KI-Agenten

Agenten sind überall. Wir sehen sie nicht, aber sie sind hier und machen ihre Arbeit. Sie nehmen Aufträge an und führen diese aus. Sie suchen, speichern, informieren, kaufen, verkaufen, bestellen, beauftragen, überwachen, steuern autonome Fahrzeuge, Drohnen, Roboter und vieles mehr. Und das alles geschieht zumeist vollkommen autonom.

Ich wollte ja eigentlich warten, bis OpenAI seinen Operator für GPT-Plus-Nutzer freigibt. Das kann aber noch dauern. Gleichzeitig hatte ich damit angefangen, mir Gedanken zu machen, wie ich am besten Ideen für Agenten-Apps finden kann und wie ich diese dann entwickeln kann. Auch wie ich den Ablauf der Agenten, ihre Arbeitsweise und das gesamte Agentensystem klarer und deutlicher darstellen kann, hatte mich interessiert. Eine klare Übersicht über die Abläufe einer Agententätigkeit ist sehr wichtig, weil diese sehr komplex werden können und meist auch sind.

Man fängt ja oft mit der Entwicklung eines einfachen Single-Agentensystems an. Doch schnell kann aus einem einzelnen Agenten ein komplexes Multiagentensystem (MAS) werden. Mit diesen und ähnlichen Überlegungen beschäftigte ich mich in letzter Zeit immer wieder und zunehmend intensiver.

Jetzt habe ich angefangen, ein System zur Agenten-App zu entwickeln und einzurichten. Ich fange erst einmal auf meinem Windows-PC damit an. Dort habe ich ja Docker. Docker muss ich auch noch lernen, aber das ist nicht so schwer.

Auf Docker installiere ich, in einen neuen Container, die Agenten-App „n8n“.
Mit dieser Software werde ich lernen, Agenten zu entwickeln. Nach und nach werde ich mich immer tiefer einarbeiten, üben, trainieren und so auch neue Ideen finden.

Zur besseren Systemdarstellung der Agenten- und Prozessabläufe werde ich regelmäßig Dokumentationen schreiben und mit Draw.io „Fluss-, Prozess- und Struktogramme“ erstellen. Das habe ich schon ein wenig gelernt, muss es aber noch weiter üben. Zwischendurch teste ich auch „LibreOffice Draw“ und andere.

Später werde ich die fertigen Agenten-Apps auf meinen Home-Netzwerkserver, einen Mini-PC, auslagern. Dieser wird dann rund um die Uhr laufen und somit werden auch meine KI-Agenten 24 Std/365 Tage lang arbeiten und mich mit wichtigen Informationen versorgen. Der Mini-PC verbraucht dabei nur sehr wenig Strom, während mein Windows-PC ein echter Stromfresser ist.

Ob ich „n8n“ und „Draw.io“ später durch professionellere Alternativen ersetze, ist natürlich möglich. Doch das vorgenannte ist jetzt erst einmal der Anfang und meine Aufgabe für dieses Jahr.

Ich beginne also jetzt aktiv mit den KI-Agenten und werde hier regelmäßig darüber berichten.

 

 

Hier ganz einfache und kleine "n8n" und "Draw.io" Flowcharts:

 

Die Formen bei einem Flussdiagramm haben natürlich bestimmte Bedeutungen. Diese sind in der DIN 66001 festgelegt. "Rechteck" bedeutet Prozess, Aktion, Maßnahme. "Raute" = Verzweigung, Entscheidung usw.

04.03.2025

Im Moment richte ich noch den großen PC ein. Docker habe ich installiert, ebenso Docker Compose und Portainer. Einen Container für „n8n“ habe ich ebenfalls erstellt und das "n8n"-Core installiert.
Allerdings beschäftige ich mich noch nicht aktiv mit „n8n“. Zuerst möchte ich „n8n“ ordnungsgemäß konfigurieren. Dafür muss ich noch zahlreiche Integrationen, Erweiterungen und Module für „n8n“ sowie im n8n-Container installieren – etwa für Kommunikation, E-Mail, Datenbanken, Speicher, KIs, Automatisierungen, OpenAI-GPT-Nodes und weitere Komponenten.
Anschließend muss ich lernen, die einzelnen Systeme und das komplette System umfassend zu verstehen und korrekt anwenden zu können. Mein Wissen ist hier noch sehr eingeschränkt. Allerdings ist mein PC umfangreich mit Video-Tutorials und Textanleitungen zu „n8n“, „Docker“ und aktuellen Themen bestückt. Deshalb bin ich zuversichtlich, dass ich mich einarbeiten kann und werde.
Bei der Installation aller Komponenten habe ich zwar noch Schwierigkeiten, aber ChatGPT, Grok und DeepSeek unterstützen mich dabei effektiv. Letztlich werde ich es wohl schaffen, denke ich. Sobald alles eingerichtet ist, beginne ich mit der praktischen Arbeit in „n8n“. Ohne die drei LLMs wäre ich aufgeschmissen gewesen und hätte wahrscheinlich bereits aufgeben.

Der Windows-PC dient mir als Arbeits- und Entwicklungsrechner. Im April werde ich den Netzwerkserver-Mini-PC einrichten, konfigurieren und in Betrieb nehmen. Auf diesem Mini-PC sollen dann alle fertigen Anwendungen weitgehend autonom rund um die Uhr laufen – 24 Stunden am Tag, 365 Tage im Jahr. Dabei muss ich beim Mini-PC fast dieselben Schritte wie beim Windows-PC durchführen, nur halt nicht auf einem Windows-System, sondern auf und für ein Debian-Linux-System. Parallel dazu optimiere ich die Hardware beider Systeme und ergänze benötigte Komponenten für Verbindungen und Interaktionsfähigkeiten zwischen den PCs und nach außen.
Sobald diese Grundlagen geschaffen sind, kann ich mich auf inhaltliche Projekte konzentrieren: KI-Agenten-Entwicklung, Automatisierungsprozesse, Home Assistant, Smart-Home- und IoT-Lösungen sowie weitere Anwendungen.

Da ich ja immer chronisch pleite bin, plane ich, mit meinen XRP-Ripple-Coins durch Trading Gewinne zu erzielen oder den Wert anderweitig zu steigern. Dafür werde ich versuchen, eine KI-Trading-App zu entwickeln. Die App wird dann beispielsweise automatisch große Datenmengen aus dem Internet ermitteln, auswerten, bewerten und Prognosen erstellen. Dann kann die App auch nach Vorgaben und Bestätigung eigenständig Tradings vornehmen. Ich habe mir aber noch keine Gedanken zu so einer App gemacht. Das kommt erst noch, nachdem beide PCs und alles andere komplett eingerichtet sind und erwartungsgemäß laufen.
Das mache ich dann nicht, um Geld für mich zu gewinnen, das mache ich der App und dem Spaß wegen! Sind die XRP vielleicht mal verloren, sind se halt weg. Ich versuche das aber!