1. Grok 4 KI-Agenten: Entwicklung eines KI-Assistenten mit Gedächtnis [0]

thumbnail Dieses Video zeigt, wie man mit Grok 4 und Lovable einen KI-Agenten erstellt, der sich an alle gegebenen Informationen erinnert und als persönlicher Produktivitätsassistent fungiert, indem er eine Chat-Oberfläche mit eigener Datenbank nutzt.

1.1. Die Leistungsfähigkeit von Grok 4 [6]

  1. Grok 4 übertrifft andere Sprachmodelle [7]
    • Es übertrifft alle anderen Sprachmodelle und ist in jeder Kategorie besser als Doktoranden.
  2. Kosteneffizienz von Grok 4 [8]
    • Grok 4 kostet gleich viel wie Claude, ist aber fünfmal besser pro Dollar.

1.2. Funktionsweise des KI-Agenten [9]

  1. Systemarchitektur [10]
    • Das System ist über Webhooks mit Lovable verbunden.
    • Eine Chat-Oberfläche ermöglicht die Interaktion mit Grok 4.
  2. Kernfunktionen des Agenten [14]
    • Der Agent spricht mit Grok 4.
    • Er speichert Informationen in einer eigenen Datenbank, was für Projekte wie dieses ideal ist.
    • Er hat die Fähigkeit, das Internet zu durchsuchen.
    • Der Agent verfügt über zwei Hauptfunktionen: das Durchsuchen seiner Gedächtnisdatenbank und das Erstellen von Einträgen.
  3. Beispiel für Gedächtnisfunktion [21]
    • Eine fiktive Erinnerung wird erstellt: "Jack liebt die Farbe Lila. Bitte erwähne das, wenn er über Farben spricht."

1.3. Demonstration der Gedächtnisfunktion [25]

  1. Benutzerinteraktion [26]
    • Der Benutzer stellt eine Frage zur Küchenrenovierung und bittet um Farbvorschläge.
  2. Systemverarbeitung [32]
    • Das System prüft und verarbeitet die Anfrage.
    • Es greift auf die Gedächtnisdatenbank zu, bevor es antwortet.
    • Dies ermöglicht es dem Agenten, sich an frühere Gespräche zu erinnern, ohne dass der Benutzer den Kontext wiederholen muss.
  3. Ergebnis der Interaktion [40]
    • Der Agent liefert eine Antwort, die auch zusätzliche Informationen aus dem Internet enthält.
    • Die Antwort berücksichtigt die gespeicherte Erinnerung: "Hey, du hast erwähnt, dass du die Farbe Lila liebst. Ich werde das auf jeden Fall in meine Vorschläge einweben."
    • Diese Erinnerung wurde nicht explizit in der aktuellen Anfrage erwähnt, sondern aus der Gedächtnisdatenbank abgerufen.

2. Aufbau des KI-Agenten mit Lovable und n8n [47]

thumbnail Der Aufbau des KI-Agenten umfasst das Herunterladen von Blaupausen, die Konfiguration von Lovable mit einem Prompt, die Erstellung eines n8n-Workflows und die Verbindung mit Grok 4 sowie externen Tools.

2.1. Vorbereitung und Konfiguration von Lovable [47]

  1. Herunterladen der Blaupausen [47]
    • Es werden "Blaupausen" heruntergeladen, die für den Aufbau des Agenten notwendig sind.
    • Ein "Grok Memory Agent" kann einfach heruntergeladen und hochgeladen werden.
  2. Konfiguration von Lovable [54]
    • Lovable wird als KI-Betriebssystem beschrieben, das mit Tools wie Bolt vergleichbar ist.
    • Ein großer Prompt wird in Lovable eingefügt, um eine WhatsApp-ähnliche Chat-Oberfläche zu erstellen.
    • Benutzer können eigene Designs erstellen oder bestehende "Remix"-Projekte anpassen.
    • Nach Eingabe des Prompts beginnt Lovable mit dem Aufbau der Benutzeroberfläche.

2.2. Erstellung des n8n-Workflows [72]

  1. Importieren des Workflows [72]
    • Ein neuer Workflow wird in n8n importiert, indem eine Datei ausgewählt wird.
  2. Einrichtung des Webhooks [78]
    • Ein Webhook wird in n8n eingerichtet, um die Verbindung zu Lovable herzustellen.
    • Dieser Webhook erhält den Namen "Grock memory".
    • Lovable wird angewiesen, Chat-Nachrichten an diesen Webhook zu senden.
  3. Integration des KI-Agenten (Grok 4) [99]
    • Ein KI-Agent wird im n8n-Szenario hinzugefügt und mit Grok 4 verbunden.
    • Ein Chat-Modell wird hinzugefügt und als "XAI" konfiguriert.
    • Ein Konto bei XAI wird benötigt, wofür eine API-Schlüssel-Erstellung auf console.x.ai erforderlich ist.
    • Der generierte API-Schlüssel wird kopiert und in n8n als neue Anmeldeinformation eingefügt.
  4. Testen der Verbindung [130]
    • Ein Chat-Trigger wird hinzugefügt, um die Konversation mit Grok 4 zu testen.
    • Eine Testfrage wird gestellt: "Hey Mann, wer war der größte Mann, der je gelebt hat?"
    • Die Antwort wird sofort und schnell zurückgegeben, was die korrekte Funktionsweise bestätigt.

3. Hinzufügen von Werkzeugen und Konfiguration des Agenten [137]

thumbnail Nach der grundlegenden Einrichtung werden Werkzeuge wie Internetsuche und ein Gedächtnissystem hinzugefügt, und der KI-Agent wird mit spezifischen Anweisungen und einem Gedächtnisprotokoll konfiguriert.

3.1. Integration von Werkzeugen [145]

  1. Internetsuche mit Tavis [145]
    • Ein HTTP-Request-Tool wird hinzugefügt, um die Tavis-API zu nutzen.
    • Die API-Schlüssel von Tavis werden in den Headern hinterlegt.
    • Die Abfrage wird vom Modell definiert, und es werden die fünf Top-Ergebnisse von Google abgerufen.
  2. Gedächtnisverwaltung mit Airtable [157]
    • Ein Airtable-Modul wird verwendet, um Erinnerungen zu erstellen und zu durchsuchen.
    • Erstellen von Einträgen: Das Modul wird so konfiguriert, dass es Datensätze in einer Airtable-Tabelle erstellt, wobei das Modell den Inhalt bestimmt.
    • Durchsuchen von Einträgen: Das Modul wird so konfiguriert, dass es Einträge in der Airtable-Tabelle durchsucht und alle relevanten Informationen zurückgibt.

3.2. Workflow-Verbindung und Prompt-Konfiguration [170]

  1. Verbindung der Komponenten [170]
    • Der Workflow wird mit einem Webhook verbunden, der die eingehenden Daten empfängt.
    • Die Antwort wird über den "Respond to Webhook"-Knoten zurückgesendet, anstatt sofort zu antworten.
  2. Agenten-Prompt und Systemnachricht [180]
    • Dem Agenten wird ein Prompt gegeben, der seine Aufgabe und sein Verhalten definiert.
    • Systemnachricht: Der Agent wird angewiesen, vor jeder Antwort sein Gedächtnis zu überprüfen und bei Bedarf neue Erinnerungen zu erstellen.
    • Gedächtnisprotokoll: Ein JSON-Body wird für das Gedächtnis definiert, um alle Gesprächsinhalte zu speichern. Die Kontextlänge wird auf 10 gesetzt.
    • Test des Workflows: Ein Test wird durchgeführt, indem eine Nachricht gesendet wird, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt übermittelt werden.
    • Es wird bestätigt, dass die Nachricht erfolgreich an den Webhook gesendet wurde.
    • Die Nachricht wird in den Prompt des KI-Agenten eingefügt.

3.3. Abschließende Tests und Ergebnisse [214]

  1. Ausführung des Workflows [214]
    • Der Workflow wird ausgeführt, und der Agent beginnt mit der Verarbeitung.
    • Der Agent durchsucht die Gedächtnisdatenbank und erstellt neue Einträge.
  2. Überprüfung der gespeicherten Erinnerungen [222]
    • Die erstellten Erinnerungen werden in der Wissensbasis angezeigt: "Jack liebt die Farbe Lila. Bitte erwähne das, wenn er über Farben spricht." und "Jacks Lieblingsessen ist Tacos. Dies wurde am Einfügedatum erwähnt."
  3. Demonstration der Gedächtnisfunktion in der Konversation [228]
    • Bei einer zukünftigen Anfrage, z. B. "Buche ein Restaurant", wird der Agent wissen, dass Jack Tacos mag und nach mexikanischen Restaurants suchen.
    • Die Konversationshistorie zeigt die Antwort des Agenten: "Deine Lieblingsfarbe ist Lila. Ich habe auch deine Lieblingsspeise Tacos aufgezeichnet. Du hast heute erwähnt. Gibt es noch etwas, das du mitteilen oder besprechen möchtest?"
    • Es wird betont, dass dies ein KI-Betriebssystem ist.