Mit der neuen Agents API will Mistral AI seine Sprachmodelle in praktische Problemlöser verwandeln. Die Agenten können Aufgaben eigenständig ausführen, miteinander interagieren und externe Systeme einbinden.
Mistral AI stellt mit der neuen Agents API ein Framework vor, das den Einsatz von KI-Agenten in komplexen Unternehmensanwendungen ermöglichen soll. Die API erweitert die Fähigkeiten klassischer Sprachmodelle um Funktionen zur Aktion, Kontextwahrung und Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten.
KI-Agenten können mit Konnektoren und MCP-Tools ausgestattet werden, um Python-Code auszuführen, im Web zu suchen, Bilder zu erstellen oder auf Dokumente in der Mistral Cloud zuzugreifen. Die Verbindung zu externen Systemen erfolgt über das Model Context Protocol (MCP), Anthropics Standard zur Integration von APIs, Datenbanken und Benutzerdaten.
Kontextwahrung und Agenteninteraktion
Im Unterschied zu herkömmlichen Chatmodellen sind Konversationen mit der Agents API zustandsbehaftet. Das bedeutet, dass der Kontext einer Unterhaltung erhalten bleibt, auch wenn sie unterbrochen oder zu einem früheren Punkt zurückverfolgt wird. Entwickler können Konversationen mit spezifischen Agenten beginnen oder direkt auf Modelle mit Konnektoren zugreifen. Alle Ausgaben lassen sich zudem als Streaming-Inhalte in Echtzeit darstellen.
Eine zentrale Funktion der neuen API ist die Orchestrierung mehrerer Agenten. Diese können gemeinsam an einer Aufgabe arbeiten und sich dynamisch die Arbeit aufteilen. So kann etwa ein Finanzagent bei Bedarf Aufgaben an einen Websuch-Agenten oder einen Rechner-Agenten übergeben. Die einzelnen Agenten bleiben dabei auf ihren jeweiligen Funktionsbereich spezialisiert.
Beispiele für den Agenteneinsatz
Die API wurde bereits in mehreren Demonstratoren umgesetzt. Ein Coding Assistant interagiert mit Github, steuert einen Developer-Agenten und zeigt, wie sich Softwareentwicklung automatisieren lässt.
Ein Task-Management-Agent wandelt Gesprächsmitschriften in Projektanforderungen und Linear-Tickets um. Ein Finanzagent sammelt Kennzahlen, erstellt Analysen und archiviert Ergebnisse.
Weitere Demonstratoren zeigen einen Reiseplaner sowie einen digitalen Ernährungsberater, der Mahlzeitenprotokolle analysiert und Essensvorschläge macht.
Die Agents API ergänzt Mistrals bestehende Chat Completion API und ist laut Unternehmen als Rückgrat agentenbasierter Unternehmensanwendungen gedacht. Entwickler können beliebig viele Agenten definieren, diese kombinieren und zu Workflows verknüpfen.
