# Akt 1: Lerne deinen AI-Forschungsassistenten kennen 🤖 ![lab1](../../../../translated_images/de/lab1.1dd5210a7d114e2e.webp) ## Die Herausforderung Du startest "Future Bytes," deinen neuen Tech-Podcast. Episode 1 dreht sich um die neuesten KI-Durchbrüche, aber du hast nur 24 Stunden, um: 1. Das Thema zu recherchieren 2. Glaubwürdige Quellen zu finden 3. Ein überzeugendes Skript zu schreiben 4. Es natürlich klingen zu lassen **Plot Twist**: Du musst das nicht alleine machen. Du wirst deinen ersten KI-Assistenten bauen, der dir bei all dem helfen kann. Nennen wir ihn Alex – dein unermüdlicher Forschungspartner, der nie schlafen muss. ## Warum kleine Sprachmodelle? (Spoiler: Sie sind genial) Stell dir kleine Sprachmodelle (SLMs) als deine persönliche KI vor, die auf *deinem* Computer lebt. Kein Cloud, keine monatlichen Gebühren, keine fragwürdigen Datenweitergaben. **Warum SLMs 🔥 sind:** - **🏠 Läuft auf deinem Gerät**: Laptop, Desktop, sogar ein kräftiger Raspberry Pi - **💸 Keine laufenden Kosten**: Keine API-Gebühren, die dein Taschengeld auffressen - **🔒 Datenschutz zuerst**: Deine Daten verlassen niemals dein Gerät - **⚡ Blitzschnell**: Kein Internet-Lag, sofortige Antworten - **🪦 Leichtgewichtig**: 1Mrd–10Mrd Parameter vs. 100Mrd+ bei den großen Modellen **Beliebte SLMs**: Qwen 3, Phi-4, Gemma 3 (wir nutzen Qwen für diesen Workshop) ## Dein Toolkit ### Ollama: Dein KI-Modellmanager [Ollama](https://ollama.com/) ist wie Steam für KI-Modelle. Modelle herunterladen, starten und verwalten mit einfachen Befehlen. **Was es cool macht:** - Ein Befehl, um jedes Modell herunterzuladen und zu starten - Läuft auf Mac, Windows, Linux - Nutzt automatisch deine GPU, falls vorhanden - Sehr speichereffizient ### Microsoft Agent Framework: Wo die Magie passiert [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) ist dein Spielplatz zum Erstellen von KI-Agenten, die: - 💬 Chatten und sich an eure Gespräche erinnern - 🛠️ Eigene Tools nutzen (z.B. Websuche oder Wettercheck) - 🧠 Komplexe Probleme Schritt für Schritt durchdenken - 🤝 Mit anderen Agenten im Team arbeiten - 🔌 Sich mit verschiedenen KI-Anbietern verbinden (OpenAI, Ollama, Azure) **Die Bausteine:** - **Agenten**: Deine KI-Assistenten mit speziellen Aufgaben - **Werkzeuge**: Besondere Fähigkeiten, die du ihnen gibst - **Gedächtnis**: Damit sie euer Gespräch nicht vergessen - **Denken**: Sie beibringen zu denken, nicht nur zu antworten ## Dein Trainings-Montage: 4 Missionen ### Mission 1: Erstelle deinen ersten Agenten 📓 [Notebook öffnen](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) **Die Aufgabe**: Baue Alex, deinen Podcast-Skriptautor. Alex soll Dialoge zwischen zwei Hosts zu Tech-Themen generieren. **Was du lernst**: - Wie man einen KI-Agenten „weckt“ (ist leichter als montags aufzustehen) - Gib ihm Persönlichkeit und Anweisungen - Lass ihn echte Podcast-Skripte generieren - Verstehe, was er dir zurücksagt **Siegbedingung**: Alex erstellt das Skript für deine „Future Bytes“-Pilotfolge über KI! 🎯 ### Mission 2: Gib Alex Superkräfte (Werkzeuge!) 📓 [Notebook öffnen](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) **Die Aufgabe**: Alex ist schlau, aber kennt weder das heutige Wetter noch die Uhrzeit. Das ändern wir, indem wir ihm Werkzeuge geben! **Was du lernst**: - Eigene Python-Funktionen als „Werkzeuge“ schreiben - Alex entscheiden lassen, *wann* welches Werkzeug genutzt wird - Beobachte, wie er Probleme selbstständig löst - Verschiedene Werkzeuge für komplexe Aufgaben kombinieren **Siegbedingung**: Frag „Wie ist das Wetter in Tokio?“ und Alex findet es allein heraus! ☁️ ### Mission 3: Bring Alex bei zu denken 📓 [Notebook öffnen](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) **Die Aufgabe**: Zeig Alex seine Arbeitsschritte. Bei Problemlösungen willst du sehen, *wie* er denkt, nicht nur die Antwort. **Was du lernst**: - „Denken-Modus“ einschalten (so wie du im Matheunterricht deine Schritte zeigst) - Verfolge Alex’ Schritt-für-Schritt-Denken - Verstehe Chain-of-Thought-Prompting - Fehler finden, wenn Alex verwirrt ist **Siegbedingung**: Frag eine knifflige Matheaufgabe und schau zu, wie Alex sie durchdenkt! 🧠 ### Mission 4: Verbinde Alex mit dem Internet 📓 [Notebook öffnen](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) **Die Aufgabe**: Alex’ Wissen hat einen Stichtag. Verbinden wir ihn mit dem Web für Echtzeit-Infos! **Was du lernst**: - Ein eigenes Websuch-Tool bauen - Externe APIs integrieren - Netzwerkfehler elegant behandeln - Infos bekommen, die über Alex’ Trainingsdaten hinausgehen **Siegbedingung**: Frag nach den heutigen Tech-News und erhalte frische Ergebnisse! 📰 ## Bevor du startest 🚀 **Benötigte Ausrüstung**: - Python 3.10+ installiert - Ollama läuft (prüfe mit `ollama --version`) - VS Code mit Python-Erweiterung - Mindestens 8GB RAM (16GB für reibungslosere Abläufe) ## Missionsreihenfolge Folge den Notebooks der Reihe nach für die ganze Geschichte: 1. [00.BasicAgent-agent.ipynb](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) — Lerne Alex kennen (deinen ersten Agenten) 2. [01.BasicAgent-tools.ipynb](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) — Superkräfte aktivieren! 3. [02.BasicAgent-reasoning.ipynb](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) — Lehr Alex zu denken 4. [03.BasicAgent-websearch.ipynb](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) — Internetzugang freigeschaltet! ## Das wirst du meistern Nach Akt 1 wirst du in der Lage sein: - ✅ KI-Modelle auf eigener Hardware laufen lassen (kein Cloud nötig!) - ✅ Agenten mit individuellen Persönlichkeiten und Fähigkeiten bauen - ✅ Agenten Werkzeuge geben, um echte Probleme zu lösen - ✅ Agenten ihren Denkprozess zeigen lassen - ✅ Agenten mit externen Datenquellen verbinden - ✅ Fehler beheben, wenn etwas schiefläuft ## Wenn etwas schiefgeht (und wie du es behebst) 🔧 ### „Alex lädt nicht! Kein Speicher mehr!“ **Die Lösung**: Dein Rechner hat zu kämpfen. Schließe andere Programme oder wechsle zu einem kleineren Modell. 8GB RAM sind Minimum. ### „Alex ist soooo langsam“ **Die Lösung**: Aktiviere GPU-Beschleunigung in den Ollama-Einstellungen. Oder reduziere das Kontextfenster. Speed-Dämon-Modus an! 🏎️ ### „Werkzeuge funktionieren nicht!“ **Die Lösung**: Prüfe deine Funktionssignaturen. Alex braucht klare Typ-Hinweise, um zu verstehen, was das Werkzeug macht. Denk daran wie klare Anweisungen. ## Hilfreiche Links 🔗 - [Agent Framework Docs](https://github.com/microsoft/agent-framework) — Offizielle Anleitungen und Beispiele - [Ollama Model Library](https://ollama.com/library) — Alle verfügbaren Modelle durchsuchen - [Qwen Model](https://ollama.com/library/qwen3) — Das Gehirn deiner KI kennenlernen - [Code Beispiele](https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/python/samples) — Ideen klauen ## Als Nächstes: Akt 2 🎬 Du hast einen Agenten. Aber was, wenn du ein *Team* von Agenten hättest, die zusammenarbeiten? In Akt 2 baust du dein komplettes Podcast-Produktions-Team: - **Forschungsagent**: Findet die besten Quellen - **Schreibagent**: Schreibt das perfekte Skript - **Editor (Du!)**: Genehmigt oder fordert Änderungen an Lass uns AI-Magie inszenieren! → [Akt 2: Stell dein Produktionsteam zusammen](02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md) --- **Festgefahren?** Stell Fragen während des Workshops. Wir lernen alle zusammen! 🙌 --- **Haftungsausschluss**: Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir Genauigkeit anstreben, bitten wir um Verständnis, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache ist als maßgebliche Quelle zu betrachten. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. 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