Selbstentwickelnde KI-Agenten mit OpenSpace: Fähigkeiten, MCP, Abstammung und kostengünstige Wiederverwendung
OpenSpace ist ein Framework zur Erstellung selbstentwickelnder KI-Agenten. Es speichert Fähigkeiten in SQLite mit Versionierung und Abstammung, unterstützt benutzerdefinierte und Host-Fähigkeiten und integriert über MCP über streambares HTTP. Das Tutorial zeigt eine Gehaltsabrechnungsaufgabe, die Wiederverwendung von Fähigkeiten, eine benutzerdefinierte SKILL.md und einen Live-MCP-Server mit reduzierten Token-Kosten bei wiederholten Aufgaben.
Das Tutorial richtet OpenSpace in Colab ein, klont das Repository mit sparsamem Checkout und installiert das Paket. Es konfiguriert Modell-Anmeldedaten (Anthropic/OpenAI), Workspace-Variablen und führt eine Lohnabrechnungs-Aufgabe über die asynchrone Python-API aus. OpenSpace entwickelt während der Aufgabenausführung Fähigkeiten weiter und speichert sie in SQLite mit Metadaten wie Herkunft (FIX, DERIVED, CAPTURED). Eine zweite verwandte Lohnabrechnungs-Aufgabe verwendet zuvor entwickelte Fähigkeiten wieder, was kostengünstigere Wiederverwendung demonstriert. Eine benutzerdefinierte SKILL.md (colab-csv-report) wird erstellt und vom Agenten automatisch entdeckt, und Host-Fähigkeiten (delegieren-aufgabe, fähigkeiten-entdeckung) werden bereitgestellt. Ein MCP-Server mit streamable HTTP Transport wird gestartet und getestet. Optional werden Fähigkeiten in die Cloud hochgeladen. Die Datenbank wird untersucht und zeigt eine Evolution von über 60 Fähigkeiten mit Abstammungs- und Qualitätsmetadaten. Das Tutorial schlussfolgert, dass OpenSpace selbstverbessernde Agenten-Workflows mit Wiederverwendung und reduziertem Tokenverbrauch ermöglicht.
Quelle: MarkTechPost —
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