Du kannst dir ein Problem in einem Agenten ansehen, der Tools nutzt, und die Lösung wählen, die dazu passt. Hier noch ein schneller Rückblick auf den Kurs.
Was du jetzt kannst
- Tool-Aufrufe richtig hinbekommen. Beschreibe, wann jedes Tool aufgerufen werden soll und wann nicht, teste mit einer Eval und aktiviere die strikte Tool-Nutzung.
- Die Wartezeit verkürzen und zeigen, was passiert. Führe unabhängige Tool-Aufrufe parallel aus und nutze Streaming, damit Nutzer sehen, welches Tool Claude gewählt hat, während sie warten.
- Die von Anthropic bereitgestellten Tools nutzen. Füge Code-Ausführung und Websuche hinzu, die auf der Seite von Anthropic laufen, und behalte Computer-Nutzung für Software, zu der es keinen anderen Zugang gibt.
- Weniger ausgeben. Miss die Input-Tokens in jeder Anfrage, cache deine Tool-Definitionen und nutze programmatische Tool-Aufrufe.
Zurück zu deinem eigenen Code
Geh zurück zu deinem eigenen Code und beginne mit dem Problem, das dich oder deine Nutzer am meisten stört. Wende die Lösung aus der Lektion an, die sich damit befasst. Die Lektionen bleiben hier, sodass du jede von ihnen erneut öffnen kannst, während du arbeitest.
Wo du als Nächstes nachschauen kannst
| Was du brauchst | Wo du es findest |
|---|---|
| Hilfe bei einem Tool-Problem, das die Lektionen nie behandelt haben | Fehlerbehebung bei der Tool-Nutzung(öffnet in neuem Tab) listet jedes Symptom mit der wahrscheinlichen Ursache und der Lösung auf. |
| Andere von Anthropic bereitgestellte Tools, über die drei des Kurses hinaus | Tool-Referenz(öffnet in neuem Tab) listet sie alle auf. |
| Leitfäden und Code-Beispiele zum Entwickeln mit Tools | Claude Cookbook(öffnet in neuem Tab) öffnet in der Kategorie Tools. |
| Claude mit externen Diensten und Daten zu verbinden, ohne jedes Tool selbst zu definieren und auszuführen | Einführung in das Model Context Protocol(öffnet in neuem Tab) ist ein Academy-Kurs, in dem du MCP-Server und -Clients mit dem Python SDK baust. |