KI-Agenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, können Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen, sind jedoch durch ihre Trainingsdaten begrenzt. Um wirklich nützliche Agenten zu entwickeln, müssen Sie sie mit Echtzeit-Webdaten verbinden. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie das AWS Strands SDK mit dem Web-MCP-Server von Bright Data kombinieren können, um autonome KI-Agenten zu erstellen, die auf Live-Webdaten zugreifen und diese analysieren können.

In diesem Leitfaden erfahren Sie:

Was das AWS Strands SDK ist und was es als Framework für die Entwicklung von KI-Agenten so einzigartig macht
Warum sich das AWS Strands SDK perfekt mit dem Web MCP-Server von Bright Data für webbasierte Agenten kombinieren lässt
Wie Sie AWS Strands mit Bright Data’s Web MCP integrieren, um einen autonomen Wettbewerbsanalyse-Agenten zu erstellen
Wie Sie Agenten erstellen, die autonom entscheiden, welche Web-Scraping-Tools sie basierend auf ihren Zielen verwenden

Lassen Sie uns loslegen!

Was ist AWS Strands SDK?

AWS Strands SDK ist ein leichtgewichtiges, codeorientiertes Framework, das von AWS für die Erstellung von KI-Agenten mit minimalem Code entwickelt wurde. Es verfolgt einen modellgesteuerten Ansatz, bei dem die Fähigkeiten der Agenten eher aus Modellentscheidungen als aus fest programmierter Logik hervorgehen.

Im Vergleich zu anderen KI-Agenten-Frameworks legt AWS Strands SDK den Schwerpunkt auf Einfachheit, Flexibilität und Produktionsreife. Im Einzelnen sind einige seiner Hauptmerkmale:

Modellunabhängig: Unterstützung für mehrere LLM-Anbieter, darunter AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic und andere
Native MCP-Unterstützung: Integrierte Integration mit dem Model Context Protocol für den Zugriff auf über 1000 vorgefertigte Tools
Minimaler Code: Erstellen Sie komplexe Agenten mit nur wenigen Zeilen Code
Produktionsreif: Enthält Fehlerbehandlung, Wiederholungsversuche und Beobachtbarkeit von Haus aus
Agentische Schleife: Implementiert Wahrnehmungs-Überlegungs-Handlungs-Zyklen für autonome Entscheidungsfindung
Multi-Agent-Unterstützung: Orchestrierungsprimitive zur Koordination mehrerer spezialisierter Agenten
Zustandsverwaltung: Sitzungs- und Kontextverwaltung über Interaktionen hinweg

AWS Strands SDK verstehen

Kernarchitektur

Das AWS Strands SDK vereinfacht die Agentenentwicklung mit einem übersichtlichen Drei-Komponenten-Design, das keine Kompromisse bei der Leistung eingeht.

Mit diesem Ansatz können Sie intelligente Agenten mit minimalem Code erstellen, für die sonst Tausende von Zeilen erforderlich wären.

Modellkomponente: Das Gehirn, das mit mehreren KI-Anbietern zusammenarbeitet
Tools-Integration: Verbindet Agenten über MCP-Server mit externen Systemen
Prompt-basierte Aufgaben: Definieren Sie das Verhalten von Agenten mit natürlicher Sprache anstelle von Code

Implementierung der Agenten-Schleife

Die Agenten-Schleife ist das, was Strands-Agenten so intelligent macht. Es ist wie ein kontinuierlicher Zyklus, in dem der Agent wahrnimmt, was geschieht, darüber nachdenkt und Maßnahmen ergreift, sodass er komplexe Aufgaben ganz alleine bewältigen kann.

Strands verändert die Spielregeln, indem es das KI-Modell entscheiden lässt, was als Nächstes zu tun ist. Anstatt jedes mögliche Szenario zu programmieren, ermittelt das Modell die Vorgehensweise auf der Grundlage der aktuellen Situation.

So funktioniert es in der Praxis:

Ihr Agent erhält eine Aufgabe von einem Benutzer.
Das Modell schaut sich an, was gerade passiert und welche Tools ihm zur Verfügung stehen.
Es entscheidet, ob es ein Tool verwendet, um Klarstellung bittet oder eine endgültige Antwort gibt.
Wenn es ein Tool verwendet, führt Strands dieses aus und gibt die Ergebnisse an das Modell zurück.
Dieser Zyklus wird fortgesetzt, bis die Aufgabe erledigt ist oder menschliche Hilfe benötigt wird.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein Tool zur Preisüberwachung entwickeln. Mit herkömmlicher Programmierung müssten Sie Logik schreiben, um die Websites von Mitbewerbern zu überprüfen, verschiedene Seitenlayouts zu verarbeiten, Fehler zu verwalten, Ergebnisse zu sammeln und Alarmschwellen einzurichten.

Mit Strands stellen Sie lediglich Web-Scraping-Tools bereit und weisen den Agenten an: „Überwachen Sie diese Websites von Mitbewerbern auf Preisänderungen von mehr als 5 % und benachrichtigen Sie mich mit einer Zusammenfassung.“ Das Modell ermittelt selbstständig, welche Websites überprüft werden müssen, wie Probleme zu behandeln sind und wann Benachrichtigungen gesendet werden sollen.

Warum AWS Strands SDK mit einem MCP-Server für die Abfrage von Webdaten kombinieren?

Mit AWS Strands erstellte KI-Agenten haben die Einschränkungen ihrer zugrunde liegenden LLMs geerbt – insbesondere den fehlenden Zugriff auf Echtzeitinformationen. Dies kann zu veralteten oder ungenauen Antworten führen, wenn Agenten aktuelle Daten wie Preise von Wettbewerbern, Marktbedingungen oder Kundenstimmungen benötigen.

Hier kommt der Web-MCP-Server von Bright Data ins Spiel. Dieser auf Node.js basierende MCP-Server lässt sich in die Suite der KI-fähigen Datenabruf-Tools von Bright Data integrieren. Mit diesen Tools kann Ihr Agent:

Auf alle Website-Inhalte zuzugreifen, selbst auf solche mit Anti-Bot-Schutz
Abfragen strukturierter Datensätze von über 120 beliebten Websites
Gleichzeitige Suche in mehreren Suchmaschinen
in Echtzeit mit dynamischen Webseiten zu interagieren

Derzeit umfasst der MCP-Server 40 spezialisierte Tools zum Sammeln strukturierter Daten von Websites wie Amazon, LinkedIn, TikTok und anderen mithilfe von Web Scraper-APIs.

Sehen wir uns nun an, wie Sie diese MCP-Tools mit dem AWS Strands SDK verwenden können!

So integrieren Sie AWS Strands SDK mit Bright Data MCP Server in Python

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mit AWS Strands SDK einen KI-Agenten erstellen, der über Funktionen zum Scraping und Abrufen von Live-Daten aus dem Web-MCP-Server verfügt.

Als Beispiel erstellen wir einen Wettbewerbsanalyse-Agenten, der Märkte und Wettbewerber autonom analysieren kann. Der Agent entscheidet anhand seiner Ziele, welche Tools er verwendet, und demonstriert so die Leistungsfähigkeit der Agenten-Schleife.

Befolgen Sie diese Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Ihren Claude + Bright Data MCP-basierten KI-Agenten mit AWS Strands SDK zu erstellen!

Voraussetzungen

Um das Codebeispiel zu replizieren, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

Softwareanforderungen:

Python 3.10 oder höher
Node.js (neueste LTS-Version empfohlen)
Eine Python-IDE (VS Code mit Python-Erweiterung oder PyCharm)

Kontoanforderungen:

Ein Bright Data-Konto (die kostenlose Version bietet 5.000 Anfragen pro Monat)
Ein Anthropic-Konto mit Claude-API-Zugriff und Guthaben

Hintergrundwissen (hilfreich, aber nicht erforderlich):

Grundlegendes Verständnis der Funktionsweise von MCP
Vertrautheit mit KI-Agenten und ihren Fähigkeiten
Grundkenntnisse der asynchronen Programmierung in Python

Schritt 1: Erstellen Sie Ihr Python-Projekt

Öffnen Sie Ihr Terminal und erstellen Sie einen neuen Ordner für Ihr Projekt:

mkdir strands-mcp-agent
cd strands-mcp-agent

Richten Sie eine virtuelle Python-Umgebung ein:

python -m venv venv

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

# Unter Linux/macOS:
source venv/bin/activate

# Unter Windows:
venvScriptsactivate

Erstellen Sie die Python-Hauptdatei:

touch agent.py

Ihre Ordnerstruktur sollte wie folgt aussehen:

strands-mcp-agent/
├── venv/
└── agent.py

Das war’s schon! Sie verfügen nun über eine Python-Umgebung, mit der Sie einen KI-Agenten mit Zugriff auf Webdaten erstellen können.

Schritt 2: Installieren Sie das AWS Strands SDK

Installieren Sie in Ihrer aktivierten virtuellen Umgebung die erforderlichen Pakete:

pip install strands-agents python-dotenv

Dadurch wird Folgendes installiert:

strands-agents: Das AWS Strands SDK zum Erstellen von KI-Agenten
python-dotenv: Für die sichere Verwaltung von Umgebungsvariablen

Fügen Sie anschließend diese Importe zu Ihrer Datei agent.py hinzu:

from strands import Agent
from strands.models.anthropic import AnthropicModel
from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient
from mcp.client.stdio import stdio_client, StdioServerParameters

Cool! Sie können nun das AWS Strands SDK für die Erstellung von Agenten verwenden.

Schritt 3: Umgebungsvariablen einrichten

Erstellen Sie eine .env -Datei in Ihrem Projektordner für die sichere Verwaltung von API-Schlüsseln:

touch .env

Fügen Sie Ihre API-Schlüssel zur .env -Datei hinzu:

# Anthropic API für Claude-Modelle
ANTHROPIC_API_KEY=Ihr_Anthropic-Schlüssel_hier

# Bright Data-Anmeldedaten für Web-Scraping
BRIGHT_DATA_API_KEY=Ihr_Bright_Data-Token_hier

Richten Sie in Ihrer Datei agent.py das Laden von Umgebungsvariablen ein:

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# API-Schlüssel lesen
ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
BRIGHT_DATA_API_KEY = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_KEY")

Das war’s schon! Jetzt können Sie API-Schlüssel sicher aus der .env -Datei laden.

Schritt 4: Installieren und Testen des Bright Data MCP-Servers

Installieren Sie den Bright Data Web MCP global über npm:

npm install -g @brightdata/mcp

Testen Sie, ob er mit Ihrem API-Schlüssel funktioniert:

# Unter Linux/macOS:
API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" npx -y @brightdata/mcp

# Unter Windows PowerShell:
$env:API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>"; npx -y @brightdata/mcp

Wenn dies erfolgreich ist, werden Protokolle angezeigt, die den Start des MCP-Servers zeigen. Bei der ersten Ausführung werden automatisch zwei Zonen in Ihrem Bright Data-Konto erstellt:

mcp_unlocker: Für Web Unlocker
mcp_browser: Für Browser-API

Sie können dies in Ihrem Bright Data-Dashboard unter„Proxy & Scraping-Infrastruktur” überprüfen.

Großartig! Der Web-MCP-Server funktioniert einwandfrei.

Bright Data's control panel showing the free tier MCP requests

Schritt 5: Initialisieren Sie das Strands-Modell

Konfigurieren Sie das Anthropic Claude-Modell in Ihrer agent.py:

# Anthropic-Modell initialisieren
model = AnthropicModel(
    model_id="claude-3-opus-20240229",  # Sie können auch claude-3-sonnet für geringere Kosten verwenden.
    max_tokens=4096,
    params={"temperature": 0.3}
)

# API-Schlüssel festlegen
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = ANTHROPIC_API_KEY

Dadurch wird Claude als LLM Ihres Agenten mit geeigneten Parametern für konsistente, fokussierte Antworten konfiguriert.

Schritt 6: Verbindung zum Web-MCP-Server herstellen

Erstellen Sie die MCP-Client-Konfiguration, um eine Verbindung zu den Tools von Bright Data herzustellen:

import asyncio
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

async def connect_mcp_tools():
    """Mit dem Bright Data MCP-Server verbinden und Tools entdecken"""

    logger.info("Verbindung zu Bright Data MCP wird hergestellt...")

    # Verbindung zum von Bright Data gehosteten MCP konfigurieren
    server_params = StdioServerParameters(
        command="npx",
        args=["-y", "@brightdata/mcp"],
        env={"API_TOKEN": BRIGHT_DATA_API_KEY, "PRO_MODE": "true"}
    )

    # MCP-Client erstellen
    mcp_client = MCPClient(lambda: stdio_client(server_params))

    # Verfügbare Tools suchen
    with mcp_client:
        tools = mcp_client.list_tools_sync()
        logger.info(f"📦 {len(tools)} MCP-Tools gefunden")

        for tool in tools:
            logger.info(f"  - {tool.tool_name}")

    return mcp_client, tools

Dadurch wird die Verbindung zum MCP-Server von Bright Data hergestellt und alle verfügbaren Web-Scraping-Tools werden erkannt.

Schritt 7: Definieren Sie den Wettbewerbsanalyse-Agenten

Erstellen Sie einen Agenten mit einer speziellen Eingabeaufforderung für Wettbewerbsanalyse:

def create_agent(model, tools):
    """Erstellen Sie einen Wettbewerbsanalyse-Agenten mit Zugriff auf Webdaten"""

    system_prompt = """Sie sind ein erfahrener Wettbewerbsanalyse-Analyst mit Zugriff auf leistungsstarke Webdaten-Tools über MCP.

## Ihre Aufgabe
Führen Sie eine umfassende Markt- und Wettbewerbsanalyse anhand von Echtzeit-Webdaten durch.

## Verfügbare MCP-Tools
Sie haben Zugriff auf diese Bright Data MCP-Tools:
- search_engine: Scrapen Sie Suchergebnisse von Google, Bing oder Yandex.
- scrape_as_markdown: Extrahieren Sie Inhalte von beliebigen Webseiten mit CAPTCHA-Umgehung.
- search_engine_batch: Führen Sie mehrere Suchvorgänge gleichzeitig durch.
- scrape_batch: Scrapen Sie mehrere Webseiten parallel.

## Autonomer Analyse-Workflow
Wenn Sie eine Analyseaufgabe erhalten, gehen Sie autonom vor:
1. Entscheiden Sie anhand des Ziels, welche Tools verwendet werden sollen.
2. Sammeln Sie umfassende Daten aus mehreren Quellen.
3. Fassen Sie die Ergebnisse zu umsetzbaren Erkenntnissen zusammen.
4. Geben Sie konkrete strategische Empfehlungen.

Seien Sie proaktiv bei der Tool-Auswahl – Sie haben die volle Autonomie, beliebige Kombinationen von Tools zu verwenden.

    return Agent(
        model=model,
        tools=tools,
        system_prompt=system_prompt
    )

Dadurch entsteht ein Agent, der auf Wettbewerbsanalyse spezialisiert ist und über autonome Entscheidungsfähigkeiten verfügt.

Schritt 8: Starten Sie Ihren Agenten

Erstellen Sie die Hauptfunktion zur Ausführung Ihres Agenten:

async def main():
    """Wettbewerbsanalyse-Agent ausführen"""

    print("🚀 AWS Strands + Bright Data MCP Wettbewerbsanalyse-Agent")
    print("=" * 70)

    try:
        # Mit MCP-Tools verbinden
        mcp_client, tools = await connect_mcp_tools()

        # Agent erstellen
        agent = create_agent(model, tools)

        print("n✅ Agent bereit mit Zugriff auf Webdaten!")
        print("n📊 Analyse wird gestartet...")
        print("-" * 40)

        # Beispiel: Analyse der Wettbewerbsposition von Tesla
        prompt = """
        Analysieren Sie die Wettbewerbsposition von Tesla auf dem Markt für Elektrofahrzeuge.

        Recherchieren Sie:
        - Aktuelle Produktpalette und Preisstrategie
        - Hauptkonkurrenten und deren Angebote
        - Aktuelle strategische Ankündigungen
        - Marktanteil und Positionierung

        Verwenden Sie Web-Scraping-Tools, um Echtzeitdaten von tesla.com und Suchergebnissen zu sammeln.
        """

        # Analyse mit MCP-Kontext durchführen
        with mcp_client:
            result = await agent.invoke_async(prompt)

        print("n📈 Analyseergebnisse:")
        print("=" * 50)
        print(result.content)

        print("n✅ Analyse abgeschlossen!")

    except Exception as e:
        logger.error(f"Fehler: {e}")
        print(f"n❌ Fehler: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Mission erfüllt! Ihr Agent ist bereit, autonome Wettbewerbsanalysen durchzuführen.

Schritt 9: Alles zusammenfügen

Hier ist der vollständige Code in agent.py:

import asyncio
import os
import logging
from dotenv import load_dotenv

from strands import Agent
from strands.models.anthropic import AnthropicModel
from strands.tools.mcp.mcp_client import MCPClient
from mcp.client.stdio import stdio_client, StdioServerParameters

# Umgebungsvariablen laden
load_dotenv()
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# API-Schlüssel lesen
ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
BRIGHT_DATA_API_KEY = os.getenv("BRIGHT_DATA_API_KEY")

# Anthropic-Modell initialisieren
model = AnthropicModel(
    model_id="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=4096,
    params={"temperature": 0.3}
)

API-Schlüssel festlegen
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = ANTHROPIC_API_KEY

async def connect_mcp_tools():
    """Mit dem Bright Data MCP-Server verbinden und Tools entdecken"""

    logger.info("Verbindung zu Bright Data MCP wird hergestellt...")

    # Verbindung zu Bright Data gehostetem MCP konfigurieren
    server_params = StdioServerParameters(
        command="npx",
        args=["-y", "@brightdata/mcp"],
        env={"API_TOKEN": BRIGHT_DATA_API_KEY, "PRO_MODE": "true"}
    )

    # MCP-Client erstellen
    mcp_client = MCPClient(lambda: stdio_client(server_params))

    # Verfügbare Tools erkennen
    with mcp_client:
        tools = mcp_client.list_tools_sync()
        logger.info(f"📦 {len(tools)} MCP-Tools erkannt")

        for tool in tools:
            logger.info(f"  - {tool.tool_name}")

    return mcp_client, tools

def create_agent(model, tools):
    """Erstellen Sie einen Wettbewerbsanalyse-Agenten mit Zugriff auf Webdaten"""

    system_prompt = """Sie sind ein erfahrener Wettbewerbsanalyse-Analyst mit Zugriff auf leistungsstarke Webdaten-Tools über MCP.

## Ihre Aufgabe
Führen Sie umfassende Markt- und Wettbewerbsanalysen anhand von Echtzeit-Webdaten durch.

## Verfügbare MCP-Tools
Sie haben Zugriff auf folgende Bright Data MCP-Tools:
- search_engine: Scrapen Sie Suchergebnisse von Google, Bing oder Yandex
- scrape_as_markdown: Extrahieren Sie Inhalte aus beliebigen Webseiten mit CAPTCHA-Umgehung
- search_engine_batch: Führen Sie mehrere Suchvorgänge gleichzeitig durch
- scrape_batch: Scrapen Sie mehrere Webseiten parallel

## Autonomer Analyse-Workflow
Wenn Sie eine Analyseaufgabe erhalten, gehen Sie autonom vor:
1. Entscheiden Sie anhand des Ziels, welche Tools Sie verwenden möchten
2. Sammeln Sie umfassende Daten aus mehreren Quellen
3. Synthese der Ergebnisse zu umsetzbaren Erkenntnissen
4. Bereitstellung spezifischer strategischer Empfehlungen

Seien Sie proaktiv bei der Tool-Auswahl – Sie haben die volle Autonomie, beliebige Kombinationen von Tools zu verwenden."""

    return Agent(
        model=model,
        tools=tools,
        system_prompt=system_prompt
    )

async def main():
    """Ausführen des Wettbewerbsanalyse Agent"""

    print("🚀 AWS Strands + Bright Data MCP Wettbewerbsanalyse Agent")
    print("=" * 70)

    try:
        # Mit MCP-Tools verbinden
        mcp_client, tools = await connect_mcp_tools()

        # Agenten erstellen
        agent = create_agent(model, tools)

        print("n✅ Agent bereit mit Zugriff auf Webdaten!")
        print("n📊 Analyse wird gestartet...")
        print("-" * 40)

        # Beispiel: Analyse der Wettbewerbsposition von Tesla
        prompt = """
        Analysieren Sie die Wettbewerbsposition von Tesla auf dem Markt für Elektrofahrzeuge.

        Recherchieren Sie:
        - Aktuelle Produktpalette und Preisstrategie
        - Wichtigste Wettbewerber und deren Angebote
        - Aktuelle strategische Ankündigungen
        - Marktanteil und Positionierung

        Verwenden Sie Web-Scraping-Tools, um Echtzeitdaten von tesla.com und aus Suchergebnissen zu sammeln.
        """

        # Analyse mit MCP-Kontext durchführen
        with mcp_client:
            result = await agent.invoke_async(prompt)

        print("n📈 Analyseergebnisse:")
        print("=" * 50)
        print(result)

        print("n✅ Analyse abgeschlossen!")

    except Exception as e:
        logger.error(f"Fehler: {e}")
        print(f"n❌ Fehler: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Führen Sie den KI-Agenten aus mit:

python agent.py

The agent demo including the output in the terminal.png

Im Terminal sollte folgende Ausgabe angezeigt werden:

Die MCP-Verbindung wird hergestellt
Erkennung verfügbarer Bright Data-Tools
Der Agent wählt selbstständig die zu verwendenden Tools aus
Echtzeitdaten werden von Tesla.com und Suchergebnissen gesammelt
Eine umfassende Wettbewerbsanalyse mit aktuellen Daten

Der Agent entscheidet selbstständig:

search_engine verwendet, um Informationen über Tesla und Wettbewerber zu finden
Verwendung von scrape_as_markdown, um Daten von tesla.com zu extrahieren
Kombinieren mehrerer Datenquellen für eine umfassende Analyse

Et voilà! Sie haben erfolgreich einen autonomen Wettbewerbsanalyse-Agenten erstellt, der auf Echtzeit-Webdaten zugreifen und diese analysieren kann.

Nächste Schritte

Der hier erstellte KI-Agent ist funktionsfähig, dient jedoch nur als Ausgangspunkt. Erwägen Sie, ihn auf die nächste Stufe zu heben, indem Sie:

Erstellen einer Konversationsschleife: Fügen Sie eine REPL-Schnittstelle hinzu, um interaktiv mit dem Agenten zu chatten
Spezialisierte Agenten erstellen: Erstellen Sie Agenten für die Preisüberwachung, Marktforschung oder Lead-Generierung
Implementierung von Multi-Agent-Workflows: Koordinieren Sie mehrere spezialisierte Agenten für komplexe Aufgaben.
Speicher und Status hinzufügen: Verwenden Sie die Statusverwaltung von AWS Strands für kontextbezogene Konversationen
Bereitstellung in der Produktion: Nutzen Sie die AWS-Infrastruktur für eine skalierbare Agentenbereitstellung
Erweiterung mit benutzerdefinierten Tools: Erstellen Sie Ihre eigenen MCP-Tools für spezialisierte Datenquellen
Hinzufügen von Beobachtbarkeit: Implementieren Sie Protokollierung und Überwachung für Produktionsbereitstellungen

Anwendungsfälle aus der Praxis

Die Kombination von AWS Strands und Bright Data ermöglicht fortschrittlichere KI-Agenten für verschiedene Geschäftsanwendungen:

Agent für Wettbewerbsanalyse: Überwachen Sie die Preise, Produktmerkmale und Marketingkampagnen Ihrer Mitbewerber in Echtzeit
Marktforschung: AnalysierenSie Branchentrends, die Stimmung der Verbraucher und sich abzeichnende Chancen
Agent für E-Commerce-Optimierung: Verfolgen Sie die Kataloge und Preise von Wettbewerbern für dynamische Preisstrategien
Agent für Lead-Generierung: Identifizieren und qualifizieren Sie potenzielle Kunden aus Webquellen
Agent für Markenüberwachung: Verfolgen Sie Erwähnungen, Bewertungen und den Ruf Ihrer Marke im Internet
Agent für Investment Research: Sammeln Sie Finanzdaten, Nachrichten und Marktsignale für Investitionsentscheidungen

Fazit

In diesem Artikel haben Sie gelernt, wie Sie das AWS Strands SDK mit dem Web-MCP-Server von Bright Data integrieren können, um autonome KI-Agenten zu erstellen, die auf Live-Webdaten zugreifen und diese analysieren können. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht es Ihnen, Agenten zu erstellen, die strategisch denken und gleichzeitig mit Echtzeitinformationen auf dem Laufenden bleiben.

Die wichtigsten Vorteile dieses Ansatzes sind:

Minimaler Code: Erstellen Sie komplexe Agenten mit nur etwa 100 Zeilen Python
Autonome Entscheidungsfindung: Agenten entscheiden anhand ihrer Ziele, welche Tools sie verwenden
Produktionsreif: Integrierte Fehlerbehandlung und Skalierbarkeit beider Plattformen
Echtzeit-Datenzugriff: Überwinden Sie die Einschränkungen von LLM mit Live-Webdaten

Um komplexere Agenten zu erstellen, entdecken Sie die gesamte Palette der in der Bright Data KI-Infrastruktur verfügbaren Dienste. Diese Lösungen können eine Vielzahl von Agentenszenarien unterstützen.

Erstellen Sie kostenlos ein Bright Data-Konto und probieren Sie noch heute die KI-gestützten Webdaten-Tools aus!

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