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🛠️ Forget n8n. Build Your First AI Agent, in 8 easy steps! (+ Bonus) Most people get stuck before they even begin. They want to build the next Jarvis… but don’t even know how to connect an API. Let me break it down. No fluff. No hype. Just the exact path we’ve used to build working agents across real use cases. 👇 The 8-Step Blueprint for Your First AI Agent: 1. Start Small. Solve One Clear Problem. Forget "general agents." Start with one task: • Book a doctor’s appointment • Summarize unread emails • Monitor job boards and recommend matches ✅ The clearer the task, the faster you’ll build and debug. 2. Use an Off-the-Shelf LLM. No need to train anything. Claude, GPT, Gemini, or open-source (like Mistral, LLaMA). Just make sure it handles structured outputs and reasoning. 3. Connect to the Real World. Agents need tools: • Email API (Gmail, Outlook) • Calendar API (Google, Outlook) • File ops (PDFs, local storage) • Browsers (Playwright, Puppeteer) • Custom APIs ⚙️ Choose what your agent can touch and why. 4. Build the Skeleton Flow. Agent != chatbot. → Input task → Pass to model with clear instructions → Decide next step (API call, scrape, etc.) → Act, then loop it back Keep looping until the task is complete. Here is an opensource platform: https://lnkd.in/gyzMnnjw 5. Add Memory Gradually. Most beginners overdo this. Start with short-term memory (last few messages). Use JSON files or a basic DB before diving into vector stores. 6. Give It a Usable Interface. • CLI is fine to start • Then try Flask/FastAPI • Or Slack, Discord bots Make it usable beyond your console. 7. Test Like Crazy. Run real tasks. Watch it break. Patch it. Repeat. Every good agent goes through dozens of iterations before it’s reliable. 👉Only 4 days left! The opportunity to Join us building our Agentic Platform https://lnkd.in/g6YVkRSi 8. Stay Ruthlessly Focused. Don't build a universal agent. Build one that does one job 10x better than a human. 🚀 Your first agent should work. Not just “demo well.” Book appointments. Answer emails. Summarize tasks. Solve real problems. Once that’s done, the next agent becomes 10x easier to build. 🔁 Save this if you’re starting your AI agent journey. PDF by OpenAI | 56 comments on LinkedIn

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OpenAI hat den ChatGPT Agent Mode vorgestellt und er ist ein wichtiger Schritt in Richtung eines allumfassender persönlichen KI-Agenten für jeden. In diesem ...

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This article provides an overview of Suna's core capabilities and architecture, followed by a detailed, step-by-step tutorial on how to set up and run your own instance locally, empowering you to leverage this powerful AI agent within your own environment.

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In diesem Video zeige ich Ihnen eine vollständige Demo, in der ein KI-Sprachagent einen echten Anruf tätigt, um jemanden über eine Terminverzögerung zu informieren. Keine manuelle Einrichtung erforderlich – einfach pure Agentenmagie. Ob Sie Entwickler, Programmierer oder gerade dabei sind, Ihre eigene Sprach-KI-Agentur aufzubauen – ich zeige Ihnen, wie Sie: – Vapis MCP-Server in Cursor und N8N einrichten – KI-Agenten erstellen, die reale Anrufe tätigen – Ihn ohne technischen Aufwand in Ihre Arbeitsabläufe integrieren – Die Vorteile (und aktuellen Einschränkungen) von MCP-Servern verstehen 🛠️ Enthält Tools, Dokumentation, Einrichtungstipps und einen herunterladbaren Spickzettel für den sofortigen Einstieg. Laden Sie die vollständige Einrichtungsanleitung hier herunter: https://go.integraticus.com/6peTB Unsere Community: https://www.skool.com/voice-ai-bootcamp Arbeiten Sie mit uns 👋🏼 https://integraticus.com/ 00:00 Beispiel 02:10 Was ist MCP? 04:29 So verwenden Sie Vapi MCP 05:16 Cursor MCP einrichten 10:11 N8n einrichten 19:15 Meine Meinung Meine Links 🔗 👉🏻 Abonnieren: / @jannismoore 👉🏻 Instagram: https://instagram.com/jannismoore 👉🏻 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jannismoore/ 👉🏻 Weitere Möglichkeiten, mich zu erreichen: https://integraticus.com/links/ #VoiceAI #VapiMCP #AIAgents #n8n #cursorai

Model-Context-Protokoll (MCP) ermöglicht es Sprachmodellen, externe Tools wie Websuche, CAD-Software oder lokale Programme eigenständig zu nutzen. Inside AI zeigt, wie MCP funktioniert, wo es eingesetzt wird und welche Potenziale sich daraus für Automatisierung und Produktivität ergeben – auch mit lokalen LLMs. 📌 Themen im Überblick: 0:00 – Einführung 0:28 – Tools & LLMs 1:26 – Kontext und Thinking Tokens 5:15 – Websuche als Tool 6:28 – Was ist MCP? 9:39 – MCP-Clients & Server 11:07 – Lokale Programme nutzen 14:13 – Praxis mit Goose 16:26 – Blender, Ableton, FreeCAD 20:09 – MCP für Unternehmen 📌 Jetzt in unseren Zukunftspodcast reinhören: https://lnk.to/outatime-fraunhofer 🌍 Mehr Infos auf unserer Website: https://www.outatime-podcast.de/ Abonniere unseren YouTube-Kanal: @FraunhoferIEM Für tägliche News rund um Themen und Veranstaltungen des Fraunhofer IEM, folge uns auch auf unseren anderen Kanälen: LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/fraunhofer-iem Instagram: https://www.instagram.com/fraunhofer.iem Newsletter: https://www.iem.fraunhofer.de/newsletter #ki #mcp

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