Hands-On – KI-Agenten in der Praxis
Viele scheitern bei Agenten wie OpenClaw oder Hermes an falschen LLMs, API-Limits oder überlaufenden Speichern (Memory). Hier zeige ich, warum die Wahl ganz bewusst auf den Hermes Agenten gefallen ist (Stichwort: Self-Improving Loops) und wie sich seine Schwächen durch smarte Tool-Ergänzungen ausgleichen lassen.
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Mein Tool-Stack für den Hermes Agenten
Hier sind alle im Video besprochenen Tools und Modelle, um das eigene Agenten-Setup massiv aufzuwerten:
1. Hosting: Hostinger (KVM 2 VPS)
Ein Agent, der lokal auf einem geschlossenen Laptop läuft, ist nutzlos, wenn man von unterwegs via Smartphone auf ihn zugreifen will. Für eine 24/7-Uptime läuft der Agent am besten auf einem KVM 2 VPS-Server von Hostinger. Das bietet den nötigen Leistungspuffer für weitere Hintergrundprozesse.
2. LLM Engine: Ollama & GLM-5.2
Modelle wie Gemini oder Claude verbrennen im Dauerbetrieb extrem schnell Tokens oder laufen ins Rate Limit. Die Lösung: Die Nutzung von Ollama in Kombination mit dem Cloud-Modell GLM-5.2 (Zhipu AI). Die schiere Power und Performance dieses Modells ist herausragend. Fehlt die Vision-Fähigkeit für Bilderkennung, lässt sich das via OCR-Script lösen oder der Agent wird temporär auf Modelle wie Qwen umgeschaltet.
3. Workspace-API: Composio
Der absolute Gamechanger für das Web-Scraping von Daten, die direkt in Google Sheets geschrieben werden sollen. Anstatt sich durch die unübersichtliche Benutzeroberfläche der Google Cloud Console zu quälen, fungiert Composio als Middleman. Man verbindet die Accounts mit einem Klick und gibt dem Agenten nahtlosen Zugriff auf die Google Workspace APIs.
4. Websuche: Tavily & Serper.dev
Für schnelle, für KI aufbereitete Web-Recherchen nutzt der Agent Tavily. Wenn es jedoch um harte SEO-Daten oder unverfälschte Google-Ergebnisse geht, wird auf Serper.dev umgeschaltet, um rohe Suchmaschinendaten abzugreifen.
5. Langzeitgedächtnis: Obsidian Vault
Der Hermes Agent hat ein begrenztes Memory, das schnell überläuft. Der Trick: Dem Agenten wird per Anweisung mitgeteilt, alte Erinnerungen in ein spezifisches lokales Verzeichnis – einen Obsidian Vault – auszulagern und dort zuerst zu suchen, bevor er aufgibt. Das löst das Speicherproblem elegant.
6. Software-Wissen: Context 7
Damit der Agent nicht bei der Bedienung oder Installation von Software scheitert, wird Context 7 über einen MCP-Server eingebunden. Das System liefert aktuelle Handbücher und Bedienungsanleitungen direkt in den Kontext des Agenten.
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