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Dr. Milan Milanović (@milan_milanovic) auf X

·547 Wörter·3 min
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Teil : Dieser Artikel
Teil : Prompt Packs | OpenAI Academy --- **Willkommen bei den Prompt Packs der OpenAI Academy!** Hier finden Sie eine Sammlung von sorgfältig kuratierten Prompt-Packs, die Ihnen helfen, das volle Potenzial von Sprachmodellen zu nutzen. Diese Packs sind so gestaltet, dass sie Ihnen bei verschiedenen Aufgaben und Anwendungen unterstützen, sei es für kreative Schreibprojekte, technische Dokumentationen oder die Erstellung von Inhalten für soziale Medien. --- **Warum Prompt Packs verwenden?** Prompt Packs bieten eine strukturierte und effiziente Möglichkeit, Sprachmodelle zu nutzen. Sie sparen Zeit und Mühe, indem sie vorgefertigte Prompts bereitstellen, die auf bewährten Methoden und Best Practices basieren. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Benutzer sind, diese Packs bieten wertvolle Ressourcen, um Ihre Produktivität zu steigern und die Qualität Ihrer Ausgaben zu verbessern. --- **Wie funktionieren Prompt Packs?** Jedes Prompt Pack enthält eine Reihe von Prompts, die speziell für bestimmte Anwendungen oder Aufgaben entwickelt wurden. Diese Prompts sind so gestaltet, dass sie das Sprachmodell anleiten, die gewünschten Ergebnisse zu erzeugen. Sie können die Prompts an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und so die Leistung des Modells optimieren. --- **Verfügbare Prompt Packs** - **Kreatives Schreiben**: Entdecken Sie Prompts, die Ihnen helfen, Geschichten, Gedichte und andere kreative Texte zu erstellen. - **Technische Dokumentation**: Nutzen Sie Prompts, die speziell für die Erstellung technischer Dokumentationen, Handbücher und Anleitungen entwickelt wurden. - **Soziale Medien**: Erstellen Sie ansprechende Inhalte für soziale Medien mit Prompts, die auf Engagement und Reichweite optimiert sind. - **Marketing und Werbung**: Entwickeln Sie überzeugende Marketingtexte und Werbekampagnen mit gezielten Prompts. - **Bildung und Lernen**: Nutzen Sie Prompts, die Ihnen helfen, Lernmaterialien, Quizfragen und Lernpläne zu erstellen. --- **Erstellen Sie Ihr eigenes Prompt Pack** Sie können auch Ihre eigenen Prompt Packs erstellen und mit der Community teilen. Nutzen Sie die Flexibil
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Typ: Content
Originaler Link: https://x.com/milan_milanovic/status/1980966619343142980?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA
Veröffentlichungsdatum: 2025-10-24


Zusammenfassung
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Microsoft Agent Framework
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WAS - Microsoft Agent Framework ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen, Orchestrieren und Verteilen von AI-Agenten und Multi-Agenten-Workflows, das Python und .NET unterstützt.

WARUM - Es ist für das AI-Geschäft relevant, weil es die Erstellung autonomer Agenten ermöglicht, die über Ziele nachdenken, Tools und APIs aufrufen, mit anderen Agenten zusammenarbeiten und sich dynamisch anpassen können, um komplexe Automatisierungs- und Integrationsprobleme zu lösen.

WER - Die Hauptakteure sind Microsoft, die Open-Source-Community und Entwickler, die mit AI-Agenten experimentieren.

WO - Es positioniert sich im Markt der Tools zur Entwicklung von AI-Agenten, integriert sich in das Azure-Ökosystem und unterstützt Sprachen wie Python und .NET.

WANN - Es ist ein relativ neues, aber schnell wachsendes Projekt mit einer aktiven und sich erweiternden Nutzerbasis.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:

  • Chancen: Integration in bestehende Stacks zur Erstellung fortschrittlicher AI-Agenten, Verbesserung der Automatisierung von Geschäftsprozessen.
  • Risiken: Wettbewerb mit anderen Open-Source-Frameworks und proprietären Lösungen für AI-Agenten.
  • Integration: Mögliche Integration mit Azure-Diensten zur Erweiterung der Automatisierungs- und Orchestrierungsfähigkeiten.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

  • Kern-Technologie-Stack: Python, .NET, SDK für AI-Agenten, Unterstützung für Multi-Agenten-Workflows.
  • Skalierbarkeit: Hohe Skalierbarkeit durch Unterstützung für die Orchestrierung von Multi-Agenten-Workflows.
  • Einschränkungen: Abhängigkeit vom Azure-Ökosystem für einige fortschrittliche Funktionen.
  • Technische Differenzierer: Unterstützung für autonome Agenten, die über Ziele nachdenken und sich dynamisch anpassen können, Integration mit verschiedenen Tools und APIs.

Einführung in das Microsoft Agent Framework: Der Open-Source-Motor für Agentic AI-Anwendungen
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WAS - Blog-Artikel von Azure AI Foundry über das Microsoft Agent Framework, der die Notwendigkeit einer neuen Basis für AI-Agenten erklärt.

WARUM - Es ist für das AI-Geschäft relevant, weil es erklärt, wie sich AI-Agenten über einfache Chatbots und Copiloten hinaus entwickeln und zu autonomen Softwarekomponenten werden, die über Ziele nachdenken und mit anderen Agenten zusammenarbeiten können.

WER - Die Hauptakteure sind Microsoft, Entwickler, die mit AI-Agenten experimentieren, und die Open-Source-Community.

WO - Es positioniert sich im Markt für Informationen und Best Practices zur Entwicklung von AI-Agenten, integriert sich in das Azure-Ökosystem.

WANN - Es ist ein aktueller Artikel, der die aktuellen und zukünftigen Trends in der Entwicklung von AI-Agenten widerspiegelt.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:

  • Chancen: Verständnis der Trends und Best Practices für die Entwicklung von AI-Agenten, Verbesserung der Unternehmensstrategie.
  • Risiken: Wettbewerb mit anderen Lösungen und Frameworks für AI-Agenten.
  • Integration: Mögliche Integration der gewonnenen Erkenntnisse zur Verbesserung des bestehenden Technologie-Stacks.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

  • Kern-Technologie-Stack: Diskussion über autonome AI-Agenten, Orchestrierung von Multi-Agenten-Workflows, Integration mit Tools und APIs.
  • Skalierbarkeit: Nicht direkt anwendbar, bietet jedoch Einblicke in die Skalierung von AI-Agenten-Lösungen.
  • Einschränkungen: Abhängigkeit von den bereitgestellten Informationen, die nicht alle technischen Aspekte abdecken könnten.
  • Technische Differenzierer: Fokus auf autonome und kooperative AI-Agenten, die über Ziele nachdenken und sich dynamisch anpassen können.

Anwendungsfälle
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  • Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
  • Client Solutions: Implementierung für Kundenprojekte
  • Development Acceleration: Reduzierung der Time-to-Market für Projekte
  • Strategische Intelligenz: Input für die technologische Roadmap
  • Wettbewerbsanalyse: Monitoring des AI-Ökosystems

Ressourcen
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Original Links #


Artikel empfohlen und ausgewählt vom Human Technology eXcellence Team, erstellt mit künstlicher Intelligenz (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-10-24 08:29 Quelle: https://x.com/milan_milanovic/status/1980966619343142980?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA

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