Einen Reiseagenten mit ChatGPT AgentKit erstellen: Ein vollständiger Leitfaden

Komplexe KI-Workflows zu erstellen, beinhaltet oft das Schreiben vieler Codezeilen, was die Entwicklung verlangsamen und das Iterieren erschweren kann. Was, wenn Sie KI-Agenten mithilfe einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche entwerfen, testen und starten könnten? OpenAI’s neuer Agent Builder macht dies möglich und bietet einen All-in-One-Raum, um leistungsstarke agente Workflows zu erstellen, ohne einen einzigen Code zu schreiben.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die wichtigsten Funktionen von Agent Builder und zeigt Ihnen, wie Sie Ihren ersten Agenten erstellen, basierend auf einem praktischen Beispiel für einen Reiseassistenten aus dem OpenAI-Tutorial. Sie lernen, wie Sie verschiedene Komponenten verbinden, die Leistung Ihres Agenten testen und ihn für den Einsatz vorbereiten.

Was ist Agent Builder?

Agent Builder ist Teil von AgentKit, OpenAI’s All-in-One-Suite von Tools zum Erstellen, Bereitstellen und Optimieren von KI-Agenten. Als wesentliche Komponente von AgentKit bietet Agent Builder eine visuelle Oberfläche, die den Prozess des Entwerfens von Multi-Agenten-Workflows vereinfacht – ohne Programmierkenntnisse. Es ermöglicht Ihnen, verschiedene funktionale Blöcke, sogenannte Nodes (Knoten), zu verbinden, um einen vollständigen Workflow zu erstellen. Sie können mit vorgefertigten Templates beginnen oder einen benutzerdefinierten Workflow von Grund auf neu erstellen.

Eine seiner wertvollsten Funktionen ist das integrierte Auswertungssystem, das Ihnen hilft, die Leistung Ihrer Agenten zu testen und Anpassungen im laufenden Betrieb vorzunehmen. Wenn Ihr Agent bereit ist, können Sie den gesamten Workflow als Code exportieren oder ihn direkt über die bereitgestellte Workflow-ID in Ihr Produkt integrieren. Dies vereinfacht den Weg von der Idee bis zur Produktion.

Einen Reiseagenten erstellen: Ein Schritt-für-Schritt-Beispiel

Um Agent Builder in Aktion zu sehen, schauen wir uns an, wie man einen hilfreichen Reiseagenten erstellt. Dieser Agent wird in der Lage sein, zwei Arten von Benutzeranfragen zu bearbeiten: das Erstellen einer Reiseroute und die Suche nach Fluginformationen.

1. Einrichten des Workflows

Jeder Workflow beginnt mit einem Start-Node. In diesem Knoten können Sie Eingabevariablen definieren, die Ihr Agent verwenden wird. Für unseren Reiseagenten sind die Standardeinstellungen ausreichend, um zu beginnen. Die Anfrage des Benutzers wird über diesen Knoten an den Rest des Workflows weitergeleitet.

2. Klassifizierung der Benutzerabsicht

Da unser Agent zwei verschiedene Aufgaben bearbeiten muss, benötigen wir eine Möglichkeit zu bestimmen, was der Benutzer möchte. Hier kommt ein Classifier Agent (Klassifizierungs-Agent) ins Spiel. Ein Klassifizierer ist ein spezialisierter Agent, der die Eingabe des Benutzer kategorisiert.

Wir können diesen Knoten mit einem Prompt konfigurieren, der ihn anweist, als Reiseassistent zu agieren und die Benutzernachricht entweder als “itinerary” (Reiseroute) oder “flight info” (Fluginformationen) zu klassifizieren. Um sicherzustellen, dass die Ausgabe strukturiert und vorhersehbar ist, können wir das Ausgabeformat als JSON festlegen.

Hier ist ein Beispiel für die JSON-Ausgabestruktur:

{
  "classification": "itinerary"
}

3. Aufteilung der Logik mit einem If/Else-Node

Sobald die Benutzerabsicht klassifiziert ist, müssen wir die Anfrage an den richtigen spezialisierten Agenten leiten. Ein If/Else-Node ermöglicht es uns, bedingte Verzweigungen in unserem Workflow zu erstellen.

Wir können die Bedingung so einrichten, dass sie die Ausgabe unseres Klassifizierers überprüft.

• If (Wenn) classification “flight info” ist, geht der Workflow zum Flug-Agenten weiter.
• Otherwise (Sonst), geht der Workflow zum Routen-Agenten weiter.

Diese einfache Verzweigungslogik stellt sicher, dass jede Anfrage von dem Agenten bearbeitet wird, der am besten für die Aufgabe gerüstet ist.

4. Erstellen spezialisierter Agenten

Jetzt erstellen wir die beiden spezialisierten Agenten, die die Kerntasks ausführen.

Der Routen-Agent

Für Benutzer, die nach Reisevorschlägen fragen, erstellen wir einen Itinerary Agent (Routen-Agent). Dies ist ein weiterer Agent-Knoten, der mit einem spezifischen Prompt konfiguriert ist, wie z. B.: “Du bist ein Reiseassistent. Erstelle eine prägnante Reiseroute.” Dieser Agent übernimmt die Anfrage des Benutzers (z. B. “Was kann man in Tokio an einem Tag machen?”) und generiert einen detaillierten Plan.

Der Flug-Agent

Für Benutzer, die nach Flugdetails suchen, konfigurieren wir einen Flight Agent (Flug-Agent). Sein Prompt könnte so aussehen: “Du bist ein Reiseassistent. Empfehle immer einen spezifischen Flug. Verwende Flughafencodes.”

Um die aktuellsten und genauesten Informationen bereitzustellen, können wir diesem Agenten Zugriff auf Tools wie Web Search geben. Dies ermöglicht es dem Agenten, Echtzeit-Flugdaten basierend auf der Anfrage des Benutzers nachzuschlagen (z. B. “SFO nach Tokio am 7. Oktober”).

5. Testen Ihres Workflows

Mit der grundlegenden Struktur an Ort und Stelle können Sie das Run Preview-Panel verwenden, um Ihren Agenten zu testen. Wenn Sie einen Prompt wie “Was kann man in Tokio an einem Tag machen?” eingeben, können Sie zusehen, wie der Workflow-Visualisierer zeigt, wie die Anfrage vom Klassifizierer über die If/Else-Verzweigung und schließlich zum Routen-Agenten wandert, der die Ausgabe generiert.

Dieser unmittelbare Feedback-Loop ist hervorragend zum Debuggen geeignet und hilft zu verstehen, wie Ihr Agent Informationen verarbeitet.

Verbesserung der Benutzererfahrung mit Widgets

Eine reine Textantwort für Fluginformationen ist funktional, aber wir können es besser machen. Agent Builder ermöglicht es Ihnen, reichere, interaktivere Benutzererlebnisse mithilfe von Widgets zu schaffen.

Sie können benutzerdefinierte UI-Komponenten im Widget Studio entwerfen. Für unseren Flug-Agenten können wir ein Widget erstellen, das Flugdetails wie Start- und Zielorte, Zeiten und andere relevante Informationen in einem optisch ansprechenden Kartenformat anzeigt.

Nachdem Sie das Widget entworfen haben, können Sie seine Vorlage herunterladen und direkt in den Flug-Agenten-Knoten hochladen. Sie können sogar kreativere Anweisungen zum Prompt des Agenten hinzufügen, wie z. B. “Wähle kreativ eine Hintergrundfarbe basierend auf dem Zielort.” Wenn getestet, könnte der Agent das Web durchsuchen, einen Flug finden und ihn dann mithilfe des benutzerdefinierten Widgets mit einer Hintergrundfarbe anzeigen, die er mit der Zielstadt assoziiert.

Veröffentlichen Ihres Agenten

Sobald Sie mit der Leistung Ihres Agenten zufrieden sind, ist das Veröffentlichen unkompliziert. Sie können Ihrem Workflow einen Namen geben, wie “Reiseagent”, und ihn veröffentlichen.

Nach der Veröffentlichung haben Sie zwei Hauptoptionen für die Integration:

1. Agents SDK: Sie können das Software Development Kit verwenden, um den Agenten in Ihre Anwendung zu integrieren. Dies gibt Ihnen mehr Kontrolle, erfordert aber auch die Verwaltung von mehr Code.
2. Workflow ID mit ChatKit: Für eine viel einfachere, Code-freie Integration können Sie die generierte Workflow-ID nehmen und sie direkt mit ChatKit in Ihr Produkt einbauen.

Erste Schritte mit Agent Builder

Agent Builder ist Teil von OpenAI’s AgentKit-Suite und wurde entwickelt, um nahtlos mit verwandten Tools wie ChatKit und Connector Registry zu arbeiten, was das Erstellen, Anpassen und Bereitstellen von End-to-End-KI-Workflows erleichtert. Indem er eine visuelle Leinwand, integrierte Tests und einfache Bereitstellungsoptionen bietet, befähigt er Sie, sich auf das Entwerfen großartiger Benutzererlebnisse zu konzentrieren.

Wenn Sie ein Projekt haben, das von einem KI-gestützten Workflow profitieren könnte, probieren Sie Agent Builder aus. Erkunden Sie seine Funktionen, bauen Sie einen einfachen Agenten und sehen Sie, wie schnell Sie Ihre Ideen zum Leben erwecken können.

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