Der nachfolgende Text wurden mit KI erstellt und kann Fehler enthalten. Fehler gefunden? Bei GitHub editieren
Key Takeaways
- Agentic Workflows bedeuten eigenständiges Arbeiten der KI über mehrere Schritte
- Test-Driven Development mit KI ist möglich und sinnvoll
- Feedback-Loops sind essentiell für die Qualität der KI-Ergebnisse
- Tools und Function Calling ermöglichen komplexere Workflows
- Das Model-Context-Protocol standardisiert die Tool-Integration
Wichtige Fragen der Folge
- Was ist der Unterschied zwischen Agentic Workflows und normalen KI-Interaktionen?
- Wie kann man sicherstellen, dass der generierte Code korrekt ist?
- Wie können KIs eigenständig Tests entwickeln und ausführen?
- Wie lässt sich KI sinnvoll in der professionellen Entwicklung einsetzen?
- Wie funktioniert die Integration verschiedener Tools in KI-Systeme?
Glossar
- Agentic Workflow: Eigenständiger, mehrstufiger Arbeitsprozess einer KI
- Function Calling: Fähigkeit einer KI, externe Funktionen/Tools aufzurufen
- Model-Context-Protocol (MCP): Standardisiertes Protokoll zur Integration von Tools in KI-Systeme
- Self-Verification: Selbstständige Überprüfung der eigenen Ausgaben durch die KI
- Test-Driven Development (TDD): Entwicklungsansatz, bei dem Tests vor der Implementation geschrieben werden
- Function Call: Möglichkeit der KI, externe Funktionen aufzurufen und deren Ergebnisse zu verarbeiten
- Code Interpreter: Tool zur Ausführung von Code innerhalb der KI-Umgebung
Dieser Podcast bietet einen tiefen Einblick in die praktische Anwendung von KI in der Softwareentwicklung und zeigt auf, wie KI-Systeme durch geeignete Tools und Feedback-Mechanismen zu verlässlichen Entwicklungswerkzeugen werden können.