AI-Agent: Automatisierte Planung & Ausführung mit lokalen Modellen
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In diesem Tutorial zeigen wir, wie man einen DataOps‑AI-Agenten entwickelt, der Datenoperationen selbstständig plant, ausführt und testet. Der Agent nutzt lokale Modelle von Hugging Face, sodass keine Cloud‑Abhängigkeiten nötig sind.
Der Agent besteht aus drei Rollen: Der Planner erstellt eine detaillierte Ausführungsstrategie, der Executor schreibt und führt Python‑Code mit pandas aus, und der Tester prüft die Ergebnisse anhand vordefinierter Kriterien.
Durch die Kombination von Planung, Ausführung und automatisiertem Testen entsteht ein vollständig selbstverifizierender Workflow, der die Effizienz von Datenprojekten erheblich steigert und gleichzeitig die Nachvollziehbarkeit gewährleistet.
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