#167 Phidata – Lokale KI-Agenten so einfach wie nie

2025 wird das Jahr der Agenten-Systeme sein. Fast jeden Tag sehen wir auf github neue Tools, Ansätze und Werkzeuge.

Wie Agenten-Systeme arbeiten habe ich hier beschrieben:

Je nach Zielgruppe haben wir unterschiedliche Agenten-Systeme.

Nicht-Techniker sind bei Linky.ai an der richtigen Stelle. KI ist in Lindy.ai tief integriert und bietet sehr einfache Funktionen. Lindy.ai läuft in der Cloud und für manche Anwendungsfälle sind lokale Agenten sinnvoll, deshalb lohnt es sich Phidata anzuschauen

Ich bin kein Entwickler, deshalb habe ich selbst noch keine Agenten-Systeme z.B. mit CrewAI aufgebaut, weil der Aufwand Python in der Tiefe zu lernen für mich zu hoch war.

Jetzt gibt es einen neuen lokalen Ansatz mit Phidata der vieles im Bereich KI-Agenten vereinfacht.

Was ist Phidata?

Phidata ermöglicht Entwicklern die einfache Erstellung lokaler KI-Agenten mit Funktionen wie Gedächtnis, Wissen und Werkzeugen, wobei der Fokus auf Privatsphäre und kostenloser Nutzung liegt. Dieses Framework bietet eine flexible Plattform zum Aufbau agentenbasierter Systeme, einschließlich der Möglichkeit, Teams von Agenten zu erstellen und über eine benutzerfreundliche Oberfläche mit ihnen zu interagieren.

Warum ist Phidata für Agent-Einsteiger so besonders?

Die einfache GUI

Vorab, es gibt eine schöne GUI, die es ermöglicht mit einzelnen Agenten oder Agenten-Teams zu chatten. Das ist so einfach, das es auch direkt Freude macht.

Weitere Punkte sind:

• Einfache Erstellung von Agenten mit integrierten Funktionen wie Gedächtnis, Wissen und Tools
• Flexibilität bei der Erstellung von Einzel- und Multi-Agenten-Architekturen
• Fokus auf Privatsphäre durch die Möglichkeit, Agenten lokal auszuführen
• Umfassende Dokumentation und Tutorials für einen schnellen Lernprozess
• OpenSource

Diese Kombination aus Zugänglichkeit und Leistungsfähigkeit macht Phidata zu einer attraktiven Wahl für Entwickler, die in die Welt der KI-Agenten einsteigen möchten, ohne dabei auf fortschrittliche Funktionen verzichten zu müssen.

Vereinfachte Agentendefinition mit Phidata

Phidata hat kürzlich Verbesserungen eingeführt, die die Definition von Agenten noch einfacher und effizienter gestalten. Entwickler können nun vordefinierte Agententypen direkt aus der Phidata-Bibliothek importieren, was den Prozess der Agentenerstellung erheblich beschleunigt

Diese Neuerung ermöglicht es, Agenten mit wenigen Codezeilen zu instanziieren, wobei nur die gewünschten Eigenschaften angepasst werden müssen.Zu den Verbesserungen gehören:

• Vereinfachte Syntax für die Agentendefinition
• Möglichkeit, Agenten durch einfaches Importieren vordefinierter Klassen zu erstellen
• Flexibilität bei der Überschreibung spezifischer Eigenschaften ohne vollständige Neudefinition
• Verbesserte Integration mit dem Playground-System für schnelleres Testen und Iterieren

Diese Optimierungen machen Phidata besonders attraktiv für Entwickler, die schnell prototypen und experimentieren möchten, ohne dabei an Flexibilität oder Leistungsfähigkeit einzubüßen

Vergleichen wir Lindy.ai und Phidata

Lindy.ai und Phidata sind zwei unterschiedliche Plattformen für die Entwicklung von KI-Agenten, die sich in ihren Zielgruppen und Funktionalitäten unterscheiden. Hier ist ein Vergleich der wichtigsten Merkmale:

Lindy.ai ist darauf ausgelegt, Nicht-Technikern die schnelle Erstellung von KI-Agenten zu ermöglichen, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Plattform bietet über 100 vorgefertigte Templates und ermöglicht es Benutzern, in wenigen Minuten funktionsfähige Assistenten für Aufgaben wie Content-Erstellung oder E-Mail-Management zu erstellen.

Im Gegensatz dazu richtet sich Phidata an Entwickler und bietet eine flexiblere, code-basierte Umgebung für die Erstellung von KI-Assistenten. Phidata legt besonderen Wert auf Funktionen wie Gedächtnis, Wissensintegration und die Möglichkeit, Agenten mit spezifischen Tools auszustatten. Die Plattform ermöglicht auch die lokale Ausführung von Agenten, was die Privatsphäre und Datenkontrolle verbessert.

Beide Plattformen unterstützen die Erstellung von Agententeams, wobei Lindy.ai dies als „Lindy Societies“ bezeichnet und Phidata eine flexiblere Struktur für die Zusammenstellung spezialisierter Agententeams bietet.

Während Lindy.ai sich auf die schnelle Implementierung von Geschäftsautomatisierungen konzentriert, eignet sich Phidata besser für Entwickler, die maßgeschneiderte und komplexe KI-Assistenten mit tiefgreifender Integration in bestehende Systeme erstellen möchten.

Anwendungsfälle für Phidata

Phidata ermöglicht die Entwicklung vielseitiger Agentensysteme für verschiedene Anwendungsfälle:

• Automatisierte Kundenbetreuung: Agenten können Kundenanfragen rund um die Uhr bearbeiten, Probleme lösen und bei Bedarf an menschliche Mitarbeiter eskalieren.
• Datenanalyse und Berichterstattung: Teams von Agenten können große Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und aussagekräftige Berichte generieren.
• Personalisierte Produktempfehlungen: Agenten analysieren Kundenverhalten und -präferenzen, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben.
• Automatisierte Inhaltserstellung: Agenten können Blogbeiträge, Social-Media-Inhalte und Marketingmaterial erstellen.
• Cybersicherheitsüberwachung: Agenten überwachen Netzwerke kontinuierlich auf Bedrohungen und reagieren in Echtzeit.
• Forschungsassistenz: Agenten durchsuchen Literatur, extrahieren relevante Informationen und erstellen Zusammenfassungen.
• Prozessoptimierung: Agenten analysieren Geschäftsprozesse und schlagen Verbesserungen vor.
• Automatisierte Terminplanung: Agenten koordinieren Termine unter Berücksichtigung verschiedener Kalender und Präferenzen.
• Sprachbasierte Interaktion: Agenten können natürliche Gespräche führen und komplexe Aufgaben ausführen.
• Prädiktive Wartung: Agenten überwachen Gerätedaten, sagen Ausfälle voraus und planen Wartungsarbeiten.

Diese Anwendungsfälle demonstrieren die Vielseitigkeit und das Potenzial von Phidata zur Entwicklung leistungsfähiger Agentensysteme für verschiedene Branchen und Aufgabenbereiche.

Wie lässt sich Phidata integrieren?

Phidata bietet eine Vielzahl von Integrationen zu anderen Systemen, um die Funktionalität und Flexibilität der KI-Agenten zu erweitern. Während die genaue Anzahl der Integrationen nicht spezifiziert ist, unterstützt Phidata eine breite Palette von Verbindungen:

• Sprachmodelle: Phidata arbeitet mit verschiedenen LLMs, einschließlich geschlossener Modelle wie OpenAI, Anthropic und Cohere sowie Open-Source-Modelle über Ollama, Together und Anyscale.
• Datenbanken: Es unterstützt zahlreiche Datenbanken und Vektorspeicher, darunter Postgres mit PgVector, Pinecone, LanceDB und Singlestore.
• API-Integrationen: Phidata ermöglicht die Einbindung von externen APIs, um den Funktionsumfang der Agenten zu erweitern.
• Entwicklungstools: Integration mit FastAPI, Django und Streamlit für die Bereitstellung von Agenten-Anwendungen.

Die Flexibilität von Phidata erlaubt es Entwicklern, bei Bedarf weitere Integrationen hinzuzufügen, wodurch das System kontinuierlich erweitert werden kann

Fazit:

Mit Phidata werde ich jetzt eigene lokale Agenten Systeme aufbauen und in lokale Workflows integrieren. Wir werden weiter erleben, das die Komplexität immer mehr in die KI-Systeme wandern wird. Mit BabyAGI hat es angefangen, das die Systeme sich ihre eigenen Tools bauen werden. Das heißt aus einfachen sprachlichen Beschreibungen und Vorgaben, bauen die Systeme Agenten.