Der Artikel untersucht die Entwicklung der Integration von Großen Sprachmodellen (LLMs) mit externen Daten und stellt das Model Context Protocol (MCP) vor. Er vergleicht MCP mit traditionellen "Tools" (Function Calling), hebt ihre grundlegenden Unterschiede hervor und zeigt ihr Potenzial auf, Probleme wie Anbieterbindung und Fragmentierung in der KI-Entwicklung zu lösen.
Die Zukunft der KI-Agenten-Ökosysteme im Jahr 2026 wird auf standardisierten Tool-Use- und Function-Calling-Protokollen basieren, wobei das Model Context Protocol (MCP) die Agentenentdeckung und -bereitstellung vorantreibt. Transaktionen in diesen Marktplätzen werden x402 HTTP-Header und USDC-Stablecoins auf der Base-Kette für sofortige, kostengünstige Abwicklungen nutzen.
Dieses Tutorial erklärt, wie man Claudes Tool-Nutzung (Funktionsaufrufe) in Node.js verwendet, um der KI zu ermöglichen, externe Funktionen aufzurufen und deren Ergebnisse für bessere Antworten zu nutzen. Es behandelt den vollständigen Ablauf von der Definition der Tools bis zur Ausführung und Nutzung der Ergebnisse durch Claude, mit praktischen Beispielen.
Dieser Inhalt beschreibt drei zentrale LLM-Integrationsmuster: Function Calling, RAG und Agent, und bietet eine Anleitung zur Auswahl des richtigen basierend auf dem Kompromiss zwischen Einfachheit und Kontrolle, beginnend mit Function Calling und bei Bedarf eskalierend.
Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es KI-Modellen wie Claude und Cursor, externe Tools dynamisch zu entdecken und aufzurufen. Moderne MCP-Server können auch über x402 und USDC auf der Base-Chain Monetarisierung für autonome Agentendienstzahlungen ermöglichen.
Dieser Artikel untersucht die Werkzeugnutzung oder 'Function Calling', die es LLMs ermöglicht, mit externen Systemen zu interagieren und als autonome Agenten zu fungieren. Er beschreibt die wesentlichen Muster zum Definieren, Aufrufen und Verketten von Werkzeugaufrufen in Produktionssystemen.
GLM-4 ist ein chinesisch-englisches zweisprachiges KI-Modell der Tsinghua University / Zhipu AI, das im Gegensatz zu den meisten englischzentrierten Modellen von Grund auf für beide Sprachen optimiert wurde. Es verfügt über eine Mixture-of-Experts-Architektur für schnelle Inferenz, einen langen Kontext von bis zu 128.000 Tokens und konzentriert sich auf Funktionsaufrufe und Agenten-Workflows.
Der Autor berichtet, wie er im Mai 2023
Dieser Inhalt erklärt, wie man Claudes Tool-Nutzung (Funktionsaufruf) API einsetzt, um zuverlässige KI-Agenten für Produktionsumgebungen zu entwickeln. Er hebt die Abgrenzung zu grundlegenden Chatbots hervor und enthält ein Codebeispiel zur Definition von Tools.