Nutzen Sie KI-Agenten zu Ihrem Vorteil

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Mit Claude können Sie KI-Agenten erstellen, die effektiver planen, handeln und zusammenarbeiten.

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Leistungsstarke, kollaborative und sichere KI-Agenten

Überlegene Denkweisen und Antworten von menschlicher Qualität.

Das beste Modell für KI-Agenten

Claude übertrifft andere Modelle in KI-Agent-Szenarien: vom Kundensupport bis zur Programmierung.

KI-Agenten mit menschlicher Note

Der Gesprächsstil von Claude führt zu einer echten Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und Benutzern.

KI zum Schutz Ihrer Marke

Claude erzielt Top-Werte bei Ehrlichkeit, Jailbreak- und Markensicherheit.

Aufbau effektiver Agenten

Was das Anthropic Engineering Team aus der Zusammenarbeit mit Kunden und der Entwicklung eigener Agenten gelernt hat.

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Mit der Claude Developer Platform KI-Agenten erstellen

Integrieren Sie die leistungsstarken KI-Funktionen von Claude in Ihre Anwendungen, und stellen Sie produktionsfähige Agenten schneller bereit.

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Du bist ein KI-Assistent, der sich auf die Klassifizierung von Kundensupporttickets spezialisiert hat. Du sollst den Inhalt eines bestimmten Tickets analysieren und es der geeignetsten Kategorie aus einer vordefinierten Liste zuzuweisen. Du sollst auch die Gründe für die Klassifizierungsentscheidung angeben.

Sehen wir uns zunächst die verfügbaren Kategorien an:

<category_list>
{{CATEGORY_LIST}}
</category_list>

Hier ist der Inhalt des Support-Tickets, das eingeordnet werden soll:

<ticket_content>
{{TICKET_CONTENT}}
</ticket_content>

Führe für diese Aufgabe die folgenden Schritte aus:
– Lies und analysiere den Ticketinhalt sorgfältig.
– Überlege, wie sich der Inhalt auf jede der verfügbaren Kategorien bezieht.
– Wähle die geeignetste Kategorie für das Ticket.
– Gib eine detaillierte Erklärung deines Denkprozesses an.

Verwende für die Antwort die folgende Struktur:
<classification_analysis>
Gib in diesem Abschnitt deinen Denkprozess auf:
– Zitiere die wichtigsten Teile des Ticketinhalts.
– Führe jede Kategorie auf und notiere dir, wie sie sich auf den Ticketinhalt bezieht.
– Gib für jede Kategorie Argumente für und gegen die Einstufung des Tickets in diese Kategorie an.
– Gib eine Rangfolge der drei am häufigsten gewählten Kategorien an.
</classification_analysis>

<classification>
<category>Die gewählte Kategorie gehört hierher</category>
<reasoning>Eine kurze Zusammenfassung deiner Gründe für die Wahl dieser Kategorie</reasoning>
</classification>

Denke daran, gründlich in deiner Analyse und klar in deiner Erklärung zu sein. Dein Ziel ist es, eine genaue Klassifizierung mit fundierten Argumenten bereitzustellen.

Effektivere KI-Agenten bereitstellen

  • Erstellen Sie Agenten und Workflows mit unserer API
  • Testen und Optimieren Sie Prompts in der Workbench
  • Integrieren Sie Grenzfunktionen in Ihre Agenten
  • Ermöglichen Sie es allen Entwickler, KI-Agenten zu erstellen

Zusammenarbeit mit Claude bei Programmieraufgaben

Claude Code ist ein agentisches Tool, mit dem Entwickler direkt von ihrem Terminal aus mit Claude arbeiten und Aufgaben von Code-Migrationen bis hin zur Fehlerbehebung delegieren können.

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Warum Branchenführer
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Kundenberichte lesen

„Claude Sonnet 4.5 erweitert die Kernstärken von GitHub Copilot. Unsere ersten Evaluierungen zeigen deutliche Verbesserungen bei der mehrstufigen Argumentation und dem Codeverständnis. Dadurch kann Copilot mit seinen agentischen Erfahrungen komplexe, codebasisübergreifende Aufgaben besser bewältigen. Wir erwarten, dass diese Vorteile für Entwickler einen erheblichen Wert darstellen werden, um sicher von der Idee zur Implementierung zu gelangen.“

Mario Rodriguez, Chief Product Officer

„Notion Agent spart unseren Kunden Zeit, indem es komplexe, mehrstufige Workflows direkt in ihrem Workspace abwickelt. Im Test zeigte Claude Sonnet 4.5 deutliche Verbesserungen bei der Argumentation, Planung und Anpassung. Durch die präzise Befolgung von Anweisungen fühlt sich Notion Agent wirklich persönlich an. Diese Grundlage ermöglicht zuverlässigere KI-Teammitglieder, die komplexe, mehrstufige Aufgaben unabhängig voneinander ausführen und Ergebnisse in dem Ton und Stil liefern, den Sie benötigen.“

Sarah Sachs, Leiterin im KI-Engineering

„Sonnet 4.5 stellt eine neue Generation von Programmiermodellen dar. Es ist überraschend effizient bei der Maximierung von Aktionen pro Kontextfenster durch parallele Tool-Ausführung, z. B. die gleichzeitige Ausführung mehrerer Bash-Befehle. Wir haben auch bemerkt, dass es spontan Unit-Tests schreibt und ausführt, um seine eigene Arbeit zu validieren. Dadurch wird unsere parallelen Cascade-Abläufe viel effektiver.“

Jeff Wang, CEO

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