KI-Agenten mit einem menschlichen Touch sind viel besser als allgemeine agentische Systeme, die versuchen, alles zu automatisieren. Der menschliche Touch kommt in Phasen wie der Gestaltung von Eingabeaufforderungen, der Kontextgestaltung, der Agentenarchitektur und, was noch wichtiger ist, der Bewertung zum Tragen. Fachwissen ist von großer Bedeutung.

Ich bin begeistert, dies endlich zu starten. Mein MCP-Server bietet jetzt Echtzeit-Nachrichten vom Aktienmarkt. Verfügbare Werkzeuge: • Nachrichten abrufen • Aktienkurse abrufen • Wichtige Kennzahlen abrufen • Finanzberichte abrufen Es hat etwa einen Monat gedauert, den MCP-Server richtig einzurichten, aber jetzt funktioniert er gut. Weitere Finanzwerkzeuge kommen bald.

MCP wird immer besser!

Was ist Kontext-Engineering❓ Und warum redet jeder darüber...👇 Kontext-Engineering wird schnell zu einer entscheidenden Fähigkeit für KI-Ingenieure. Es geht nicht mehr nur um cleveres Prompting; es geht um die systematische Orchestrierung von Kontext. 🔷 Das Problem: Die meisten KI-Agenten scheitern nicht, weil die Modelle schlecht sind, sondern weil ihnen der richtige Kontext fehlt, um erfolgreich zu sein. Denk darüber nach: LLMs sind keine Gedankenleser. Sie können nur mit dem arbeiten, was du ihnen gibst. Kontext-Engineering umfasst die Schaffung dynamischer Systeme, die bieten: - Die richtigen Informationen - Die richtigen Werkzeuge - Im richtigen Format Das stellt sicher, dass das LLM die Aufgabe effektiv abschließen kann. 🔶 Warum traditionelles Prompt-Engineering nicht ausreicht: Früher konzentrierten wir uns auf "magische Worte", um bessere Antworten zu erhalten. Aber da die KI-Anwendungen komplexer werden, ist vollständiger und strukturierter Kontext viel wichtiger als clevere Formulierungen. 🔷 4 Schlüsselkomponenten eines Kontext-Engineering-Systems: 1️⃣ Dynamischer Informationsfluss Kontext kommt aus mehreren Quellen: Benutzer, frühere Interaktionen, externe Daten, Toolaufrufe. Dein System muss alles intelligent zusammenführen. 2️⃣ Intelligenter Werkzeugzugang Wenn deine KI externe Informationen oder Aktionen benötigt, gib ihr die richtigen Werkzeuge. Formatiere die Ausgaben so, dass sie maximal verdaulich sind. 3️⃣ Gedächtnisverwaltung - Kurzfristig: Lange Gespräche zusammenfassen - Langfristig: Benutzerpräferenzen über Sitzungen hinweg merken 4️⃣ Formatoptimierung Eine kurze, beschreibende Fehlermeldung schlägt immer einen massiven JSON-Bereich. 🔷 Die Quintessenz Kontext-Engineering wird zur neuen Kernkompetenz, weil es den echten Engpass anspricht: nicht die Modellfähigkeit, sondern die Informationsarchitektur. Wenn die Modelle besser werden, wird die Qualität des Kontexts zum begrenzenden Faktor. Ich werde mehr teilen, während sich die Dinge entwickeln und konkreter werden! Bleib dran!! 🙌 ____ Wenn du es aufschlussreich fandest, teile es mit deinem Netzwerk. Finde mich → @akshay_pachaar ✔️ Für weitere Einblicke und Tutorials zu LLMs, KI-Agenten und maschinellem Lernen!

Wenn du mir den Code gibst, kann ich ihn ausführen was bedeutet, dass der Wert in der Ausführung durch Code geschützt ist aber KI macht das Programmieren einfacher deshalb werden die Spezifikationen zur Schutzmauer denn wenn jemand die Spezifikationen hat, kann er den Code erstellen und ihn ausführen.

Es ist ziemlich lustig, wie Agenten lässig Captchas ausfüllen.

Stellen Sie sich eine modulare Konversationsschnittstelle vor, in der Sie: - das gewünschte Modell auswählen - Ihren Suchanbieter auswählen - MCP-Tools auswählen - auf Ihre Dateisysteme zugreifen - Ihr Gedächtnis verwalten, mit Sicherheit und Datenschutz - nach Bedarf für genutzte Dienste bezahlen

Wenn jemand so verwirrt über Softwarelizenzen ist wie ich es war, hier ist, wie ich sie jetzt sehe. Softwarelizenzen regeln, was Menschen mit deinem Code tun können. Die MIT-Lizenz erlaubt es den Menschen, alles zu tun. Angenommen, du erstellst eine JSON-Parsing-Bibliothek mit MIT-Lizenz. Ein Startup kann deinen Code nehmen, ihn modifizieren und als Teil ihres kostenpflichtigen API-Dienstes verkaufen, ohne dir etwas zurückzugeben. Sie müssen nur deinen Copyright-Hinweis in den Codekommentaren beibehalten. React verwendet MIT, also hätte Facebook es proprietär machen können, aber sie haben sich entschieden, es offen zu halten. Dies ist die "Mach, was du willst"-Lizenz. GPL zwingt zum Teilen. Stell dir vor, du erstellst ein Web-Framework unter GPL. Wenn jemand dein Framework modifiziert, um neue Funktionen hinzuzufügen, muss er diese Modifikationen ebenfalls als GPL veröffentlichen. Sie können keine proprietäre Version verkaufen. WordPress verwendet GPL, daher müssen alle WordPress-Themen und -Plugins ebenfalls GPL sein. Wenn du ein kommerzielles CMS auf WordPress aufbaust, wird dein gesamtes CMS GPL. Das hält alles Open Source. Apache 2.0 behandelt Patente besser. Du schreibst eine Machine-Learning-Bibliothek und jemand trägt einen Algorithmus bei. Später versucht er, Benutzer wegen Patentverletzung für diesen Algorithmus zu verklagen. Mit der Apache-Lizenz verlieren sie automatisch ihre Rechte, deine Bibliothek zu verwenden. Es ist ein Schutz gegen Patent-Trolle. Kubernetes verwendet Apache 2.0, weil Cloud-Unternehmen sich um Patentprobleme sorgen. BSD ist im Grunde MIT mit anderen Worten. Du erstellst eine Netzwerkbibliothek unter BSD. Die gleichen Regeln wie MIT, die Leute können tun, was sie wollen. FreeBSD verwendet dies, weshalb Apple BSD-Code nehmen und in macOS einfügen konnte, ohne den Quellcode von macOS freizugeben. Die meisten Entwickler verwenden jetzt einfach MIT, weil es klarer ist. LGPL ist GPL für Bibliotheken. Du baust eine PDF-Generierungsbibliothek unter LGPL. Unternehmen können deine Bibliothek in ihrer proprietären Software verwenden, ohne ihre gesamte App LGPL zu machen. Aber wenn sie deinen Bibliothekscode selbst modifizieren, müssen diese Änderungen LGPL sein. Der VLC-Mediaplayer verwendet LGPL, damit andere Apps die Video-Wiedergabe einfügen können, ohne GPL zu werden. Proprietär bedeutet, dass du alles kontrollierst. Du baust eine Datenbank-Engine und hältst sie proprietär. Unternehmen zahlen dir Lizenzgebühren, um sie zu nutzen. Sie können den Quellcode nicht sehen, ihn nicht modifizieren, ihn nicht weiterverbreiten. Oracle Database funktioniert so. Du verdienst Geld mit Lizenzen, beschränkst aber, wer es nutzen kann. Dual-Lizenzierung bietet Optionen. Du veröffentlichst eine Datenbank unter sowohl GPL- als auch kommerziellen Lizenzen. Open-Source-Projekte verwenden die GPL-Version kostenlos. Unternehmen, die keine GPL-Beschränkungen wollen, zahlen für die kommerzielle Lizenz. MySQL macht das. Startups verwenden kostenloses MySQL, große Unternehmen kaufen oft kommerzielle Lizenzen. Public Domain gibt alle Rechte auf. Du erstellst eine Hash-Funktion und stellst sie in die Public Domain. Jeder kann damit tun, was er will, keine Einschränkungen, keine Attribution erforderlich. SQLite macht das. Regierungsbehörden lieben es, weil es kein rechtliches Risiko gibt. Eine Bibliothek erstellen, die jeder nutzen soll? Wähle MIT. Möchtest du sicherstellen, dass Verbesserungen zur Gemeinschaft zurückkommen? Verwende GPL. Machst du dir Sorgen über Patente in Unternehmenssoftware? Wähle Apache. Ein Geschäft um deinen Code aufbauen? Bleib proprietär. Möchtest du maximale Freiheit für die Benutzer? Probiere die Public Domain. Der Schlüssel ist, deine Ziele mit den Lizenzbeschränkungen abzugleichen. Kopiere nicht einfach, was andere Projekte tun, ohne zu verstehen, warum sie diese Lizenz gewählt haben.

MCP ist wie das HTTP für Agenten und fühlt sich wie das Fundament eines neuen Internets an. Wir haben den Blogbeitrag veröffentlicht, der die häufigsten Fragen beantwortet, die ich von Entwicklern, Partnern und Unternehmen erhalten habe. Ein großes Dankeschön an den Schöpfer von MCP @dsp_ für die Zusammenarbeit!

das ist riesig von der Google-Forschung. Hochtechnisches Papier, aber ich schätze, es wird dringend benötigt.