Agent zum Anfassen

Maschinelles Lernen (AKIB16) · Termin 2 · ohne Login, ohne API-Schlüssel · Daten: Open-Meteo und Wikipedia

1 · Frage wählen

Übungsnotebook herunterladen · Optional in Google Colab über „Datei → Notebook hochladen“ öffnen. Die Demo hier funktioniert direkt im Browser.

Ort: (z. B. Heilbronn, Stuttgart, Hamburg, Berlin, München)

2 · Wetterquelle

3 · Die Agenten-Schleife (ReAct): Gedanke → Aktion → Beobachtung

Wählen Sie eine Frage und klicken Sie auf „Agent starten“.

4 · Was das Sprachmodell sieht (Kontextfenster)

Bei jedem Schritt wird der ganze Verlauf erneut an das Modell geschickt. Das Modell schreibt nur Text – Ihr Code führt die Werkzeuge aus.

5 · Wer macht was?

Sprachmodell („Gehirn“)
entscheidet, welches Werkzeug mit welchen Argumenten aufgerufen wird, und formuliert die Antwort. Hier simuliert durch feste Regeln, damit die Demo immer funktioniert – im Colab-Notebook übernimmt ein echtes offenes Sprachmodell (Qwen2.5).
Ihr Programm („Hände“)
führt die Werkzeuge wirklich aus: Ort suchen (Open-Meteo Geocoding), Wetter abrufen (Open-Meteo Forecast), Wikipedia lesen, rechnen – und gibt das Ergebnis zurück.

6 · Drei Fragen zum Mitdenken

1. Wer ruft die Wetter-API tatsächlich auf?
2. Warum hat der Agent im Modus „Manipuliert“ das Fahrrad empfohlen?
3. Wie viele Modellaufrufe entsprächen Frage 2 (Rom) in der hier gezeigten Schleife?

Datenquellen: Open-Meteo (CC BY 4.0, ohne Schlüssel) · Wikipedia (CC BY-SA). Ist das Netz nicht erreichbar, nutzt die Seite gespeicherte Beispieldaten (deutlich markiert). Die App speichert keine Eingaben. Für Live-Daten werden Ortsnamen bzw. Koordinaten an Open-Meteo und Artikeltitel an Wikipedia gesendet.