Werk:AI mit Arnie/Autogen, Langchain, Langflow, CrewAI...??
Im letzten Video haben wir also unseren ersten KI-Agenten gebaut, der verschiedene Subexperten hat, und das Ganze war wirklich relativ einfach, da wir dieses Drag-and-Drop-Tool haben. Wir haben Vector Shift verwendet, weil es hier einfach sehr, sehr gut funktioniert. Und ja, bei Vector Shift braucht man ein Abomodell. Natürlich haben wir auch die Möglichkeiten, andere Frameworks zu verwenden. Du hast natürlich schon gesehen, dass wir Frameworks haben wie Crew AI. Wir haben Autogen – Autogen kommt von Microsoft – und wir haben sogar die Möglichkeit, Langchain zu verwenden.
Langchain macht keine kompletten KI-Agenten. Langchain macht aber kleine Apps. Hier können wir RAG-Agenten machen, wenn du das so sehen willst. Wenn man auf Langchain KI-Agenten bauen will, dann braucht man danach natürlich noch dazu Langflow und all diese Dinge. Ich muss es sagen, wie es ist: Die sind es fast nicht wert zu lernen. Ja, ich weiß, das hört sich jetzt richtig, richtig doof an, und wir werden uns danach natürlich auch noch Autogen ansehen. Aber man braucht für die allerallermeisten Dinge ziemlich viel Wissen, hauptsächlich im Programmieren. Man muss Python installieren, man muss Anaconda installieren, man braucht ein anständiges Terminal, man muss ganz, ganz viel Code schreiben oder zumindest Code kopieren. Und ich denke wirklich, es geht alles hier in die falsche Richtung.
Die meisten versuchen jetzt schon einfach mit KI Dinge zu bauen, die eventuell noch nicht perfekt sind. All diese Frameworks haben tatsächlich auch Nachteile. Wenn wir z. B. versuchen, in Crew AI – da sind wir sehr vorbestimmt, wie wir die Dinge bauen können. Ja, wir können viele Experten zusammenholen, meinetwegen wollen wir einen ganz, ganz starken KI-Agenten haben, und wir holen uns fünf verschiedene Experten rein. Fünf verschiedene Experten mit GPT-4, das wird natürlich mit der Zeit auch teuer. Die ganzen API-Calls, die summieren sich. Ja, generell hat man geringe API-Kosten, aber mit der Zeit können sich diese summieren.
Wenn wir hier wirklich Monate damit verbringen, die ganzen Programmiersprachen besser kennenzulernen und danach noch mal Monate damit verbringen, um die Dinge richtig zu implementieren, und in der Zwischenzeit verbrauchen wir 100 € an API-Kosten, dann ist das ja alles toll, wenn man es wirklich jahrelang verwenden kann. Aber was passiert dann? Boom, OpenAI macht ein Update. Nach dem Update war alles, was man hier erstellt hat, fast für umsonst. Ja, es wird immer wieder Dinge brauchen. Man wird immer wieder natürlich richtig im Vorteil sein, wenn man hier am Zahn der Zeit bleibt und wenn man natürlich auch solche Applications bauen kann.
Ich sehe es auf YouTube und auf Social Media immer wieder und wieder und wieder: Lass Agents deine ganze Arbeit machen, verkaufe Agents für Hunderttausende Euro. Und ich sehe immer wieder, die Leute zimmern was in Python zusammen. Ein solches Python-Script, das wirst du nicht verkaufen. Wenn du etwas verkaufen kannst, dann ist es die fertige Lösung. So wie wir sie in Vector Shift gemacht haben. Die Leute, die wollen ein Interface, die Leute wollen den Link bekommen zu ihrem personalisierten Chat-GPT, das sie verwenden können. Die Leute wollen nichts weiter machen, die wollen keinen Python-Code, die wollen nicht in verschiedensten Dingen rumspielen, die wollen das alle nicht machen.
Wenn du etwas verkaufen willst, das will ich dir jetzt schon sagen, dann verwende Tools wie Vector Shift, Tools wie ich dir danach noch zeigen werde, Flowise, und baue einen Chatbot, den Leute entweder in einem separaten Interface verwenden können – so wie ChatGPT – oder, meiner Meinung nach das Allerbeste, baue diesen Chatbot ein in ihre Webseite, damit er als Kundensupport dienen kann. Ja, hier kannst du einen Agenten einbauen, der mehrere Tools mit reinholt – mit Function Calling und allen verschiedenen Dingen. Diese Sachen werden wir uns auch über die nächsten Videos noch viel besser ansehen.
Aber für mich ist wichtig: Wenn du jetzt hergehst und du lernst Autogen, Crew AI, Langchain, Langflow, all die ganzen Flows, all die ganzen Tools – ich habe ganz, ganz, ganz viel Zeit damit verbracht, diese Dinge zu lernen – sobald man sie kann, kommt ein Drag-and-Drop-Tool wie Vector Shift um die Ecke, und man braucht sie nicht mehr wirklich können. Deshalb machen wir es so: Über die nächsten Videos zeige ich dir Flowise. Flowise hatte auch richtig, richtig coole und supergute Updates. Mit Flowise können wir Function Calling machen, wir können die Assistant-API verwenden, wir können das gesamte Agent-Framework verwenden, wir haben sogar Zugriff auf Autogen in Flowise, wir haben Zugriff auf BabyAGI in Flowise, wir haben Zugriff auf all die großen Frameworks und brauchen uns hier mit Python nicht rumschlagen. Und wir bekommen das Ganze auch noch richtig praktisch. Erstens als Drag-and-Drop-Tool zum Erstellen und zweitens: Wir bekommen auch die Embeddings. Das heißt, wir können davon supergut einen Chatbot bauen.
Und das Allercoolste von dem allen ist: Flowise ist Open Source. Du kannst Flowise gratis verwenden. Gerade wenn du rumspielst, kannst du es auch lokal laufen lassen. Flowise ist meiner Meinung nach neben Vector Shift die zweite große Plattform, die man kennen sollte, wenn man Chatbots und KI-Agenten bauen will. Deshalb sehen wir uns über die nächsten Videos Flowise an. Ja, ich werde Autogen vielleicht noch mal kurz anreißen, aber auch in Flowise können wir Autogen verwenden, ohne den gesamten Code zu schreiben.
Wenn dir jemand auf Social Media erzählt, dass du alles in Python können musst, dass du alles komplett selbst bauen musst, für gewöhnlich macht das meiner Meinung nach einfach nicht wirklich Sinn. Weil ein kleines Update von OpenAI deinen gesamten Use Case eventuell zerstören könnte. Ich bin mir hier nicht sicher, ob wir Crew AI und Autogen in Zukunft immer noch verwenden werden. Ich bin mir aber sicher, dass wir solche Drag-and-Drop-Tools, womit man wirklich auch ein fertiges Interface machen kann, daß man die immer und immer wieder verwenden.
Also deshalb: Flowise in den nächsten Videos. Über die nächsten Videos zeige ich dir die coolsten Dinge in Flowise. Denn, wie schon gesagt, Flowise hat mittlerweile einige Dinge, die immer besser und besser und besser funktionieren.
Und um das noch mal klarzustellen: Langflow – das ist ein Tool, das baut auf Langchain auf, und das hat natürlich auch ein solches tolles Drag-and-Drop-Interface. Das kann man lokal laufen lassen in einer Python-Umgebung auf dem PC, auf dem Computer. Das ist auch richtig, richtig einfach und gut zu verwenden.
Also, Langflow macht schon Sinn. Das Einzige, was ich aktuell einfach sehe, ist: Dinge wie Crew AI, Autogen und Agency swarm, die relativ komplex zu verwenden sind. Ich denke tatsächlich, solche Drag-and-Drop-Tools sind wirklich mehr als genug. Ja, ein klein wenig Code wird man hier einfügen – gerade bei den Dingen, die Open Source sind. Auch Langflow ist Open Source, auch Flowise ist Open Source. Aber die Dinge, die kann man hier einfach laufen lassen, in Python oder in Node oder sonst wo, und wir können wirklich viele, viele coole Dinge damit machen.