KI-Agenten mit hohem Durchsatz und niedrigen Kosten mit Gemini Flash auf Langbase

Für die Entwicklung von KI-Agents, die ihre Abläufe und externen Tools autonom verwalten können, müssen in der Regel Integrations- und Infrastrukturhürden überwunden werden. Langbase nimmt Ihnen die Verwaltung dieser zugrunde liegenden Komplexitäten ab und bietet eine Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von serverlosen KI-Agents, die auf Modellen wie Gemini basieren – und das alles ohne Framework.

Seit der Veröffentlichung von Gemini Flash haben Langbase-Nutzer schnell die Leistungs- und Kostenvorteile der Verwendung dieser schlanken Modelle für Agent-basierte Anwendungen erkannt.

Die Langbase-Plattform bietet über die Gemini API Zugriff auf Gemini-Modelle. Nutzer können so schnelle Modelle auswählen, die komplexe Aufgaben bewältigen und große Datenmengen verarbeiten können. Da eine niedrige Latenz für eine reibungslose Echtzeit-Interaktion entscheidend ist, eignet sich die Gemini Flash-Modellfamilie besonders gut für die Entwicklung von benutzerorientierten Agents.

Neben 28% schnelleren Reaktionszeiten konnten Plattformnutzer mit Gemini 1.5 Flash die Kosten um 50% senken und den Durchsatz ihrer Vorgänge um 78% steigern. Die Fähigkeit, ein großes Anfragevolumen zu verarbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, macht Gemini Flash-Modelle zur offensichtlichen Wahl für Anwendungen mit hoher Nachfrage für Anwendungsfälle wie die Erstellung von Social-Media-Inhalten, die Zusammenfassung von Forschungsarbeiten und die aktive Analyse medizinischer Dokumente.

Langbase ist eine serverlose, zusammensetzbare Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agents, mit der serverlose KI-Agents erstellt werden können. Es bietet vollständig verwaltete, skalierbare semantische RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), die als Memory-Agents bezeichnet werden. Zu den zusätzlichen Funktionen gehören Workflow-Orchestrierung, Datenverwaltung, Verarbeitung von Nutzerinteraktionen und Integration mit externen Diensten.

Pipe-Agents basieren auf Modellen wie Gemini 2.0 Flash und halten sich an die angegebenen Anweisungen. Außerdem haben sie Zugriff auf leistungsstarke Tools wie die Websuche und das Web-Crawling. Memory-Agents greifen hingegen dynamisch auf relevante Daten zu, um fundierte Antworten zu generieren. Mit den Pipe- und Memory-APIs von Langbase können Entwickler leistungsstarke Funktionen erstellen, indem sie leistungsstarke Schlussfolgerungen mit neuen Datenquellen verknüpfen und so das Wissen und die Nützlichkeit von KI-Modellen erweitern.

Durch die Automatisierung komplizierter Prozesse, die Steigerung der Workflow-Effizienz und die Bereitstellung hochgradig personalisierter Funktionen für Nutzer eröffnen KI-Agents Möglichkeiten für leistungsstärkere Anwendungen. Die Kombination aus leistungsstarker Argumentation, niedrigen Kosten und hoher Geschwindigkeit macht Gemini Flash-Modelle zur bevorzugten Wahl für Langbase-Nutzer. Plattform ansehen, um mit dem Erstellen und Bereitstellen von hocheffizienten, skalierbaren KI-Agents zu beginnen.