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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit LlamaAgents Builder in LlamaCloud einen KI-Agenten zur Dokumentverarbeitung ohne Code erstellen, bereitstellen und testen.

Zu den Themen, die wir behandeln werden, gehören:

• So erstellen Sie einen Dokumentklassifizierungsagenten mithilfe einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache.
• So stellen Sie den Agenten in einer von GitHub unterstützten Anwendung bereit, ohne Code zu schreiben.
• So testen Sie den bereitgestellten Agenten auf Rechnungen und Verträgen in der LlamaCloud-Schnittstelle.

Verschwenden wir keine Zeit mehr.

LlamaAgents Builder: Von der Eingabeaufforderung zum bereitgestellten KI-Agenten in wenigen Minuten (zum Vergrößern klicken)
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Einführung

Das Erstellen eines KI-Agenten für Aufgaben wie das autonome Analysieren und Verarbeiten von Dokumenten erforderte früher Stunden nahezu endloser Konfiguration, Code-Orchestrierung und Bereitstellungskämpfe. Bisher.

In diesem Artikel wird der Prozess des Erstellens, Bereitstellens und Verwendens eines intelligenten Agenten von Grund auf vorgestellt, ohne dass eine einzige Codezeile geschrieben werden muss LlamaAgents Builder. Besser noch: Wir hosten es als App in einem Software program-Repository, das zu 100 % uns gehört.

Wir werden den gesamten Prozess in wenigen Minuten abschließen, Zeit ist additionally von entscheidender Bedeutung: Fangen wir an.

Bauen mit LlamaAgents Builder

LlamaAgents Builder ist eine der neuesten Funktionen im LamaCloud Webplattform, deren Flaggschiffprodukt ursprünglich als eingeführt wurde LamaParse. Eine etwas verwirrende Namensmischung, ich weiß! Denken Sie vorerst daran, dass wir über auf den Agenten-Builder zugreifen diesen Hyperlink.

Das erste, was Sie sehen sollten, ist ein House-Menü wie das im Screenshot unten gezeigte. Wenn dies nicht das ist, was Sie sehen, klicken Sie stattdessen auf das „LlamaParse“-Image in der oberen linken Ecke. Dann sollten Sie dies sehen – zumindest zum Zeitpunkt des Schreibens.

LlamaParse-Startmenü

Beachten Sie, dass wir in diesem Beispiel mit einem neu erstellten Free-Plan-Konto arbeiten, das die Verarbeitung von bis zu 10.000 Seiten ermöglicht.

Sehen Sie den Block „Agenten“ unten rechts? Dort lebt LlamaAgents Builder. Obwohl es sich zum Zeitpunkt des Schreibens noch in der Beta-Section befindet, können wir, wie wir sehen werden, bereits nützliche agentenbasierte Arbeitsabläufe erstellen.

Sobald wir darauf klicken, öffnet sich ein neuer Bildschirm mit einer Chat-Oberfläche, die Gemini, ChatGPT und anderen ähnelt. Sie erhalten mehrere vorgeschlagene Arbeitsabläufe für das, was Ihr Agent tun soll. Wir geben jedoch unseren eigenen an, indem wir die folgende Eingabeaufforderung in das Eingabefeld unten eingeben. Nur natürliche Sprache, überhaupt kein Code:

Erstellen Sie einen Agenten, der Dokumente in „Verträge“ und „Rechnungen“ klassifiziert. Extrahieren Sie bei Verträgen die Unterzeichnerparteien. bei Rechnungen der Gesamtbetrag und das Datum.

Angeben, was der Agent mit einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache tun soll

Senden Sie einfach die Eingabeaufforderung und der Zauber beginnt. Mit einem bemerkenswerten Maß an Transparenz im Begründungsprozess sehen Sie die abgeschlossenen Schritte und die bisher erzielten Fortschritte:

AgentBuilder erstellt unseren Agenten-Workflow

Nach einigen Minuten ist der Erstellungsprozess abgeschlossen. Sie sehen nicht nur das vollständige Workflow-Diagramm, das im Laufe des Prozesses nach und nach gewachsen ist, sondern erhalten auch eine prägnante und klare Beschreibung zur Verwendung Ihres neu erstellten Agenten. Einfach unglaublich.

Agenten-Workflow erstellt

Der nächste Schritt besteht darin Setzen Sie unseren Agenten ein damit es genutzt werden kann. In der oberen rechten Ecke sehen Sie möglicherweise ein „Push & Deployment”-Schaltfläche. Dadurch wird der Prozess der Veröffentlichung der Softwarepakete Ihres Agent-Workflows in einem GitHub-Repository eingeleitet. Stellen Sie daher sicher, dass Sie über ein registriertes Konto verfügen GitHub Erste. Sie können sich beispielsweise ganz einfach mit einem bestehenden Google- oder Microsoft-Konto registrieren. Sobald Sie die LlamaCloud-Plattform mit Ihrem GitHub-Konto verbunden haben, ist es äußerst einfach, Ihren Agenten zu pushen und bereitzustellen: Geben Sie ihm einfach einen Namen, geben Sie an, ob Sie ihn in einem privaten Repository haben möchten, und fertig:

Pushen und Bereitstellen des Agent-Workflows in GitHub

Der Vorgang dauert einige Minuten und Sie werden sehen, dass im Handumdrehen eine Reihe befehlszeilenartiger Meldungen angezeigt werden. Sobald es abgeschlossen ist und Ihr Agentenstatus als „Läuft“, Sie werden einige abschließende Nachrichten sehen, die dieser ähneln:

Die „Uvicorn“-Meldungen weisen darauf hin, dass unser Agent bereitgestellt wurde und als Microservice-API innerhalb der LlamaCloud-Infrastruktur ausgeführt wird. Wenn Sie mit FastAPI-Endpunkten vertraut sind, möchten Sie es vielleicht programmgesteuert über die API ausprobieren, aber in diesem Tutorial werden wir die Dinge einfacher halten (wir haben versprochen, keine Codierung vorzunehmen, nicht wahr?) und alles selbst in der eigenen Benutzeroberfläche von LlamaCloud ausprobieren.

Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche „Besuchen”-Button, der oben erscheint:

Der bereitgestellte Agent ist betriebsbereit

Jetzt kommt der aufregendste Teil. Sie sollten zu einer Playground-Seite namens „Evaluate“ weitergeleitet werden, auf der Sie Ihren Agenten ausprobieren können. Laden Sie zunächst eine Datei hoch, beispielsweise ein PDF-Dokument mit einer Rechnung oder einem Vertrag. Wenn Sie noch keins haben, erstellen Sie einfach ein eigenes fiktives Beispieldokument mit Microsoft Phrase, Google Docs oder einem ähnlichen Software, wie zum Beispiel diesem:

Benutzeroberfläche zum Testen von LlamaCloud-Agenten: Verarbeiten einer Rechnung

Sobald das Dokument geladen ist, beginnt der Agent selbstständig zu arbeiten und klassifiziert Ihr Dokument in Sekundenschnelle und extrahiert je nach Dokumenttyp die erforderlichen Datenfelder. Dieses Ergebnis können Sie auf der rechten Seite im Bild oben sehen: Der Gesamtbetrag und das Rechnungsdatum wurden vom Agenten korrekt extrahiert.

Wie wäre es, wenn Sie jetzt ein Beispieldokument mit einem Vertrag hochladen?

Benutzeroberfläche zum Testen von LlamaCloud-Agenten: Verarbeitung eines Vertrags

Wie erwartet wird das Dokument nun als Vertrag klassifiziert und die extrahierten Informationen bestehen in diesem Fall aus den Namen der unterzeichnenden Parteien.

Intestine gemacht! Stellen Sie bei der fortlaufenden Ausführung von Beispielen sicher, dass Sie diese abhängig davon genehmigen oder ablehnen, ob sie korrekt verarbeitet wurden: Dies hilft dem Agenten, aus dem Suggestions zu lernen.

Agententestfälle und ihr Standing

Zusammenfassung

Wir haben gesehen, wie man Schritt für Schritt und ohne Codezeilen einen KI-Agenten erstellt und bereitstellt, der Dokumente klassifizieren und je nach Dokumenttyp auf unterschiedliche Weise verarbeiten kann – alles in wenigen Minuten und innerhalb der neu hinzugefügten Funktion von LlamaCloud, LlamaAgents Builder.

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# Der Wert von Docker

Beim Aufbau autonomer KI-Systeme geht es nicht mehr nur darum, ein großes Sprachmodell zu entwickeln. Moderne Agenten koordinieren mehrere Modelle, rufen externe Instruments auf, verwalten den Speicher und skalieren über heterogene Rechenumgebungen hinweg. Entscheidend für den Erfolg ist nicht nur die Modellqualität, sondern auch das Infrastrukturdesign.

Agent Docker stellt einen Wandel in der Artwork und Weise dar, wie wir über diese Infrastruktur denken. Anstatt Container als nachträglichen Verpackungsgegenstand zu behandeln, wird Docker zum zusammensetzbaren Rückgrat von Agentensystemen. Modelle, Toolserver, GPU-Ressourcen und Anwendungslogik können alle deklarativ definiert, versioniert und als einheitlicher Stack bereitgestellt werden. Das Ergebnis sind tragbare, reproduzierbare KI-Systeme, die sich von der lokalen Entwicklung bis zur Cloud-Produktion konsistent verhalten.

In diesem Artikel werden fünf Infrastrukturmuster untersucht, die Docker zu einer leistungsstarken Grundlage für die Erstellung robuster, autonomer KI-Anwendungen machen.

# 1. Docker Mannequin Runner: Ihr lokales Gateway

Der Docker Mannequin Runner (DMR) ist best für Experimente. Anstatt separate Inferenzserver für jedes Modell zu konfigurieren, bietet DMR eine einheitliche, OpenAI-kompatible Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), um Modelle auszuführen, die direkt vom Docker Hub abgerufen werden. Sie können einen Agenten mit einem leistungsstarken 20B-Parametermodell lokal prototypisieren und dann für die Produktion auf ein leichteres, schnelleres Modell umsteigen – und das alles, indem Sie nur den Modellnamen in Ihrem Code ändern. Es verwandelt große Sprachmodelle (LLMs) in standardisierte, tragbare Komponenten.

Grundlegende Verwendung:

# Pull a mannequin from Docker Hub
docker mannequin pull ai/smollm2

# Run a one-shot question
docker mannequin run ai/smollm2 "Clarify agentic workflows to me."

# Use it through the OpenAI Python SDK
from openai import OpenAI
shopper = OpenAI(
    base_url="http://model-runner.docker.inner/engines/llama.cpp/v1",
    api_key="not-needed"
)

# 2. Definieren von KI-Modellen in Docker Compose

Moderne Agenten verwenden manchmal mehrere Modelle, beispielsweise eines für die Argumentation und ein anderes für die Einbettung. Docker Compose Jetzt können Sie diese Modelle als Prime-Stage-Providers in Ihrem Unternehmen definieren compose.yml Datei, wodurch Ihr gesamter Agentenstapel – Geschäftslogik, APIs und KI-Modelle – zu einer einzigen bereitstellbaren Einheit wird.

Dies hilft Ihnen, Infrastructure-as-Code-Prinzipien in die KI zu integrieren. Sie können Ihre gesamte Agent-Architektur einer Versionskontrolle unterziehen und sie überall mit einem einzigen ausführen docker compose up Befehl.

# 3. Docker Offload: Cloud Energy, lokale Erfahrung

Das Trainieren oder Ausführen großer Modelle kann Ihre lokale {Hardware} zum Schmelzen bringen. Docker Offload löst dieses Downside, indem es bestimmte Container clear auf Cloud-Grafikprozessoren (GPUs) direkt aus Ihrer lokalen Docker-Umgebung ausführt.

Dies hilft Ihnen, Agenten mit umfangreichen Modellen mithilfe eines Cloud-gestützten Containers zu entwickeln und zu testen, ohne eine neue Cloud-API zu erlernen oder Distant-Server zu verwalten. Ihr Workflow bleibt vollständig lokal, aber die Ausführung ist leistungsstark und skalierbar.

# 4. Modellkontextprotokollserver: Agententools

Ein Agent ist nur so intestine wie die Werkzeuge, die er nutzen kann. Der Modellkontextprotokoll (MCP) ist ein neuer Customary für die Bereitstellung von Instruments (z. B. Suche, Datenbanken oder interne APIs) für LLMs. Das Ökosystem von Docker umfasst einen Katalog vorgefertigter MCP-Server, die Sie als Container integrieren können.

Anstatt benutzerdefinierte Integrationen für jedes Device zu schreiben, können Sie dafür einen vorgefertigten MCP-Server verwenden PostgreSQL, Lockeroder Google-Suche. Dadurch können Sie sich auf die Argumentationslogik des Agenten konzentrieren und müssen sich nicht mit den komplizierten Installationen befassen.

# 5. GPU-optimierte Basisbilder für individuelle Arbeit

Wenn Sie ein Modell verfeinern oder benutzerdefinierte Inferenzlogik ausführen müssen, ist es wichtig, von einem intestine konfigurierten Foundation-Picture auszugehen. Offizielle Bilder wie PyTorch oder TensorFlow Komm mit CUDAcuDNN und andere wichtige Funktionen sind für die GPU-Beschleunigung vorinstalliert. Diese Bilder bieten eine stabile, leistungsfähige und reproduzierbare Grundlage. Sie können sie mit Ihrem eigenen Code und Ihren eigenen Abhängigkeiten erweitern und so sicherstellen, dass Ihre benutzerdefinierte Trainings- oder Inferenzpipeline in Entwicklung und Produktion identisch läuft.

# Alles zusammenfügen

Die wahre Kraft liegt in der Komposition dieser Elemente. Nachfolgend finden Sie eine grundlegende Übersicht docker-compose.yml Datei, die eine Agentenanwendung mit einem lokalen LLM, einem Toolserver und der Möglichkeit zur Auslagerung schwerer Verarbeitungsvorgänge definiert.

companies:
  # our customized agent software
  agent-app:
    construct: ./app
    depends_on:
      - model-server
      - tools-server
    atmosphere:
      LLM_ENDPOINT: http://model-server:8080
      TOOLS_ENDPOINT: http://tools-server:8081

  # An area LLM service powered by Docker Mannequin Runner
  model-server:
    picture: ai/smollm2:newest # Makes use of a DMR-compatible picture
    platform: linux/amd64
    # Deploy configuration may instruct Docker to dump this service
    deploy:
      sources:
        reservations:
          units:
            - driver: nvidia
              rely: all
              capabilities: (gpu)

  # An MCP server offering instruments (e.g. internet search, calculator)
  tools-server:
    picture: mcp/server-search:newest
    atmosphere:
      SEARCH_API_KEY: ${SEARCH_API_KEY}

# Outline the LLM mannequin as a top-level useful resource (requires Docker Compose v2.38+)
fashions:
  smollm2:
    mannequin: ai/smollm2
    context_size: 4096

Dieses Beispiel veranschaulicht, wie Dienste verknüpft sind.

Notiz: Die genaue Syntax für Offload- und Modelldefinitionen wird weiterentwickelt. Überprüfen Sie immer die neuesten Informationen Docker AI-Dokumentation für Einzelheiten zur Implementierung.

Agentensysteme erfordern mehr als nur clevere Eingabeaufforderungen. Sie erfordern reproduzierbare Umgebungen, modulare Device-Integration, skalierbare Rechenleistung und eine saubere Trennung zwischen Komponenten. Docker bietet eine zusammenhängende Möglichkeit, jeden Teil eines Agentensystems – vom großen Sprachmodell bis zum Device-Server – als tragbare, zusammensetzbare Einheit zu behandeln.

Indem Sie lokal mit Docker Mannequin Runner experimentieren, vollständige Stacks mit Docker Compose definieren, große Arbeitslasten auf Cloud-GPUs verlagern und Instruments über standardisierte Server integrieren, erstellen Sie ein wiederholbares Infrastrukturmuster für autonome KI.

Ob Sie mit bauen LangChain oder CrewAIbleibt die zugrunde liegende Containerstrategie konsistent. Wenn die Infrastruktur deklarativ und portierbar wird, können Sie sich weniger auf die Reibung in der Umgebung konzentrieren und sich mehr auf die Entwicklung intelligenten Verhaltens konzentrieren.

Shittu Olumide ist ein Software program-Ingenieur und technischer Autor, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, modernste Technologien zu nutzen, um fesselnde Erzählungen zu erschaffen, mit einem scharfen Blick fürs Element und einem Gespür für die Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie können Shittu auch auf finden Twitter.

Das Erstellen einer benutzerdefinierten App kann die Artwork und Weise, wie Sie Ihre täglichen Aufgaben verwalten, völlig verändern, Ihren Arbeitsablauf optimieren und mit Kunden in Kontakt treten. Als Unternehmer können Sie ein Software erstellen, das perfekt auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist und Ihnen hilft, organisiert zu bleiben und effizienter zu arbeiten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, warum das Erstellen einer eigenen App bahnbrechend ist und wie Sie dies mit einem KI-App-Builder ganz einfach tun können. Wir erkunden die besten verfügbaren Instruments und führen Sie durch die einfachen Schritte, um Ihre App-Idee zum Leben zu erwecken. Machen Sie sich bereit, etwas zu schaffen, das Ihr Arbeitsleben einfacher macht.

TL;DR: Ihr Leitfaden zum Erstellen einer Enterprise-App

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie als Unternehmer mithilfe von eine benutzerdefinierte App erstellen können, um Ihre Produktivität zu verbessern No-Code-KI-App-Builder. Wir behandeln die Vorteile, den schrittweisen Prozess und stellen Ihnen einige der besten Plattformen auf dem Markt vor.

Warum Unternehmer ihre eigenen Apps entwickeln sollten

Als Unternehmer jonglieren Sie ständig mit mehreren Verantwortlichkeiten, von der Projektleitung bis zur Kommunikation mit Kunden. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein einziges, maßgeschneidertes Software, mit dem Sie alles effektiver erledigen können. Das ist die Stärke der Erstellung einer eigenen App. Es geht nicht darum, die nächste große Social-Media-Plattform zu schaffen; Es geht darum, eine praktische Lösung für Ihre individuellen geschäftlichen Herausforderungen zu finden.

Einer der größten Vorteile ist eine deutliche Produktivitätssteigerung. Anstatt zwischen Tabellenkalkulationen, Notizen-Apps und Projektmanagement-Software program zu wechseln, können Sie alle diese Funktionen in einem zentralen Hub konsolidieren. Eine benutzerdefinierte App kann wiederkehrende Aufgaben automatisieren, wie das Versenden von Folge-E-Mails oder das Aktualisieren des Projektstatus, sodass Sie mehr Zeit haben, sich auf das Wachstum zu konzentrieren. Sie können einen Arbeitsablauf entwerfen, der genau Ihre Arbeitsweise widerspiegelt, Reibungsverluste beseitigt und Ihre täglichen Abläufe reibungsloser gestaltet.

Eine benutzerdefinierte App kann auch die Artwork und Weise verändern, wie Sie mit Ihren Kunden interagieren. Sie könnten ein Kundenportal erstellen, über das Kunden ihre Projekte verfolgen, auf wichtige Dokumente zugreifen und direkt mit Ihnen kommunizieren können. Dies verbessert nicht nur die Organisation, sondern sorgt auch für ein professionelles und persönliches Erlebnis, das aufbaut Vertrauen und Loyalität. Es zeigt Ihren Kunden, dass Sie daran interessiert sind, ihnen den bestmöglichen Service zu bieten.

So erstellen Sie eine App ohne Codierung

Die Idee, eine App zu erstellen, magazine komplex klingen, aber mit einem KI-App-Builder ohne Code ist sie überraschend einfach. Diese Plattformen nutzen visuelle Drag-and-Drop-Schnittstellen, mit denen Sie leistungsstarke Apps ohne Programmierkenntnisse entwerfen und erstellen können.

Hier ist eine einfache Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg:

Schritt 1: Definieren Sie den Zweck Ihrer App
Bevor Sie mit der Erstellung beginnen, machen Sie sich klar, was Ihre App tun soll. Welches konkrete Downside wird dadurch gelöst? Beginnen Sie mit einer Kernfunktion. Ihr Ziel könnte beispielsweise darin bestehen, eine App zu erstellen, die Kundenprojekte verwaltet, Ihre Vertriebspipeline verfolgt oder Ihren Inhaltsplan automatisiert. Wenn Sie sich auf Ihr ursprüngliches Ziel konzentrieren, wird der Bauprozess viel einfacher zu bewältigen sein.

Schritt 2: Planen Sie den Benutzerfluss
Überlegen Sie, wie jemand in Ihrer App navigieren wird. Skizzieren Sie ein einfaches Flussdiagramm auf Papier oder mit einem digitalen Software. Was passiert, wenn Sie die App öffnen? Welche Knöpfe benötigen Sie? Wie gelangen Sie von einem Bildschirm zum nächsten? Diese Karte dient als Blaupause und leitet Sie bei der Erstellung der verschiedenen Abschnitte Ihrer App.

Schritt 3: Wählen Sie Ihren No-Code-KI-App-Builder
Wählen Sie eine Plattform aus das mit Ihren Zielen übereinstimmt. Wenn Sie ein leistungsstarkes und flexibles Software mit KI-Funktionen benötigen, könnten KI-App-Builder genau das Richtige für Sie sein. Die meisten Plattformen bieten kostenlose Testversionen an. Nehmen Sie sich additionally etwas Zeit, um einige Optionen zu erkunden und herauszufinden, welche für Sie am intuitivsten ist.

Schritt 4: Entwerfen und erstellen Sie Ihre App
Hier wird Ihre Idee zum Leben erweckt. Mit dem visuellen Editor des Builders beginnen Sie, Elemente wie Textfelder, Schaltflächen, Formulare und Bildergalerien per Drag & Drop auf Ihre Leinwand zu ziehen. Verbinden Sie Ihre Seiten entsprechend dem von Ihnen festgelegten Benutzerfluss. Sie verknüpfen auch Ihre Daten, unabhängig davon, ob diese aus einer einfachen Tabelle oder einer internen Datenbank stammen. Die KI-Komponenten dieser Builder können Ihnen helfen, indem sie Layouts vorschlagen oder sogar Teile der App basierend auf Ihren Beschreibungen generieren.

Schritt 5: Testen und Suggestions einholen
Sobald Sie eine funktionierende Model Ihrer App haben, testen Sie sie gründlich. Klicken Sie auf jede Schaltfläche und probieren Sie jede Funktion aus, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktioniert. Bitten Sie nach Möglichkeit ein paar Freunde oder Kollegen, es auszuprobieren und Ihnen Suggestions zu geben. Dieser Prozess hilft Ihnen, Fehler oder Verbesserungsmöglichkeiten zu finden, bevor Sie es starten.

Schritt 6: Starten und iterieren
Wenn Sie mit Ihrer App zufrieden sind, ist es Zeit für den Begin. Sie können es mit Ihrem Staff oder Ihren Kunden teilen oder es sogar in den App Shops veröffentlichen, je nachdem, welche Plattform Sie verwendet haben. Das Erstellen einer App ist ein fortlaufender Prozess. Wenn sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt, können Sie ganz einfach zu Ihrem No-Code-KI-App-Builder zurückkehren, um neue Funktionen hinzuzufügen und Verbesserungen vorzunehmen.

Führende Entwickler von No-Code-KI-Apps

Der Markt ist voll von fantastischen Instruments, die Ihnen bei der Erstellung Ihrer App helfen können. Jedes hat seine eigenen Stärken. Welches das beste für Sie ist, hängt additionally davon ab, was Sie erstellen möchten. Hier sind einige der High-Anwärter.

Base44

Base44 zeichnet sich als führender No-Code-KI-App-Builder aus, der speziell für die Erstellung interner Geschäftstools und Kundenportale entwickelt wurde. Seine wahre Stärke liegt in seiner Fähigkeit, Ihnen die Erstellung anspruchsvoller Anwendungen zu ermöglichen, die sowohl leistungsstark als auch einfach zu verwalten sind. Sie können benutzerdefinierte CRMs, Projektmanagement-Dashboards, Inventar-Tracker und mehr erstellen.

Was Base44 besonders überzeugend macht, ist die Integration von KI. Die Plattform nutzt KI, um Ihnen dabei zu helfen, schnellere und intelligentere Anwendungen zu erstellen. Sie können komplexe Arbeitsabläufe automatisieren, Erkenntnisse aus Ihren Geschäftsdaten generieren und Funktionen erstellen, die im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen. Base44 ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmer, die eine robuste, datengesteuerte Anwendung entwickeln möchten, um ihr Unternehmen effizienter zu führen. Es bietet die Flexibilität, klein anzufangen und zu erweitern, wenn Ihre Anforderungen wachsen.

Blase

Bubble ist einer der leistungsstärksten und vielseitigsten No-Code-App-Builder auf dem Markt. Es gibt Ihnen völlige Gestaltungsfreiheit und ermöglicht Ihnen die Erstellung komplexer, interaktiver Mehrbenutzer-Webanwendungen wie Marktplätze, soziale Netzwerke und Buchungsplattformen. Wenn Sie davon träumen können, können Sie es wahrscheinlich mit Bubble bauen.

Die Lernkurve ist im Vergleich zu anderen Instruments etwas steiler, aber der umfangreiche Funktionsumfang und die Anpassungsmöglichkeiten machen es für diejenigen mit ehrgeizigen Projekten lohnenswert. Bubble ist splendid für Unternehmer, die eine voll funktionsfähige Internet-App mit einer benutzerdefinierten Datenbank und Logik erstellen möchten, ohne durch Vorlagen eingeschränkt zu sein.

Adalo

Adalo ist eine großartige Wahl für die Erstellung nativer mobiler Apps für iOS und Android sowie für Internet-Apps. Das komponentenbasierte System ist sehr intuitiv und erleichtert die Zusammenstellung der Benutzeroberfläche Ihrer App durch einfaches Ziehen und Ablegen vorgefertigter Komponenten. Sie können eine Verbindung herstellen externe APIs oder nutzen Sie Adalos eigene interne Datenbank.

Eine der größten Stärken von Adalo ist die Möglichkeit, direkt im Apple App Retailer und Google Play Retailer zu veröffentlichen. Dies macht es zu einer fantastischen Choice für alle, die ihren Kunden oder ihrem Staff ein echtes mobiles App-Erlebnis bieten möchten.

Gleiten

Glide ist bekannt für seine Einfachheit und Geschwindigkeit. Damit können Sie in wenigen Minuten schöne, funktionale Apps aus einer Google Sheet-, Airtable-Datenbank oder einer eigenen Datenquelle erstellen. Es ist ein hervorragendes Software zum Erstellen einfacher interner Instruments, Verzeichnisse, Occasion-Apps und Mitarbeiterportale.

Auch wenn es möglicherweise nicht den gleichen Anpassungsgrad wie Bubble bietet, ist die Benutzerfreundlichkeit von Glide unübertroffen. Wenn Sie eine einfache, elegante App schnell zum Laufen bringen müssen, um ein bestimmtes Downside zu lösen, ist Glide einer der besten Ausgangspunkte. Es ist perfekt für Unternehmer, die ohne großen Zeitaufwand eine App-Idee testen oder ein nützliches Software entwickeln möchten.

Wie viel kostet es, eine App mit einem No-Code-Builder zu erstellen?

Die Kosten können je nach Plattform und benötigten Funktionen stark variieren. Viele No-Code-KI-App-Builder bieten einen kostenlosen Plan an, mit dem Sie Ihre App erstellen und testen können. Bezahlte Pläne beginnen in der Regel bei etwa 25–50 US-Greenback professional Monat und können bei Geschäfts- oder Agenturplänen, die mehr Kapazität, erweiterte Funktionen und besseren Assist bieten, bis zu mehreren hundert US-Greenback betragen. Es ist deutlich günstiger als die Einstellung eines Entwicklungsteams, das Zehntausende von Greenback kosten kann.

Kann ich eine wirklich einzigartige App erstellen oder wird sie generisch aussehen?

Absolut. Während einige einfachere Instruments Vorlagen verwenden, bieten fortschrittlichere Plattformen wie Base44 und Bubble große Gestaltungsfreiheit. Sie können Format, Farben, Schriftarten und Branding anpassen, um eine App zu erstellen, die perfekt zu Ihrer Marke passt.

Aber Kann KI Designer ersetzen? vollständig? Während KI-Builder Ihnen viel kreative Kontrolle geben, ist das Fachwissen eines Designers in Bezug auf Benutzererfahrung und Branding immer noch unglaublich wertvoll für die Erstellung einer professionellen, benutzerfreundlichen App. Während Sie additionally selbst etwas Einzigartiges schaffen können, kann Ihnen ein Designer dabei helfen, es auf die nächste Stufe zu bringen.

Wie sicher sind Apps, die auf No-Code-Plattformen erstellt werden?

Sicherheit hat für alle großen No-Code-Plattformen oberste Priorität. Sie kümmern sich um die technische Seite der Sicherheit, einschließlich Serverwartung, Datenverschlüsselung und Benutzerauthentifizierung, sodass Sie dies nicht tun müssen. Unternehmen wie Base44 und Bubble genießen das Vertrauen Tausender Unternehmen und investieren viel in die Sicherheit ihrer Plattformen und der darauf basierenden Apps. Wie bei jeder Anwendung ist es auch hier wichtig, dass Sie Greatest Practices befolgen, z. B. die Verwendung sicherer Passwörter und die sorgfältige Verwaltung von Benutzerberechtigungen.

Hervorgehobener Bildnachweis

Ich benutze N8N schon seit einiger Zeit und habe alle Arten von Automatisierungsworkflows erstellt: einige einfache, einige ziemlich komplex. Aber nachdem OpenAI Agentkit und insbesondere sein neues Agent Builder -Software angekündigt hatte, konnte ich nicht anders, als es mir anzusehen. Es hat in letzter Zeit viel Buzz bekommen, und ehrlich gesagt sieht es so aus, als könnte es den gesamten Automatisierungsraum aufrütteln. In diesem Weblog werde ich das, was AgentKit tatsächlich ist, durch den Agent Builder ausgehen und sehen, wie es sich gegen N8N stapelt.

Was ist AgentKit?

OpenAIs AgentKit ist eine neue Suite von Instruments, die Entwicklern und Groups dabei helfen, KI-betriebene Agenten mit weniger Reibung zu erstellen, einzusetzen und zu verwalten.

Bisher bauen Agenten -Workflows bedeutete, mehrere Werkzeuge zu jonglieren, die Orchestrierungslogik schreiben und zu viel Zeit für Frontend -Arbeiten verbrachten. AgentKit ändert das. Sie können Workflows visuell entwerfen und dank drei Hauptkomponenten viel schneller integrieren:

• Agent Builder: Eine visuelle Leinwand zum Erstellen und Versionen von Multi-Agent-Workflows.
• Connector Registry: Ein einzelner Ort für Admins, um zu verwalten, wie Daten und Instruments über OpenAI -Produkte verbunden sind.
• Chatkit: Ein Toolkit zum Einbetten anpassbarer Chat-basierter Agentererfahrung direkt in Ihr Produkt.

OpenAI setzt auch neue Bewertungsfunktionen, Dinge wie Datensätze, Hint -Einstufung und automatisierte Eingabeaufforderungoptimierung ein. Alle zielen darauf ab, den Groups dabei zu helfen, systematischer die Leistung der Agenten zu überwachen und zu verbessern. Und Modellunterstützung von Drittanbietern zur Messung und Verbesserung der Agentenleistung.

Was ist Agent Builder?

Im Kern von AgentKit steht Agent Builder, eine visuelle Leinwand, in der Sie entwerfen können Multi-Agent-Workflows mit einfachen Drag-and-Drop-Aktionen. Es wird mit integrierten Versionskontrolle, Reside-Vorschau und Leitplanken ausgeliefert, um Fehler, Datenlecks oder unsicheres Verhalten zu verhindern.

Die Connector -Registrierung erleichtert es einfach, Daten und Integrationen über mehrere Arbeitsbereiche und Apps von einem Ort aus zu verwalten. Und Chatkit behandelt die Schnittstelle und lässt Sie Konversationsmittel direkt in Ihr Produkt einbetten, ohne mit der Frontend -Komplexität umzugehen.

Wie kann ich Agent Builder zugreifen?

Mein Agenten -Workflow mit Agent Builder?

Ich habe einen benutzerdefinierten Agenten -Workflow mit OpenAIs Agent Builder erstellt, um zu sehen, wie einfach es ist, Agenten zu erstellen und bereitzustellen. Der Workflow wurde visuell im Agent Builder entworfen, in dem ich eine Dateiarchtool hinzugefügt habe, mit der der Agent die Transkripte meiner YouTube -Movies lesen und durchsuchen kann.

Mit diesem Setup kann der Agent Benutzerfragen beantworten, indem sie diese Transkripte clever durchsucht. Dank der Argumentationsfunktionen von GPT-5 versteht es den Kontext und zieht genaue, relevante Antworten in Sekunden.

So funktioniert der Prozess:

Schritt 1: Definieren Sie die Agentenrolle und Anweisungen

• Konfigurieren Sie den Zweck des Agenten als hilfreicher Assistent, um Benutzeranfragen mithilfe des YouTube -Video -Transkripts zu beantworten.

Schritt 2: Integrieren Sie Filessearchtool und laden Sie Transkripte hoch

• Fügen Sie den Workflow die filesearchtool hinzu

• Laden Sie die Video-Transkripte in dieses Software hoch und aktivieren Sie die Kontextbekanntheit im Inhalt.

Schritt 3: Vorschau und Testagent

• Verwenden Sie die Agent Builder Preview -Funktion.

• In der Chat -Benutzeroberfläche Eingabebestellungen in Bezug auf Ihr Video.
• Empfangen Sie genaue, kontextgetriebene Antworten basierend auf dem Transkript.

Dieser Ansatz zeigt die Kraft des Drag & Drop-Designs von Agent Builder, integriertes KI-Orchestrierung und nahtlosen Werkzeugintegrationen, um einen ausgefeilten agenten-Workflow ohne starke Codierung zu erstellen.

Vollständige Demo:

OpenAIs Agent Builder gegen N8N

Während n8n ist eine ausgereifte und beliebte No-Code-/Low-Code-Automatisierungsplattform mit Tausenden von Integrationen und starker Neighborhood. Agent Builder verfolgt den einzigartigen Ansatz, fortgeschrittene KI-Agenten mit integrierten Konversations-UI und Leitplanken integriert zu haben. Einige der wichtigsten Unterschiede sind:

Die Kombination aus AI-First-Workflows, integrierter Chat-UIs und Sicherheitsfunktionen durch Agent Builder positionieren sie als starker Anwärter, insbesondere für Szenarien für KI-betriebene Automatisierung. N8N bleibt eine vielseitige Automatisierung über bestimmte Workflows.

Lesen Sie auch:

Abschluss

Der Agent Builder von OpenAI verändert unsere Nachdenken über die KI -Automatisierung. Sein visuelles, eingebautes Design, eingebaute Sicherheitsleitungen und die integrierte Chat-UI machen es überraschend einfach, intelligente Agenten ohne die üblichen technischen Hürden zu bauen.

N8N hingegen scheint immer noch eine versatile Open-Supply-Automatisierungsplattform mit einer massiven Integrationsbibliothek und einer starken Gemeinschaft dahinter.

Wenn Sie nach stromlinienförmigen AI-First-Workflows mit der Kontrolle von Unternehmensebene suchen, fühlt sich Agent Builder wie der nächste große Schritt. Aber wenn Flexibilität, Neighborhood -Unterstützung und offene Anpassungen mehr für Sie von Bedeutung sind, hält N8N immer noch den Boden. Ich werde bald einen detaillierten Vergleich veröffentlichen und tiefer in die Stelle eintauchen, an der jede Plattform wirklich gewinnt.

Ich bin ein Datenwissenschaftler bei Analytics Vidhya und arbeite leidenschaftlich an der Entwicklung fortschrittlicher AI-Lösungen wie generativen AI-Anwendungen, großsprachigen Modellen und hochmodernen KI-Instruments, die die Grenzen der Technologie überschreiten. Meine Rolle besteht auch darin, einen ansprechenden Bildungsinhalt für die YouTube -Kanäle von Analytics Vidhya zu erstellen, umfassende Kurse zu entwickeln, die das gesamte Spektrum des maschinellen Lernens an generative KI abdecken, und technische Blogs zu erstellen, die Grundkonzepte mit den neuesten Innovationen in der KI verbinden. Dadurch möchte ich dazu beitragen, intelligente Systeme aufzubauen und Wissen zu teilen, das die KI -Neighborhood inspiriert und befähigt.

Figma Make, das Eingabeaufforderung-zu-App-Codierungswerkzeug, ist jetzt verfügbar An alle Figma -Benutzer nach dem Verlassen der Beta -Part, die zuvor auf Abonnenten „Vollsitz“ beschränkt ist. Mit diesem Instrument können Benutzer Arbeitsprototypen und Anwendungen unter Verwendung natürlicher Sprachbeschreibungen erstellen.

Ähnlich wie bei den KI -Codierungs -Instruments wie dem Gemini -Codeassistenten von Google und dem Github Copilot von Microsoft wird Figma Make operiert, ohne angeborene Codierungsfähigkeiten zu erfordern. Während alle Figma -Benutzer auf das Instrument zugreifen können, werden seine Funktionen durch Abonnementpläne eingeschränkt. Veröffentlichen von von Figma Make, derzeit in Beta, produzierten Entwürfe, bleibt exklusiv für vollständige Sitznutzer. Benutzer von Sicht, Zusammenarbeit, Entwickler und kostenlosen Starter -Sitzplänen sind darauf beschränkt, mit Figma in ihren persönlichen Entwürfen zu experimentieren. Um Kreationen über eine Demo -Part hinaus zu nutzen, sind Abonnements für vollständige Zugriffsabonnements erforderlich.

Figma Make bietet den deutlichen Vorteil der Einbeziehung von Designreferenzen. Benutzer können neben Textbeschreibungen Bilder oder Figma -Designs hochladen, um die KI bei der Erzeugung der gewünschten Ausgänge wie eines animierten Musikplayers zu leiten. Benutzer können einzelne Elemente wie Textformatierung und Schriftstil mit zusätzlichen KI -Eingaben oder manuellen Anpassungen weiter verfeinern.

Die Veröffentlichung von Figma Make aus Beta fällt mit der vollständigen Freisetzung anderer Figma-Merkmale zusammen, einschließlich des Bildwerkzeugs für das Herstellung und Bearbeiten, das generative KI für die Bildung und Manipulation von Bildnutzungen verwendet, die auf Textbeschreibungen basieren, und eine Auflösungsfunktion zur Verbesserung von Bildern mit geringer Qualität.

Figma implementiert auch ein neues KI -Kreditsystem. Benutzer erhalten eine bestimmte Anzahl von Credit für die Verwendung der KI -Instruments der Plattform, wobei die Zuordnungen durch bezahlte Mitgliedsebenen bestimmt werden. Die Benutzer der Ansicht, Zusammenarbeit und Dev Sates haben niedrigere, variable Kreditlimits für KI -Funktionen. Vollsitze Benutzer haben derzeit unbegrenzten Zugriff. Figma erklärte in seiner Ankündigung: „Die KI-Credit sollen den täglichen Bedarf an vollständigen Sitzen problemlos decken. Für Energy-Consumer, die möglicherweise mehr benötigen, können Group Administratoren später in diesem Jahr zusätzliche Credit kaufen. Bis dahin werden wir keine Kreditlimits für vollständige Sitze durchsetzen.“

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