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 schneidet in Szenarien mit KI-Agenten besser ab als andere Modelle: vom Kundensupport bis zur Programmierung.

KI-Agenten mit menschlicher Note

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

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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Reduzierung unnötiger Code-Änderungen

Mit der Claude Platform KI-Agenten entwickeln

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

Du bist ein KI-Assistent, der auf die Klassifizierung von Kundensupporttickets spezialisiert ist. Deine Aufgabe ist es, den Inhalt eines bestimmten Tickets zu analysieren und es der am besten geeigneten Kategorie aus einer vordefinierten Liste zuzuweisen. Du musst auch den Grund für deine 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 die folgenden Schritte aus, um die Aufgabe zu erledigen:
– Lies und analysiere den Ticketinhalt sorgfältig.
– Überlege, inwiefern sich der Inhalt auf jede der verfügbaren Kategorien bezieht.
– Wähle die am besten geeignete Kategorie für das Ticket.
– Erkläre detailliert deinen Denkprozess.

Verwende für deine Antwort folgende Struktur:
<classification_analysis>
Erläutere in diesem Abschnitt deinen Denkprozess:
– Zitiere die wichtigsten Teile des Ticketinhalts.
– Führe jede Kategorie auf und nenne jeweils ihren Zusammenhang mit dem Ticketinhalt.
– Nenne für jede Kategorie Argumente für und gegen die Einordnung des Tickets in diese Kategorie.
– Gib eine Rangfolge der drei wahrscheinlichsten Kategorien an.
</classification_analysis>

<classification>
<category>Die von dir gewählte Kategorie gehört hierhin</category>
<reasoning>Eine kurze Zusammenfassung deiner Gründe für die Auswahl 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 KI-Agenten

  • Erstellen Sie Agenten und Workflows mit unserer API
  • Testen und optimieren Sie Prompts in der Workbench
  • Integrieren Sie Grenzfunktionen in Ihre Agenten
  • Geben Sie allen Entwicklern die Möglichkeit, KI-Agenten zu erstellen

Zusammenarbeit mit Claude bei Programmieraufgaben

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

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Kundenberichte lesen

„Claude Fable 5.1 ist das leistungsstärkste Modell, das wir auf CursorBench 3.2 getestet haben, mit 73,4 % bei maximalem Effort. Besonders überzeugt hat uns seine Fähigkeit, die eigene Arbeit zu verifizieren, wodurch es anspruchsvolle Coding-Aufgaben von Anfang bis Ende übernehmen kann.“

Sualeh Asif, Leiter Machine Learning

“Claude Fable 5.1 is the most capable model we've run on CursorBench 3.2, scoring 73.4% at max effort. We found it especially skilled at verifying its own work, allowing it to take on difficult coding tasks from start to finish.”

Sualeh Asif, Director of ML

„Im Rahmen unserer laufenden Bewertung von KI-Modellen hat Claude Fable 5.1 in unseren Tests beeindruckende Ergebnisse geliefert. Mit Claude Code hat es bei jedem getesteten fehlgeschlagenen Build die Ursache korrekt identifiziert, und zwar über alle Effort-Stufen hinweg. Zudem kommuniziert es wirkungsvoller als frühere Anthropic-Modelle: Die Statusmeldungen sind knapper und leichter nachvollziehbar.“

Josh Boyer, Distinguished Engineer

“As part of our ongoing evaluation of AI models, Claude Fable 5.1 delivered impressive results in our tests. Using Claude Code, it correctly identified the root cause of every broken build we tested, across all the effort levels. It also communicates more effectively than earlier Anthropic models, with updates that are more concise and easier to follow.”

Josh Boyer, Distinguished Engineer

„Wir verlagern unseren Opus-5-Traffic in Devin am Tag der Veröffentlichung auf Claude Fable 5.1. In unseren Tests lag es bei geringeren Kosten pro Aufgabe gleichauf mit Fable 5 oder leicht darüber, und mit der neuen Preisgestaltung für Cache-Lesevorgänge ist ein Modell der Fable-Klasse endlich auch für jene Workloads wirtschaftlich, die wir bislang auf Opus belassen hatten – angefangen beim Code-Review.“

Walden Yan, Mitgründer und CPO

“We're moving our Opus 5 traffic in Devin to Claude Fable 5.1 on launch day. It matched or edged out Fable 5 in our testing at a lower cost per task, and with the new cache read pricing a Fable-class model is finally economical for the workloads we'd kept on Opus, starting with code review.”

Walden Yan, Co-founder and CPO

Ressourcen für KI-Agenten

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