Definieren Sie die Geschäftsaufgabe vor dem Prompt. Jeder Fall braucht andere Quellen und Guardrails.
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Bauen Sie eine nützliche KI-App und veröffentlichen Sie sie mit klaren Grenzen.
Starten Sie mit einem konkreten Case Study, fügen Sie geprüftes Wissen hinzu, verbinden Sie Tools nur für echte Arbeit, konfigurieren Sie State oder Memory bei Bedarf und veröffentlichen Sie mit Zugriff und Preisregeln.
KI-Client fragen
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Starten Sie mit einer Case Study.
Wählen Sie den nächsten Fall und ersetzen Sie Beispiele durch eigenes Wissen und Regeln.
01
1. Aufgabe wählen
Definieren Sie die Geschäftsaufgabe vor dem Prompt. Jeder Fall braucht andere Quellen und Guardrails.
01 1. Aufgabe wählen
02
2. Wissen hinzufügen
Laden Sie geprüfte Dokumente, Beispiele, Skripte, Lektionen, Policies oder Checklisten hoch.
02 2. Wissen hinzufügen
Geprüfte Beispiele nutzen Öffentlich und privat trennen Quellenabdeckung prüfen
03
3. Tools hinzufügen
Nutzen Sie Tools für echte Aktionen oder deterministische Berechnungen.
03 3. Tools hinzufügen
3. Tools hinzufügen
Fehlende Inputs abfragen Benanntes Tool ausführen
04
4. State und Memory hinzufügen
Wenn die Erfahrung aus Schritten besteht, wird sie als kontrollierte Geschichte beschrieben: current state, event oder trigger, guard, action und next state. Prostir hält diesen State und User Memory hinter Orleans-backed Grenzen für App, Session, Nutzer und Access Grant.
04 4. State und Memory hinzufügen
- Current state
- Event oder trigger
- Guard oder can-fire check
- Action und next state
05
5. Veröffentlichen und abrechnen
Eine veröffentlichte App erhält einen stabilen Remote MCP Endpoint mit Zugriff, Stripe und Quoten.
05 5. Veröffentlichen und abrechnen
06
6. Technische Basis
Prostir wird von Managed Code auf .NET, Orleans, MCP und ManagedCode-Paketen gebaut. Die technische Basis verweist auch auf Microsoft.Extensions.AI als .NET-Modell für Chat Clients, Embeddings, Function Invocation, Telemetry und Middleware.
06 6. Technische Basis
Microsoft.Extensions.AI ManagedCode.MCPGateway ManagedCode.MarkdownLd.Kb ManagedCode.Storage
07
7. Request-Pfad
Ein echter Request läuft nicht direkt in den Prompt. Er geht über den MCP Endpoint, löst den Access Grant auf, prüft Quoten, wählt Wissenssuche oder Tool Execution und liefert erst dann eine Policy-geformte Antwort.
07 7. Request-Pfad
7. Request-Pfad
MCP client request Access grant
08
8. Schwierige Pfade abdecken
Bevor Kunden sich auf die App verlassen, gehen Sie falschen Nutzer, fehlende Inputs, unbelegte Aussagen, erschöpfte Quote, Provider-Fehler, Handoff und saubere Ablehnung durch.
08 8. Schwierige Pfade abdecken
- Wrong tenant
- Missing inputs
- Quota exceeded
- Unsupported answer
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Wählen Sie den nächsten Fall und ersetzen Sie Beispiele durch eigenes Wissen und Regeln.