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Agenten mit MCP-Unterstützung: Gaia mit ACI-Tools verbinden
Dieser Leitfaden beschreibt detailliert den Aufbau eines KI-Agenten, der mit GitHub interagiert, unter Verwendung von Gaia für die Inferenz großer Sprachmodelle (LLM) und ACI.dev für die sichere Ausführung. Der Agent nimmt Benutzeranfragen entgegen, wie z. B. das Sternen eines Repositorys, und das LLM schlägt einen Tool-Aufruf vor. ACI.dev führt dann den Tool-Aufruf unter Verwendung des verknüpften GitHub-Kontos des Benutzers aus, wodurch sichere und nachvollziehbare Aktionen gewährleistet werden. Voraussetzungen sind Python 3.10+, Gaia- und ACI.dev-Konten sowie eine konfigurierte GitHub-App. Ein minimales Beispiel zeigt, wie man ein Funktionsschema von ACI abruft, es im LLM-Prompt verwendet und den resultierenden Tool-Aufruf über das SDK von ACI.dev ausführt. Das System priorisiert die Sicherheit, indem es Anmeldeinformationen auf dem Server aufbewahrt und den Zugriff des LLM auf definierte Tools beschränkt. Der Prozess ist erweiterbar; zusätzliche ACI-Funktionen können hinzugefügt werden, um die Fähigkeiten des Agenten zu erweitern. Abschnitte zur Fehlerbehebung behandeln häufige Probleme wie Berechtigungsfehler und falsche Eigentümer-IDs. Die Architektur betont einen sicheren und nachvollziehbaren Workflow, wobei die Ausführungsebene auch bei der Integration in andere Systeme konsistent bleibt. Dieses Muster bietet einen robusten Rahmen für den Aufbau von KI-Agenten, die reale Aktionen sicher ausführen.
