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Agenten auf der API bauen

Experte

Ein Agent ist ein Modell, das in einer Schleife läuft: Er verfolgt ein Ziel, indem er Tools aufruft, Ergebnisse beobachtet und über den nächsten Schritt entscheidet, bis er fertig ist. Bevor du einen baust, wähle die einfachste Lösung, die funktioniert.

Der Entscheidungstest (nicht überbauen)​

  • Einzelaufruf — ein einziger Prompt beantwortet die Frage. Die meisten Aufgaben. Am günstigsten, am zuverlässigsten.
  • Workflow — du orchestrierst eine feste Abfolge von Aufrufen im Code (deterministischer Kontrollfluss). Verwende dies, wenn die Schritte bekannt sind.
  • Agent — das Modell entscheidet die Schritte dynamisch. Verwende dies nur, wenn der Weg sich wirklich nicht fest verdrahten lässt.

Greife dann zu einem Agenten, wenn Anpassungsfähigkeit der eigentliche Punkt ist — nicht weil es beeindruckend klingt. Ein Workflow, den du kontrollierst, ist leichter zu testen und zu debuggen.

Die Schleife entwerfen​

Ein minimaler eigener Agent:

  1. System-Prompt: das Ziel, die Einschränkungen und die verfügbaren Tools.
  2. Schleife: Nachrichten senden → bei tool_use das Tool ausführen, tool_result anhängen, wiederholen → bis zu einer finalen Antwort oder einer Abbruchbedingung.
  3. Schutzmechanismen: eine Obergrenze für die maximale Anzahl an Iterationen, ein Token-/Kostenbudget und die Validierung der Tool-Eingaben.
  4. Kontextverwaltung: zusammenfassen/kürzen, während der Verlauf wächst (dieselbe Idee wie Kontextverwaltung).

Das Claude Agent SDK liefert dir diese Schleife — Tools, Berechtigungen, Kontextverwaltung — alles inklusive, sodass du sie nicht selbst von Hand bauen musst.

Mach ihn robust​

  • Begrenze alles: Iterationen, Zeit, Kosten. Agenten können in Schleifen geraten.
  • Behandle Tool-Fehler elegant (gib den Fehler als Ergebnis zurück).
  • Least Privilege + Human-in-the-Loop für riskante Aktionen — siehe Agenten absichern.
  • Evaluiere ihn anhand realer Fälle, bevor du ihm vertraust — siehe Evals.

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