KI-Agenten selbst erstellen: Einfache Anleitung mit Hot Dev

Künstliche Intelligenz in Echtzeit zu integrieren, erfordert oft komplexe Infrastruktur. Doch mit den richtigen Tools lässt sich ein funktionsfähiger KI-Agent in Minuten statt Wochen entwickeln. Die neue Demo Hot Chat von Hot Dev zeigt, wie zwei verschiedene Agenten mit unterschiedlichen Gedächtnisstrategien parallel betrieben werden können – einer für persönliche Nutzung und einer für Teamarbeit.

KI-Agenten mit Gedächtnis in 15 Minuten einrichten

Die Demo basiert auf einer Next.js- und TypeScript-Anwendung, die über die Bibliothek @hot-dev/sdk mit der Hot-Plattform kommuniziert. Der Kern der Agentenlogik wird durch das Paket hot.dev/hot-ai-agent bereitgestellt, das wiederverwendbare Komponenten für Transportmechanismen, Befehle, Speicher und Streaming enthält. Sämtlicher Code ist unter der Apache-2.0-Lizenz open source verfügbar, sodass Entwickler die Implementierung nachvollziehen können.

Der Einrichtungsprozess ist bewusst einfach gehalten. Zunächst wird die Hot-CLI installiert, falls noch nicht geschehen. Anschließend wird das Demoprojekt geklont und gestartet:

git clone 
cd hot-demos/hot-chat
hot dev --open

In einem zweiten Terminal wird die Benutzeroberfläche gestartet:

cp .env.example .env
npm install && npm run dev

Nach dem Einrichten der Umgebungsvariablen – insbesondere der API-Schlüssel für Hot und Anthropic – öffnet sich die Anwendung unter ` Die Benutzeroberfläche ermöglicht das nahtlose Wechseln zwischen den beiden Agentenmodi, ohne dass ein Neustart erforderlich ist.

Persönliche vs. teamweite Gedächtnisverwaltung

Die beiden Agentenmodi unterscheiden sich grundlegend in der Speicherung von Kontextinformationen:

Persönlicher Modus: Gedächtnis folgt dem Nutzer

Im Personal Mode bleibt das Gedächtnis an den Nutzer gebunden. Egal, ob der Nutzer die Anwendung auf einem anderen Gerät oder in einer neuen Session öffnet – die gesammelten Informationen bleiben erhalten. Ein Beispiel:

• Der Nutzer gibt ein: /remember Ich bevorzuge Launch-Updates mit Blockern.
• Nach dem Schließen der Anwendung und erneuten Öffnen auf einem anderen Gerät kann mit /recall auf die gespeicherten Präferenzen zugegriffen werden.

Diese Funktionalität eignet sich besonders für:

• Persönliche Assistenten
• Tagebuch- oder Notizanwendungen
• Nutzer-spezifische KI-Kopiloten

Team-Modus: Gedächtnis folgt dem Kanal

Im Team Mode ist das Gedächtnis an den jeweiligen Kanal oder die Session gebunden. Nutzer, die in derselben Chat-Session agieren, teilen sich einen gemeinsamen Kontext, während verschiedene Kanäle unabhängig bleiben. Ein Beispiel:

• Ein Teammitglied trägt ein: "Wir haben beschlossen, die Dokumentation vor dem Launch fertigzustellen."
• Ein anderes Mitglied fragt: "/ask Was blockiert den Launch?"
• Der Agent antwortet mit Verweis auf die zuvor getroffenen Entscheidungen.

Diese Herangehensweise ist ideal für:

• Team-Chatbots
• Support-Inboxen
• Gemeinsame Arbeitsbereiche

Technische Architektur: Wie die Demo funktioniert

Die Benutzeroberfläche der Demo ist absichtlich simpel gehalten, um die Funktionalität in den Vordergrund zu stellen. Dennoch verbirgt sich dahinter eine durchdachte Architektur:

Kernkomponenten

• Schnellwahl-Chips: Vordefinierte Befehle wie Recall Präferenzen, Tagesübersicht oder Entscheidungen ermöglichen eine intuitive Nutzung ohne Syntaxkenntnisse.

• Streaming-Antworten: Die Antworten des Agenten werden in Echtzeit angezeigt, ähnlich wie bei modernen Chat-Interfaces.

• Dateianhänge: Nutzer können Dateien wie notes.md oder Screenshots hochladen. Der Agent speichert Metadaten wie Dateinamen und -typen.

• Identitätskontrollen: Die Anwendung zeigt die verwendeten session_id und user_id an – eine Struktur, die auch von Adaptern wie Slack oder Telegram genutzt wird.

• Agenten-Graph: Im Hot Dev App wird jeder Befehl als separater Event-Handler dargestellt, was die Struktur des Agenten ohne zentrale Dispatch-Funktion sichtbar macht.

Die Vorteile von hot-ai-agent

Für Entwickler, die bereits KI-Agenten implementiert haben, wird schnell klar: Viele wiederkehrende Aufgaben wie Befehlsparsing, Streaming oder Sitzungsverwaltung müssen nicht neu erfunden werden. Das Paket hot-ai-agent abstrahiert diese Schritte und bietet:

• Typisierte Transport-Nachrichten: Eine einheitliche Struktur für Nachrichten, die von verschiedenen Plattformen wie Web, Slack oder Telegram genutzt werden kann.

• Befehlsparsing: Befehle wie /ask@MeinBot Was gibt es Neues? werden automatisch in {name: "ask", arg: "Was gibt es Neues?"} umgewandelt.

• Gedächtnis-gestützte Chats: Der gesamte Ablauf – von der Abfrage über die Speicherung bis hin zum Streaming – wird in einer einzigen Funktion zusammengefasst.

• Stabile Streaming-Events: Jeder Agent gibt Ereignisse wie :reply:start, :delta und :end in einer konsistenten Struktur aus.

• Sitzungsbindung: Jede Anfrage wird mit der jeweiligen Sitzung und Nutzeridentität verknüpft, auch bei Tool-Aufrufen des LLMs.

• Agenten-spezifische Speicher: Jeder Agent erhält eigene Zustände, Statistiken und Fehlerprotokolle.

• MCP-Integration: Funktionen des Agenten lassen sich mit einer Annotation als MCP-Tool exponieren, sodass Clients wie Claude Desktop oder Cursor direkt darauf zugreifen können.

Der größte Vorteil liegt darin, dass Entwickler sich auf die Nutzererfahrung konzentrieren können, statt sich in technischen Details zu verlieren. Die Demo von Hot Dev beweist, wie schnell und einfach KI-Agenten mit Gedächtnisfunktionen umgesetzt werden können – und das mit offener, nachvollziehbarer Technologie.

In Zukunft wird die Integration von KI-Agenten in bestehende Arbeitsabläufe noch weiter vereinfacht werden. Tools wie Hot Dev tragen dazu bei, diese Hürden abzubauen und die Entwicklung zugänglicher zu machen.