bücher, Besprechungen findet oder mein Geschäft für mich erledigt Aber hier ist die Wahrheit. Wenn Sie die Kernkonzepte hinter Agenten nicht verstehen, werden Sie schnell frustriert sein. Sie werden verwirrend wirken Sie werden nicht tun, was du willst, und du wirst am Ende denken, dass sie nicht funktionieren. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger konzipiert. Vielleicht hast du mit GPT gespielt. Vielleicht haben Sie Tools wie Smith OS oder Auto GPT gesehen, aber Sie verstehen nicht, wie Agenten tatsächlich funktionieren Wenn Sie sich für KI-Agenten interessieren, sich aber noch nicht mit Programmieren oder komplizierten Setups beschäftigen möchten , ist dieser Kurs perfekt für Sie benötigen keine kostenpflichtige Software oder technischen Hintergrund, um den Kurs zu verfolgen. Ein Notizbuch oder sogar ein Blatt Papier reicht für das Klassenprojekt. Wenn Sie Zugriff auf HAHPT oder ein anderes KI-Tool haben, ist das ein Bonus, aber all das ist nicht erforderlich Natürlich werde ich fünf Bausteine aufschlüsseln. Jeder Anfänger muss wissen, wenn es um KI-Agenten geht, was ein KI-Agent wirklich ist, wie Eingaben und Ausgaben funktionieren und warum Eingabeaufforderungen alles sind Warum Erinnerung und Kontext wichtig sind und wie Tools Agenten Macht verleihen, wie Autonomie sie intelligent, aber riskant macht Bis dahin haben Sie ein klares mentales Modell davon, wie KI-Agenten denken und handeln. Und damit es bleibt, werden Sie ein einfaches Klassenprojekt abschließen, eine Konzeptkarte eines KI-Agenten, aber keine Sorge, es ist schnell, es ist visuell und es wird Ihnen helfen, Agenten effektiver zu entwerfen, unabhängig davon, welches Tool Sie verwenden. Der Unterricht ist kurz, anfängerfreundlich und vollständig theoriebasiert. Keine Programmierung, keine komplizierten Installationen, die Grundlagen, die Sie benötigen, bevor Sie Agenten eintauchen Sobald Sie diese Grundlage haben, werden Sie genau wissen, warum einige Agenten versagen und wie Sie selbst bessere entwickeln können. Hallo. Mein Name ist Victor Loiso und ich unterrichte KI, E-Commerce und digitale Tools auf praktische und anfängerfreundliche Weise praktische und anfängerfreundliche Wenn du daran interessiert bist, mehr zu erfahren, gerne in meine anderen Kurse hier auf Skillshare eintauchen hier auf Skillshare Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich gerne an mich wenden und mich darüber informieren Aber lassen Sie uns zunächst einsteigen und damit beginnen, Ihre Grundlage für die Zusammenarbeit mit KI-Agenten zu schaffen . 2. Klassenprojekt: Konzeptkarte: Ihr Klassenprojekt ist einfach, aber leistungsstark. Erstellen Sie eine Konzeptkarte eines KI-Agenten. So zeichnen Sie vier Felder mit den Bezeichnungen Gehirn, Gedächtnis, Werkzeuge und Ziele. Verbinde sie mit Pfeilen, die zeigen, wie Informationen fließen, Gehirn zur Ausgabe, Gehirn zum Gedächtnis, sodass es sich an Dinge erinnern kann, vom Gehirn zu den Werkzeugen, damit es handeln kann, und das Ziel ist es, an erster den gesamten Prozess zu steuern. Fügen Sie dann für jedes Feld eine kurze Beschreibung in Ihren eigenen Worten hinzu. Das ist es. Denke nicht zu viel darüber nach Bei diesem Projekt geht es nicht ums Programmieren. Es geht darum zu zeigen, dass Sie die Kernstruktur eines KI-Agenten verstehen . Sobald Sie dies skizzieren können, werden Sie ein KI-Tool nie wieder auf die gleiche Weise betrachten. Sie werden wissen, was fehlt, was möglich ist und warum einige Agenten besser arbeiten als andere. Bereit, in die erste Lektion einzutauchen. Richtig, lass uns reinspringen. 3. Lektion 1: Was ist ein KI-Agent?: Was ist ein KI-Agent? Noch wichtiger ist, wie unterscheidet er sich von einem einfachen Chatbot oder Automatisierungstool? Stellen Sie sich einen KI-Agenten als einen kleinen digitalen Mitarbeiter vor. Es geht nicht nur darum, Fragen zu beantworten, wie Chat CHIPT tut. Es ist ein Ziel Es hat ein Gehirn und weiß, wie man Tools einsetzt, um Dinge zu erledigen. Ein Chatbot ist reaktiv. Er wartet darauf, dass du etwas sagst und antwortet dann. Ein Automatisierungstool ist starr. Es macht genau das, was es programmiert hat, mehr nicht. Aber ein KI-Agent ist proaktiv. Ich kann argumentieren, er kann Maßnahmen ergreifen und sogar zurückblicken, wenn er das Problem beim ersten Mal nicht löst. Hier ist die einfachste Art, es sich vorzustellen. Du hast ein Gehirn. Das ist das KI-Modell, die Argumentationsmaschine. Dann hast du Gedächtnis. Erinnerung ist das, woran es sich kurz- und langfristig erinnern kann . Du hast Werkzeuge. Tools sind APIs oder Taschenrechner, die Sie bei Bedarf abrufen können . Dann hast du das Ziel Die Mission, die du ihr gibst, ist , mir heute fünf trendige Tik-Tak-Shop-Produkte zu finden Tik-Tak-Shop-Produkte oder so etwas in der Richtung Füge das zusammen und du hast das Rezept für einen Agenten Gehirn plus Speicher plus Tools plus Ziel ist gleich KI-Agent. Warum ist das wichtig Denn sobald Sie diese Teile verstanden haben, erwarten Sie nicht mehr, dass Agenten magische, allwissende Roboter sind, und Sie werden anfangen, sie richtig zu entwerfen. Anfänger stoßen normalerweise auf Hindernisse, wenn sie denken, warum kann mein Agent nicht dieses oder jenes tun? Nun, wenn Sie ihm nicht den Speicher oder das richtige Werkzeug oder das richtige Gold gegeben haben, ist das einfach nicht möglich. In der nächsten Lektion werden wir uns mit einem dieser Kernbausteine, Eingaben und Ausgaben, befassen. Denn wenn Sie Ihren Agenten nicht richtig ernähren, erhalten Sie nichts Nützliches zurück. Bereit? Lassen Sie uns mit Lektion zwei beginnen. 4. Lektion 2: Eingaben, Ausgaben und Eingabeaufforderungen: Eingaben, Ausgaben und Eingabeaufforderungen. Nun, da Sie wissen, was ein KI-Agent ist, wollen wir erklären, wie er spricht Jeder Agent arbeitet in Schleifen zwischen Eingaben und Ausgaben, und der geheime Klebstoff dazwischen ist Ihre Aufforderung. Hier ist der Zyklus. Sie geben dem Agenten eine Eingabe wie eine Frage, eine Aufgabe oder Daten. Das Gehirn des Agenten, das KI-Modell, denkt darüber nach und nutzt bei Bedarf Speicher und Tools. Dann erhalten Sie eine Ausgabe, Antwort, eine Aktion oder ein Ergebnis. Hier ist ein einfaches Beispiel. Input, finde drei TitokShoppProducts, die diese Woche im Trend liegen. Es geht weiter, durchsucht Datenquellen und wendet Argumentation an, und das Ergebnis wäre, hier sind drei Produkte und warum sie im Trend sind , Aber hier ist der Haken. Die Eingabe ist nicht nur eine Frage, sie ist eine Aufforderung, und Aufforderungen prägen das gesamte Verhalten des Agenten Stellen Sie sich Eingabeaufforderungen wie Rezepte vor. Wenn Sie ihm vage Anweisungen geben, z. B. Essen zubereiten, gibt Ihnen der Koch möglicherweise verbrannten Toast Aber wenn du sagst, mach ein würziges Hähnchenpfannenpfanne mit Reis, zwei Portionen, ohne Erdnüsse. Plötzlich weiß der Koch genau, was zu tun ist. Gleiche gilt für Agenten. Je klarer die Aufforderung, desto besser die Ausgabe. Hier bauen die meisten Anfänger Mist. Sie erwarten, dass der Agent einfach weiß, was er will, aber Agenten sind keine Hellseher. Wenn Sie schlechte Inputs geben, werden Sie immer schlechte Outputs bekommen. Hier ist die goldene Regel. Müll rein, Müll raus. Wenn Sie das Prompting beherrschen, beherrschen Sie im Grunde, wie Ihr Agent denkt Jetzt haben Sie also die Eingaben, Ausgaben und Eingabeaufforderungen im Griff. Als Nächstes werden wir über Erinnerung und Kontext sprechen , denn wenn Ihr Agent alles vergisst, sobald Sie aufhören, mit ihm zu sprechen , ist das kein guter Agent Bereit weiterzumachen? Lassen Sie uns mit Lektion drei beginnen. 5. Lektion 3: Speicher und Kontext: Okay, Zeit, über Erinnerung zu sprechen , denn ohne Gedächtnis ist Ihr Agent im Grunde wie dieser eine Freund, der Ihren Namen 2 Minuten nach dem Treffen mit Ihnen vergisst Ihren Namen 2 Minuten , was nutzlos ist, Agenten haben zwei Arten von Gedächtnis. Sie haben ein Kurzzeitgedächtnis. Das ist wie die Notizen, die man auf einen Notizblock kritzelt Der Agent erinnert sich daran, was gerade in der Konversation oder Aufgabe passiert gerade in der Konversation oder Aufgabe Und Long Memory, das ist eher wie ein Journal oder Datenbank, in der sich der Agent später an Dinge erinnern kann . Die meisten Agenten haben standardmäßig nur ein Kurzzeitgedächtnis. Das heißt, wenn Sie zu lange weitermachen, aber einen neuen Chat starten , wird alles gelöscht. Der Arbeitsspeicher gibt dem Agenten den richtigen Kontext. Kontext bedeutet, dass der Agent nicht nur die Worte versteht, die Sie sagen, sondern auch die Situation, zu der er gehört. Wenn Sie zum Beispiel sagen, buchen Sie mir morgen einen Flug ohne jeglichen Kontext, ist das bedeutungslos Wenn sich der Agent an Ihre letzte Eingabe erinnert, die zum Beispiel gewesen sein könnte, ich zu einem Kundengespräch in Paris sein müsste, weiß er plötzlich, dass Sie nach Paris fliegen möchten, nicht einfach irgendwohin Hier ist die Falle. Anfänger erwarten, dass Agenten sie kennen. Sie sagen Dinge wie, warum erinnert sich mein Agent nicht an meine Vorlieben? Nun, es sei denn, Sie haben Speicher eingebaut, muss es nicht festlegen, wo es Informationen speichert, was es sich erinnert und wann. Ansonsten ist es, als würde man einem Goldfisch Anweisungen zuschreien, und selbst das Kurzzeitgedächtnis hat Grenzen KI-Modelle haben ein sogenanntes Kontextfenster, was im Grunde bedeutet, wie viele Informationen sie gleichzeitig bearbeiten können. Wenn Ihre Eingabe über dieses Fenster hinausgeht, werden alle Details abgeschnitten Wenn Sie also nützliche Agenten haben wollen, müssen Sie bewusst sein, woran sie sich erinnern Und wie? Als Nächstes werden wir über Tools und Aktionen sprechen, denn Speicher ist großartig, aber Ihr Agent kann nicht viel tun, wenn er nicht die richtigen Tools in seiner Toolbox hat. Klingt das gut? In Ordnung. Lass uns mit dem nächsten weitermachen 6. Lektion 4: Tools und Aktionen des KI-Agenten: Lassen Sie uns über Tools und Aktionen sprechen. Ordnung, Ihr Agent hat ein Gehirn und ein gewisses Gedächtnis, aber hier ist der Haken. Ohne Werkzeuge ist es wie ein Koch, der in einer Küche feststeckt, ohne Messer, ohne Herd, ohne Töpfe, im Grunde nutzlos. Tools sind die zusätzlichen Fähigkeiten auf die Ihr Agent zurückgreifen kann, um Dinge zu erledigen. Denken Sie an APIs wie das Internet-Plugin des Agenten, es kann Daten abrufen, TikTok-Produktstatistiken auf die Auswertung von Zahlen überprüfen , Scraper zum Scannen von Websites, Terminplaner für Buchungen, Tools sind Erweiterungen, mit denen der Agent mehr als nur Text der Agent So spielt es sich ab. Sie probieren den Agenten aus, zum Beispiel endlich fünf beliebte TikTok Shop-Produkte Das Gehirn des Agenten weiß, dass es Daten benötigt. Es schnappt sich ein Scraper-Tool, überprüft die Statistiken des TikTok-Shops, dann die Daten und übergibt Ihnen die Ergebnisse Das sind Eingaben, Tools und Ausgaben, die alle synchron arbeiten. Wo kommen Anfänger nicht weiter? Sie gehen davon aus, dass der Agent bereits alle Tools eingebaut hat. Nein. Wenn du ihm kein Werkzeug gibst, kann er nicht handeln. Es ist, als würde man einen Koch bitten, einen Kuchen ohne Ofen zu backen. Was du bekommen wirst, ist eine Katastrophe oder Schlimmeres, nichts. Und hier ist noch etwas. Tools sind nicht perfekt. APIs fallen aus, Scraper fallen aus, Rechenmaschinen schlagen fehl . Deshalb brauchen gute Agenten eine Fehlerbehandlung. Im Grunde ein Plan B, wenn ein Tool nicht funktioniert. Sobald Sie dem Agenten Speicher und Tools gegeben haben, kann er anfangen, sich wie ein echter Assistent zu verhalten. Aber hier ist die große Frage. Wie viel Freiheit solltest du ihm geben? Hier kommt Autonomie ins Spiel. Fahren wir mit der nächsten Lektion fort, Autonomie und Schleifen. 7. Lektion 5: Autonomie und Schleifen: Lassen Sie uns über Autonomie und Loops sprechen. In Ordnung, lassen Sie uns das große Problem der Autonomie in Angriff nehmen. Wie viel Freiheit sollten Sie Ihrem Agenten eigentlich geben? Weil hier die Wahrheit ist. Ein Agent, der selbständig denken kann, ist mächtig, aber er kann auch schnell außer Kontrolle geraten. Autonomie bedeutet nur, dass der Agent nicht auf jeden Ihrer Befehle wartet. Sie setzen sich ein Ziel, und es arbeitet weiter auf dieses Ziel hin, bis es erreicht ist oder bis es entscheidet, dass es nicht weitergeht. Sie sagen zum Beispiel, suchen Sie mir zehn beliebte Tik-Tok-Shop-Produkte und schreiben Sie einen Plan für die Markteinführung Der Chatbot würde dir eine Antwort geben und dann aufhören. Ein Agent mit Autonomie wird solange weitermachen, suchen, testen und planen, bis er etwas Nützliches liefert Hier ist die Schleife. Geh. Der Agent versteht die Mission, den erstellten Plan, die Schritte, die er seiner Meinung nach ergreifen sollte, Maßnahmen, Ergebnisse und Überlegungen. Hat das funktioniert? Muss ich es noch einmal versuchen? Wiederhole Loops, bis es erfolgreich ist oder gegen eine Wand stößt. Durch diesen Loop fühlen sich Agenten lebendig. Sie geben nicht nur Antworten heraus, sie lösen Probleme Aber hier ist der Haken. Wenn Sie keine Grenzen setzen, kann die Schleife ewig andauern. Das nennt man eine Endlosschleife. Das ist, als würde man einem Kind sagen, mach dein Zimmer sauber, bis es perfekt ist. Spoiler-Alarm. Es wird niemals perfekt sein und sie werden niemals aufhören Gleiche gilt für Agenten. Ohne Grenzen versuchen sie es einfach ewig verbrennen dabei Zeit und Ressourcen. Anfänger geben Agenten oft zu schnell zu viel Freiheit. Sie gehen davon aus, dass mehr Autonomie bessere Ergebnisse bedeutet. In Wirklichkeit benötigen intelligente Agenten jedoch Einschränkungen, ein klares Ziel, eine Stoppregel wie MAX. Drei Versuche, fünf Versuche, zehn Versuche usw., Leitplanken darüber, was sie tun können und was Ausgewogenheit ist es, was einen nützlichen KI-Agenten von einem außer Kontrolle geratenen Agenten unterscheidet , ähnlich wie bei einem echten Jetzt haben Sie also die fünf Bausteine gesehen: Gehirn, Gedächtnis, Werkzeuge, Eingaben, Ausgaben und Autonomie Lassen Sie uns weitermachen und das abschließen. 8. Schlussbemerkung und nächste Schritte: Sie wissen jetzt, was ein KI-Agent eigentlich ist wie Eingaben, Ausgaben und Eingabeaufforderungen ihn prägen Warum Erinnerung und Kontexte wichtig sind, wie Tools seine Fähigkeiten erweitern und wie Autonomie ihm Freiheit verleiht wenn man die richtigen Grenzen setzt Laden Sie Ihre Konzeptkarten im Bereich Klassenprojekte hoch. Ich werde sie mir ansehen, und du wirst auch viel lernen siehst, wie andere Schüler ihre zusammenstellen Und wenn Sie tiefer in die Entwicklung von KI-Agenten mit echten Tools einsteigen möchten , schauen Sie sich meine anderen Kurse an, in denen wir diese Konzepte aufgreifen und in die Tat umsetzen Okay. Bei Fragen, die Sie an mich haben, sich gerne an mich wenden. Danke, dass du mit mir gelernt hast. Wir sehen uns im nächsten Kurs.