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193
apps/docs/content/docs/de/getting-started/index.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,193 @@
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title: Erste Schritte
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import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
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import { Card, Cards } from 'fumadocs-ui/components/card'
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import { File, Files, Folder } from 'fumadocs-ui/components/files'
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import { Step, Steps } from 'fumadocs-ui/components/steps'
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import { Tab, Tabs } from 'fumadocs-ui/components/tabs'
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import {
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AgentIcon,
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ApiIcon,
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ChartBarIcon,
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CodeIcon,
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ConditionalIcon,
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ConnectIcon,
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ExaAIIcon,
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FirecrawlIcon,
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GmailIcon,
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NotionIcon,
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PerplexityIcon,
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SlackIcon,
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} from '@/components/icons'
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import { Video } from '@/components/ui/video'
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import { Image } from '@/components/ui/image'
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Dieses Tutorial führt dich durch den Aufbau deines ersten KI-Workflows in Sim. Wir erstellen einen Personen-Recherche-Agenten, der Informationen über Personen mithilfe modernster LLM-Suchwerkzeuge finden kann.
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<Callout type="info">
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Dieses Tutorial dauert etwa 10 Minuten und behandelt die wesentlichen Konzepte zum Erstellen von Workflows in Sim.
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</Callout>
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## Was wir erstellen
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Einen Personen-Recherche-Agenten, der:
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1. Den Namen einer Person über eine Chat-Schnittstelle empfängt
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2. Einen KI-Agenten mit erweiterten Suchfähigkeiten nutzt
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3. Das Web mithilfe modernster LLM-Suchwerkzeuge (Exa und Linkup) durchsucht
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4. Strukturierte Informationen mithilfe eines Antwortformats extrahiert
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5. Umfassende Daten über die Person zurückgibt
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<Image
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src="/static/getting-started/started-1.png"
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alt="Beispiel für erste Schritte"
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width={800}
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height={500}
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/>
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## Schritt-für-Schritt-Anleitung
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<Steps>
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<Step title="Workflow erstellen und KI-Agenten hinzufügen">
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Öffne Sim und klicke im Dashboard auf "Neuer Workflow". Benenne ihn "Erste Schritte".
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Wenn du einen neuen Workflow erstellst, enthält er automatisch einen **Start-Block** - dies ist der Einstiegspunkt, der Eingaben von Benutzern empfängt. Für dieses Beispiel werden wir den Workflow über den Chat auslösen, daher müssen wir am Start-Block nichts konfigurieren.
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Ziehe nun einen **Agenten-Block** aus dem Blockbereich auf der linken Seite auf die Arbeitsfläche.
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Konfiguriere den Agenten-Block:
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- **Modell**: Wähle "OpenAI GPT-4o"
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- **System-Prompt**: "Du bist ein Personen-Recherche-Agent. Wenn dir ein Personenname gegeben wird, nutze deine verfügbaren Suchwerkzeuge, um umfassende Informationen über diese Person zu finden, einschließlich ihres Standorts, Berufs, Bildungshintergrunds und anderer relevanter Details."
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- **Benutzer-Prompt**: Ziehe die Verbindung vom Ausgabefeld des Start-Blocks in dieses Feld (dies verbindet `<start.input>` mit dem Benutzer-Prompt)
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<div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
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<Video src="getting-started/started-2.mp4" width={700} height={450} />
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</div>
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</Step>
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<Step title="Werkzeuge zum Agenten hinzufügen">
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Verbessern wir unseren Agenten mit Werkzeugen für bessere Fähigkeiten. Klicke auf den Agenten-Block, um ihn auszuwählen.
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Im Bereich **Werkzeuge**:
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- Klicke auf **Werkzeug hinzufügen**
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- Wähle **Exa** aus den verfügbaren Werkzeugen
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- Wähle **Linkup** aus den verfügbaren Werkzeugen
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- Füge deine API-Schlüssel für beide Werkzeuge hinzu (dies ermöglicht dem Agenten, das Web zu durchsuchen und auf zusätzliche Informationen zuzugreifen)
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<div className="mx-auto w-3/5 overflow-hidden rounded-lg">
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<Video src="getting-started/started-3.mp4" width={700} height={450} />
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</div>
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</Step>
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<Step title="Den grundlegenden Workflow testen">
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Jetzt testen wir unseren Workflow. Gehe zum **Chat-Panel** auf der rechten Seite des Bildschirms.
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Im Chat-Panel:
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- Klicke auf das Dropdown-Menü und wähle `agent1.content` (dies zeigt uns die Ausgabe unseres Agenten)
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- Gib eine Testnachricht ein, wie: "John ist ein Softwareentwickler aus San Francisco, der Informatik an der Stanford University studiert hat."
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- Klicke auf "Senden", um den Workflow auszuführen
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Du solltest die Antwort des Agenten sehen, der die in deinem Text beschriebene Person analysiert.
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<div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
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<Video src="getting-started/started-4.mp4" width={700} height={450} />
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</div>
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</Step>
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<Step title="Strukturierte Ausgabe hinzufügen">
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Jetzt lassen wir unseren Agenten strukturierte Daten zurückgeben. Klicke auf den Agenten-Block, um ihn auszuwählen.
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Im Bereich **Antwortformat**:
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- Klicke auf das **Zauberstab-Symbol** (✨) neben dem Schema-Feld
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- Gib in der erscheinenden Aufforderung ein: "Erstelle ein Schema namens Person, das Standort, Beruf und Bildung enthält"
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- Die KI generiert automatisch ein JSON-Schema für dich
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<div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
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<Video src="getting-started/started-5.mp4" width={700} height={450} />
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</div>
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</Step>
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<Step title="Die strukturierte Ausgabe testen">
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Gehe zurück zum **Chat-Panel**.
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Da wir ein Antwortformat hinzugefügt haben, sind jetzt neue Ausgabeoptionen verfügbar:
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- Klicke auf das Dropdown-Menü und wähle die neue Option für strukturierte Ausgabe (das Schema, das wir gerade erstellt haben)
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- Gib eine neue Testnachricht ein, wie: "Sarah ist eine Marketing-Managerin aus New York, die einen MBA von der Harvard Business School hat."
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- Klicke auf "Senden", um den Workflow erneut auszuführen
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Du solltest jetzt eine strukturierte JSON-Ausgabe sehen, bei der die Informationen der Person in die Felder Standort, Beruf und Bildung gegliedert sind.
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<div className="mx-auto w-full overflow-hidden rounded-lg">
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<Video src="getting-started/started-6.mp4" width={700} height={450} />
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</div>
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</Step>
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</Steps>
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## Was du gerade erstellt hast
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Herzlichen Glückwunsch! Du hast deinen ersten KI-Workflow erstellt, der:
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- ✅ Texteingaben über eine Chat-Schnittstelle empfängt
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- ✅ KI nutzt, um Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren
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- ✅ Externe Tools (Exa und Linkup) für erweiterte Funktionen integriert
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- ✅ Strukturierte JSON-Daten mit KI-generierten Schemas zurückgibt
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- ✅ Workflow-Tests und Iterationen demonstriert
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- ✅ Die Leistungsfähigkeit des visuellen Workflow-Aufbaus zeigt
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## Wichtige Konzepte, die du gelernt hast
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### Verwendete Block-Typen
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<Files>
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<File
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name="Start Block"
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icon={<ConnectIcon className="h-4 w-4" />}
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annotation="Einstiegspunkt für Benutzereingaben (automatisch enthalten)"
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/>
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<File
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name="Agent Block"
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icon={<AgentIcon className="h-4 w-4" />}
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annotation="KI-Modell für Textverarbeitung und -analyse"
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/>
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</Files>
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### Grundlegende Workflow-Konzepte
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**Datenfluss**: Variablen fließen zwischen Blöcken durch das Ziehen von Verbindungen
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**Chat-Schnittstelle**: Teste Workflows in Echtzeit mit dem Chat-Panel mit verschiedenen Ausgabeoptionen
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**Tool-Integration**: Erweitere die Fähigkeiten des Agenten durch Hinzufügen externer Tools wie Exa und Linkup
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**Variablenreferenzen**: Greife auf Block-Ausgaben mit der `<blockName.output>` Syntax zu
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**Strukturierte Ausgabe**: Verwende JSON-Schemas, um konsistente, strukturierte Daten von der KI zu erhalten
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**KI-generierte Schemas**: Nutze den Zauberstab (✨), um Schemas mit natürlicher Sprache zu generieren
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**Iterative Entwicklung**: Teste, modifiziere und teste Workflows einfach erneut
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## Nächste Schritte
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<Cards>
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<Card title="Weitere Blöcke hinzufügen" href="/blocks">
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Erfahre mehr über API-, Funktions- und Bedingungsblöcke
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</Card>
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<Card title="Tools verwenden" href="/tools">
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Integration mit externen Diensten wie Gmail, Slack und Notion
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</Card>
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<Card title="Benutzerdefinierte Logik hinzufügen" href="/blocks/function">
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Verwende Funktionsblöcke für benutzerdefinierte Datenverarbeitung
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</Card>
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<Card title="Deinen Workflow bereitstellen" href="/execution">
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||||
Mache deinen Workflow über REST API zugänglich
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</Card>
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</Cards>
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## Brauchst du Hilfe?
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**Bei einem Schritt hängengeblieben?** Schau in unserer [Blocks-Dokumentation](/blocks) nach detaillierten Erklärungen zu jeder Komponente.
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**Möchten Sie mehr Beispiele sehen?** Durchsuchen Sie unsere [Tools-Dokumentation](/tools), um zu sehen, welche Integrationen verfügbar sind.
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**Bereit für die Bereitstellung?** Erfahren Sie mehr über [Ausführung und Bereitstellung](/execution), um Ihre Workflows zu aktivieren.
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Reference in New Issue
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