💡
Phase 1 · Impuls

Was ist ein KI-Agent – und was nicht?

Ein normaler KI-Chatbot wartet auf deine Eingabe, antwortet einmal – und ist fertig. Ein Agent denkt weiter. Er kann mehrere Schritte hintereinander ausführen, Tools nutzen, Entscheidungen treffen und Ergebnisse speichern – alles ohne dass du jeden Schritt einzeln anweist.

Der Unterschied in einem Satz:

💬 Chatbot
Du fragst → er antwortet
vs.
🤖 Agent
Du gibst ein Ziel → er erledigt es

Beispiel aus dieser Lektion: Statt jeden Tag manuell nach viralen Food-Trends zu suchen – startet ein Agent automatisch, analysiert Quellen, bewertet Trends mit KI und aktualisiert eine Website. Du tust nichts außer den Agent starten.

💡 Merksatz: Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein Agent erledigt Aufgaben. Der Unterschied ist Autonomie – der Agent entscheidet selbst wie er zum Ziel kommt.

📋
Phase 2 · Nachmachen

Wie ein Agent aufgebaut ist – Schritt für Schritt

Jeder Agent – egal wie komplex – besteht aus denselben drei Grundbausteinen:

📥 Input
Daten sammeln
→
🧠 Analyse
KI verarbeitet
→
📤 Output
Ergebnis ausgeben

In unserem Food-Trend Agent sieht das konkret so aus:

  • 1
    fetch_sources.py – Sammelt Themen und Quellen. In unserem Fall kuratierte Food-Trend Begriffe als Basis.
  • 2
    analyze_trends.py – Schickt die Themen an Claude API. Claude bewertet, kategorisiert und erklärt jeden Trend intelligent.
  • 3
    run_agent.py – Orchestriert alles. Ruft Schritt 1 und 2 auf, baut den Output zusammen und schreibt trends.json.
  • 4
    trends.json – Die Datei die das Frontend liest. Enthält alle Trends, Stats und Logs.
  • 5
    agent_dashboard.html – Lädt trends.json und zeigt alles visuell an. Kein Server nötig.

Der Kern – wie Claude Trends analysiert

Das Herzstück des Agents ist der Prompt der an Claude geschickt wird. Das ist auch der Teil den du für deine eigene Idee anpassen kannst:

analyze_trends.py – Der Claude Prompt 
prompt = """Du bist ein Food-Trend Analyst.
Analysiere diese Themen und wähle die 5 interessantesten aus.

Themen:
- viral pasta recipes TikTok 2026
- high protein meal prep trending
- smash burger variations viral
...

Antworte NUR mit einem JSON Array:
[
  {
    "name": "Trend Name",
    "category": "Health / Comfort Food / ...",
    "score": 85,
    "confidence": 90,
    "description": "Warum dieser Trend viral geht.",
    "why_trending": "Kurzer Grund"
  }
]"""

💡 Das Wichtigste am Prompt: Wir sagen Claude explizit "Antworte NUR mit JSON". Das macht es einfach den Output maschinell zu verarbeiten – kein manuelles Parsen nötig.

So startest du den Agent

Terminal – Agent starten 
# 1. Ins Agent-Verzeichnis wechseln
cd dein-agent-ordner

# 2. Abhängigkeiten installieren
pip install feedparser anthropic

# 3. API Key setzen (einmalig)
export ANTHROPIC_API_KEY=dein_api_key_hier

# 4. Agent starten
python3 run_agent.py

# Output:
dotry.ai Food Trend Agent
Sources prepared: 15 topics
Claude analyzed 5 trends
Done → trends.json updated

Danach öffnest du agent_dashboard.html im Browser – und siehst die Trends live visualisiert.

🤖

Live Demo ansehen

Der Food Trend Agent läuft – schau dir das Dashboard an

→

Den Agent auf deine Idee anpassen

Das Schöne an dieser Architektur: du kannst den Agent für fast jedes Thema nutzen. Ändere einfach die Seed-Themen in fetch_sources.py und den Prompt in analyze_trends.py:

fetch_sources.py – Deine eigenen Themen 
# Beispiel: KI-Tools statt Food-Trends
SEED_TOPICS = [
    "Claude 3.5 neue Features",
    "GPT-4o updates trending",
    "Cursor AI viral coding",
    "Perplexity vs Google trending",
    "AI agents automation 2026",
]

# Oder: Sport-Trends, Aktien, Reiseziele...
# Die Architektur bleibt gleich – nur die Daten ändern sich
🚀
Phase 3 · Anwenden

Deine nächsten Schritte

Du brauchst für den Start nur zwei Dinge: Python und einen Anthropic API Key. Der Key ist kostenlos zum Testen:

  • ☐Python installieren – python.org → kostenlos, 5 Minuten
  • ☐Anthropic API Key holen – console.anthropic.com → Account erstellen, Key kopieren
  • ☐Die 5 Agent-Dateien herunterladen (Link unten)
  • ☐pip install feedparser anthropic im Terminal ausführen
  • ☐API Key setzen und python3 run_agent.py starten
  • ☐agent_dashboard.html im Browser öffnen – dein erster Agent läuft! 🎉

🎯 Für Fortgeschrittene: Den Agent täglich automatisch starten kannst du mit einem Cronjob (Mac/Linux) oder dem Aufgabenplaner (Windows). Dann aktualisiert sich das Dashboard jeden Tag von selbst – ohne dass du etwas tust.