--- title: "Erstellen von AI-Agenten mit Bright Data in Agno" slug: build-ai-agents-in-agno-with-bright-data date: 2025-07-17T07:38:01+00:00 modified: 2025-11-04T08:47:39+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/ai/build-ai-agents-in-agno-with-bright-data type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.de/blog "Blog") / [AI](https://brightdata.de/blog/ai) [AI](https://brightdata.de/blog/ai) # Erstellen von AI-Agenten mit Bright Data in Agno Entdecken Sie, wie Sie Agno AI-Agenten mit Live-SERP- und Web-Scraping-Tools von Bright Data für präzise Daten-Workflows in Echtzeit versorgen können. 5 min lesen [ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) [Antonello Zanini Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) ![Build an Agent with SERP and Web Scraping Tools in Agno](https://media.brightdata.de/2025/07/Build-an-Agent-with-SERP-and-Web-Scraping-Tools-in-Agno.png) In diesem Artikel werden Sie Folgendes sehen: - Was Agno ist und was es als KI-Agenten-Framework besonders macht. - Warum die Integration mit Datenabfragetools Ihre KI-Agenten deutlich leistungsfähiger macht. - Wie man Agno mit Bright Data-Tools kombiniert, um Agenten zu erstellen, die Daten live abrufen können. Lasst uns eintauchen! ## Was ist Agno? [Agno](https://github.com/agno-agi/agno) ist ein quelloffenes Python-Framework zur Entwicklung von leichtgewichtigen KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen. Es bietet integrierte Unterstützung für Speicher, Wissensintegration, fortgeschrittene Argumentation und mehr. Was Agno einzigartig macht, sind die folgenden Aspekte: - **Modellunabhängig**: Bietet eine einheitliche Schnittstelle zu 23+ LLM-Anbietern. - **Hohe Leistung**: Agenten werden in ca. 3 Mikrosekunden instanziiert, wobei im Durchschnitt nur ~6,5 KiB Speicherplatz benötigt werden. - **Logisches Denken als Bürger erster Klasse**: Der Schwerpunkt liegt auf dem Reasoning, um die Zuverlässigkeit der Agenten zu verbessern und schwierige Aufgaben zu bewältigen. Es unterstützt drei Reasoning-Ansätze [: Reasoning-Modelle](https://docs.agno.com/reasoning/introduction#reasoning-models), [Reasoning-Tools](https://docs.agno.com/reasoning/introduction#reasoning-tools) und benutzerdefinierte Chain-of-Thought-Pipelines. - **Native Multimodalität**: Agenten können Text, Bilder, Audio und Video sofort verarbeiten und erzeugen. - **Unterstützung für Multi-Agenten-Szenarien**: Aufbau kollaborativer Teams von Agenten mit gemeinsamem Speicher, Kontext und koordiniertem Denken. - **Integrierte agentische Suche**: Agenten können über 20+ Vektordatenbanken zur Laufzeit durchsuchen, um moderne [agentenbasierte RAG-Workflows](/blog/ai/agentic-rag) zu ermöglichen. - **Integrierter Speicher und Sitzungsspeicher**: Agenten verfügen über integrierte Speicher- und Speichertreiber, die einen Langzeitspeicher und eine dauerhafte Sitzungsverfolgung ermöglichen. - **Strukturierte Ausgaben**: Gibt vollständig typisierte Antworten zurück. Darüber hinaus bietet Agno integrierte Unterstützung für über 50 Drittanbieter von KI-Tools. Das bedeutet, dass mit Agno erstellte KI-Agenten problemlos mit einigen der besten KI-Lösungen auf dem Markt integriert werden können. ## KI-Agenten brauchen Zugang zu Webdaten, um genau und effektiv zu sein Jedes KI-Agenten-Framework erbt wichtige Einschränkungen von den LLMs, auf denen es aufbaut. Da die meisten [LLMs auf statischen Datensätzen vortrainiert sind](/blog/web-data-de/llm-training-data), fehlt ihnen das Echtzeitbewusstsein und sie können nicht zuverlässig auf Live-Webinhalte zugreifen. Dies führt oft zu veralteten Antworten oder sogar zu Halluzinationen. Um diese Einschränkungen zu überwinden, benötigen Agenten (und, bei Erweiterungen, die LLMs, auf die sie sich verlassen) Zugang zu vertrauenswürdigen Webdaten. Warum gerade Webdaten? Weil das Internet die [umfassendste verfügbare Informationsquelle](/blog/web-data-de/data-sourcing) ist. Ein effektiver Weg, dies zu erreichen, besteht darin, Agno-Agenten die Möglichkeit zu geben, Live-Suchanfragen durchzuführen und Inhalte von jeder beliebigen Webseite zu scrapen. Das ist mit [**den Bright Data Tools von Agno**](https://github.com/agno-agi/agno/blob/main/libs/agno/agno/tools/brightdata.py) möglich! Diese Tools sind nativ in Agno integriert und ermöglichen Agenten den Zugriff auf eine [umfangreiche Suite von KI-fähigen Webdaten-Tools](/ai). Zu den Funktionen gehören Web Scraping, SERP-Datenabfrage, Screenshot-Funktionen und Zugriff auf Datenfeeds im JSON-Format von über 40 bekannten Websites. ## Wie man Bright Data Scraping Tools in einen Agno-Agenten integriert In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mit Agno einen Python-KI-Agenten erstellen, der mit Bright Data-Tools verbunden werden kann. Mit diesen Tools kann Ihr Agent Daten von jeder beliebigen Seite scrapen und aktuelle Suchmaschinenergebnisse abrufen. Folgen Sie den nachstehenden Schritten, um Ihren Bright Data-gestützten KI-Agenten in Agno zu erstellen! ### Voraussetzungen Um dieser Anleitung folgen zu können, benötigen Sie folgende Voraussetzungen: - [Python 3.7 oder höher lokal installiert](https://www.python.org/downloads/) (die neueste Version wird empfohlen). - Ein Bright Data-API-Schlüssel. - Ein API-Schlüssel für einen [unterstützten LLM-Anbieter](https://docs.agno.com/models/introduction#supported-models) (wir verwenden hier OpenAI, aber jeder unterstützte Anbieter funktioniert). Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie noch keinen Bright Data-API-Schlüssel haben. Wir werden Sie in den nächsten Schritten durch die Erstellung eines solchen Schlüssels führen. ### Schritt 1: Projekt einrichten Öffnen Sie ein Terminal und erstellen Sie einen neuen Ordner für Ihren Agno AI-Agenten mit Bright Data-gestützter Datenabfrage: ```none mkdir agno-bright-data-agent ``` Der Ordner `agno-bright-data-agent` wird den gesamten Python-Code für Ihren KI-Agenten enthalten. Navigieren Sie dann zu dem Projektordner und erstellen Sie darin eine [virtuelle Umgebung](https://docs.python.org/3/library/venv.html): ```none cd agno-bright-data-agent python -m venv venv ``` Öffnen Sie nun den Projektordner in Ihrer bevorzugten Python-IDE. Wir empfehlen [Visual Studio Code (mit der Python-Erweiterung)](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python) oder [PyCharm Community Edition](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/). Erstellen Sie eine neue Datei namens `agent.py` im Projektordner. Ihre Projektstruktur sollte nun wie folgt aussehen: ```none agno-bright-data-agent/ ├── venv/ └── agent.py ``` Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung in Ihrem Terminal. Unter Linux oder macOS führen Sie diesen Befehl aus: ```none source venv/bin/activate ``` Starten Sie unter Windows die entsprechende Funktion: ```none venv/Scripts/activate ``` In den nächsten Schritten werden Sie durch die Installation der erforderlichen Abhängigkeiten geführt. Wenn Sie lieber gleich alles installieren möchten, führen Sie den folgenden Befehl in der aktivierten virtuellen Umgebung aus: ```none pip install agno python-dotenv openai requests ``` **Hinweis**: Wir installieren `openai`, weil dieses Tutorial OpenAI als LLM-Anbieter verwendet. Wenn Sie einen anderen LLM verwenden möchten, installieren Sie stattdessen die entsprechende Bibliothek für diesen Anbieter. Sie sind bereit! Sie verfügen nun über eine Python-Entwicklungsumgebung, um einen KI-Agenten mit den Tools von Agno und Bright Data zu erstellen. ### Schritt #2: Einrichten von Umgebungsvariablen Lesen Ihr Agno-Agent interagiert mit Diensten von Drittanbietern wie OpenAI und Bright Data über eine API-Integration. Um dies auf sichere Weise zu tun, sollten Sie API-Schlüssel nicht direkt in Ihren Python-Code einfügen. Speichern Sie sie stattdessen als Umgebungsvariablen. Um das Laden von Umgebungsvariablen zu vereinfachen, nutzen Sie die [`python-dotenv-Bibliothek`](https://pypi.org/project/python-dotenv/). Wenn Ihre virtuelle Umgebung aktiviert ist, installieren Sie sie, indem Sie sie ausführen: ```none pip install python-dotenv ``` Dann importieren Sie in Ihrer `agent.py-Datei` die Bibliothek und laden die Umgebungsvariablen mit `load_dotenv()`: ```none from dotenv import load_dotenv load_dotenv() ``` Diese Funktion ermöglicht es Ihrem Skript, Variablen aus einer lokalen `.env-Datei` zu lesen. Erstellen Sie eine `.env-Datei` im Stammverzeichnis Ihres Projektordners: ```none agno-bright-data-agent/ ├── venv/ ├── .env # <------------- └── agent.py ``` Großartig! Sie sind nun in der Lage, die Integrationsgeheimnisse von Drittanbietern mithilfe von Umgebungsvariablen sicher zu verwalten. ### Schritt Nr. 3: Mit Bright Data loslegen Ab diesem Zeitpunkt bieten die in Agno integrierten Bright Data-Tools Zugang zu diesen Lösungen: - [**SERP-API**](/products/serp-api): Eine API, die Echtzeit-Suchergebnisse von allen großen Suchmaschinen liefert. - [**Web Unlocker API**](/products/web-unlocker): Eine fortschrittliche Scraping-API, die ausgeklügelte Bot-Schutzmechanismen umgeht und Ihnen Zugriff auf jede beliebige Webseite gewährt (im Markdown-Format, das [für die KI-Nutzung optimiert](https://hackernoon.com/why-are-the-new-ai-agents-choosing-markdown-over-html) ist). - [**Web Scraper APIs**](/products/web-scraper): Spezielle Scraping-Endpunkte für die ethische Extraktion von frischen, strukturierten Webdaten aus verschiedenen beliebten Domains. Um die oben genannten Tools zu integrieren, müssen Sie Folgendes tun: 1. Konfigurieren Sie die Lösungen SERP API und Web Unlocker in Ihrem Bright Data-Konto. 2. Rufen Sie Ihr Bright Data-API-Token ab, um auf diese Services zuzugreifen. Folgen Sie den nachstehenden Anweisungen, um beides zu tun! Wenn Sie noch kein Bright Data-Konto haben, sollten Sie zunächst [eines erstellen](/?hs_signup=1). Wenn Sie bereits ein Konto haben, melden Sie sich an und öffnen Sie Ihr Dashboard: ![Klicken Sie auf die Schaltfläche "Proxy-Produkte abrufen" in Ihrem Bright Data-Konto](https://media.brightdata.com/2025/07/image-47-1024x542.png)Klicken Sie auf die Schaltfläche “Proxy-Produkte erhalten”, die Sie zur Seite “Proxies & Scraping-Infrastruktur” führt: ![Beachten Sie die Zonen SERP API und Web Unlocker API](https://media.brightdata.com/2025/07/image-48-1024x549.png)In diesem Fall können Sie sehen, dass sowohl die SERP API als auch die Web Unlocker API bereits aktiviert und einsatzbereit sind. Ihre Zonennamen lauten `serp` bzw. `unblocker`. Wenn das bei Ihnen nicht der Fall ist, müssen Sie sie einrichten. Wir zeigen Ihnen, wie Sie eine Web Unlocker API-Zone erstellen, aber der Prozess ist ähnlich wie bei der Erstellung einer SERP API-Zone. Scrollen Sie nach unten und klicken Sie auf “Zone erstellen” auf der Karte “Web Unlocker API”: ![Klicken Sie auf "Zone erstellen" auf der Karte "Web Unlocker API".](https://media.brightdata.com/2025/07/image-49-1024x514.png)Geben Sie Ihrer Zone einen Namen (z. B. `"Unlocker"`), aktivieren Sie die erweiterten Funktionen für maximale Effektivität, und drücken Sie auf “Hinzufügen”: ![Konfigurieren Sie Ihre neue Web Unlocker API-Zone](https://media.brightdata.com/2025/07/image-50-1024x544.png)Sie werden dann auf die Zonenseite weitergeleitet, die wie folgt aussieht: ![Die Seite "unlocker" Web Unlocker API Zone](https://media.brightdata.com/2025/07/image-51-1024x546.png)Vergewissern Sie sich, dass der Aktivierungsschalter auf “Aktiv” steht, da dies bedeutet, dass Ihre Zone korrekt eingerichtet und einsatzbereit ist. Folgen Sie anschließend der [offiziellen Bright Data-Anleitung, um Ihren API-Schlüssel zu generieren](https://docs.brightdata.com/api-reference/authentication#api-key). Fügen Sie ihn anschließend wie folgt zu Ihrer `.env-Datei` hinzu: ```none BRIGHT_DATA_API_KEY="" ``` Ersetzen Sie den `` Platzhalter durch Ihren tatsächlichen API-Schlüsselwert. Wunderbar! Es ist an der Zeit, Bright Data-Tools in Ihr Agno-Agentenskript zu integrieren. ### Schritt #4: Installieren und Konfigurieren der Agno Bright Data Tools Installieren Sie Agno in Ihrem Projektordner bei aktivierter virtueller Umgebung, indem Sie Agno ausführen: ```none pip install agno ``` **Hinweis**: Das `agno-Paket` enthält bereits integrierte Unterstützung für Bright Data-Tools, so dass für diese Einrichtung keine integrationsspezifischen Pakete erforderlich sind. Da die Bright Data-Tools auf die [ `Python-Anforderungsbibliothek`](/blog/web-data-de/python-requests-guide) angewiesen sind, sollten Sie diese ebenfalls installieren: ```none pip install requests ``` Importieren Sie in Ihrer `agent.py-Datei` die Bright Data-Tools von Agno: ```none from agno.tools.brightdata import BrightDataTools ``` Initialisieren Sie dann die Werkzeuge auf diese Weise: ```none bright_data_tools = BrightDataTools( serp_zone="YOUR_SERP_ZONE_NAME", web_unlocker_zone="YOUR_UNLOCKER_ZONE_NAME" ) ``` Ersetzen Sie `"YOUR_SERP_ZONE_NAME"` und `"YOUR_UNLOCKER_ZONE_NAME"` durch die Namen der Bright Data-Zonen, die Sie zuvor konfiguriert haben. Wenn Ihre Zonen z. B. ” `serp"` und `"unlocker"` heißen, würde der Code wie folgt aussehen: ```none bright_data_tools = BrightDataTools( serp_zone="serp", web_unlocker_zone="unlocker" ) ``` Beachten Sie, dass Sie die Zonennamen auch nicht direkt im Code übergeben können. Verwenden Sie stattdessen die folgenden Umgebungsvariablen in Ihrer `.env-Datei`: ```none BRIGHT_DATA_WEB_UNLOCKER_ZONE="" BRIGHT_DATA_SERP_ZONE="" ``` Ersetzen Sie die Platzhalter durch die tatsächlichen Namen Ihrer Bright Data-Zonen. Entfernen Sie dann die Argumente `serp_zone` und `web_unlocker_zone` in `BrightDataTools`, **Hinweis**: Um eine Verbindung zu den Bright Data-Lösungen herzustellen, benötigt `BrightDataTools` die Umgebungsvariable `BRIGHT_DATA_API_KEY`. Insbesondere wird erwartet, dass die `BRIGHT_DATA_API_KEY-Umgebungsvariable` Ihren Bright Data-API-Schlüssel enthält. Aus diesem Grund haben wir sie im vorherigen Schritt zur `.env-Datei` hinzugefügt. Erstaunlich! Die nächste Integration ist die mit dem LLM. ### Schritt #5: Einrichten des LLM-Modells Um eine Verbindung zu OpenAI – dem in diesem Tutorial verwendeten LLM-Anbieter – herzustellen, installieren Sie zunächst die erforderliche [`OpenAI-Abhängigkeit`](https://pypi.org/project/openai/): ```none pip install openai ``` Dann importieren Sie die OpenAI-Integrationsklasse von Agno: ```none from agno.models.openai import OpenAIChat ``` Initialisieren Sie nun Ihr LLM-Modell wie unten beschrieben: ```none llm_model = OpenAIChat(id="gpt-4o-mini") ``` Oben ist [`"gpt-4o-mini"`](https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/) der Name des in diesem Leitfaden verwendeten OpenAI-Modells. Sie können dies bei Bedarf in jedes andere unterstützte OpenAI-Modell ändern. Hinter den Kulissen erwartet OpenAIChat, dass Ihr OpenAI API-Schlüssel in einer Umgebungsvariablen namens `OPENAI_API_KEY` definiert ist. Um sie einzurichten, fügen Sie die folgende Zeile in Ihre `.env-Datei` ein: ```none OPENAI_API_KEY="" ``` Ersetzen Sie den `` Platzhalter durch Ihren tatsächlichen [OpenAI-API-Schlüssel](https://platform.openai.com/api-keys). **Hinweis**: Wenn Sie es vorziehen, eine Verbindung zu einem anderen von Agno unterstützten LLM herzustellen, finden Sie in [der offiziellen Dokumentation entsprechende Anweisungen](https://docs.agno.com/models/introduction#supported-models). Gut gemacht! Sie haben nun alle Bausteine, um einen Agno-Agenten mit Web-Datenabfrage-Funktionen zu erstellen. ### Schritt #6: Erstellen Sie den Agenten Definieren Sie in Ihrer `agent.py-Datei` Ihren Agenten: ```none agent = Agent( tools=[bright_data_tools], show_tool_calls=True, model=llm_model, ) ``` Dadurch wird ein Agno-Agent erstellt, der das konfigurierte LLM-Modell zur Verarbeitung von Benutzereingaben verwendet und Zugriff auf die Bright Data-Tools für den Datenabruf hat. Die Option `show_tool_calls=True` ist hilfreich, um zu verstehen, was vor sich geht, da sie anzeigt, welche Tools der Agent zur Bearbeitung der Anfrage verwendet. Vergessen Sie nicht, die Klasse [`Agent`](https://docs.agno.com/reference/agents/agent) von Agno zu importieren: ```none from agno.agent import Agent ``` Fantastisch! Die Integration von Agno und Bright Data ist abgeschlossen. Jetzt müssen Sie nur noch eine Anfrage an Ihren Agenten senden, um sie in Aktion zu sehen. ### Schritt Nr. 7: Abfrage des Agenten Powered by Bright Data Tools Mit den folgenden zwei Codezeilen können Sie nun mit Ihrem Agno AI-Agenten interagieren: ```none prompt = "Search for AAPL news" agent.print_response(prompt, markdown=True) ``` Die erste Zeile definiert die Eingabeaufforderung, die die Aufgabe oder Frage beschreibt, die Ihr Agent bearbeiten soll. Die zweite Zeile führt sie aus und druckt ihre Ausgabe. Die Option `markdown=True` stellt sicher, dass die Antwort in Markdown formatiert wird, was ideal für eine lesbare, KI-freundliche Ausgabe ist. **Hinweis**: Sie können jede beliebige Eingabeaufforderung ausprobieren, aber “Search for AAPL news” ist ein guter Ausgangspunkt, um die SERP-Datenabfragefunktion zu testen. ### Schritt #8: Alles zusammenfügen Dies sollte der endgültige Code Ihrer `agent.py-Datei` sein: ```none from dotenv import load_dotenv from agno.tools.brightdata import BrightDataTools from agno.models.openai import OpenAIChat from agno.agent import Agent # Load the environment variables from the .env file load_dotenv() # Configure the Bright Data tools for Agno integration bright_data_tools = BrightDataTools( serp_zone="serp", # Replace with your SERP API zone name web_unlocker_zone="unlocker" # Replace with your Web Unlocker API zone name ) # The LLM that will be used by the AI agent llm_model = OpenAIChat(id="gpt-4o-mini") # The definition of your Agno agent, with Bright Data tools agent = Agent( tools=[bright_data_tools], show_tool_calls=True, # Useful for understanding what happens behind the scenes model=llm_model, ) # Run a task in the AI agent prompt = "Search for AAPL news" agent.print_response(prompt, markdown=True) ``` In weniger als 30 Zeilen Code haben Sie soeben einen KI-Agenten erstellt, der Daten von jeder beliebigen Webseite scrapen und Echtzeit-Suchen in den wichtigsten Suchmaschinen durchführen kann. Das ist die Stärke von Agno als Full-Stack-Framework für die Entwicklung von KI-Agenten! ### Schritt #9: Starten Sie Ihren Agno-Agenten Nun ist es an der Zeit, Ihren Agno-KI-Agenten in Aktion zu erleben. Starten Sie ihn in Ihrem Terminal mit: ```none python agent.py ``` Sie sehen eine animierte Ausgabe im Terminal, die anzeigt, dass der Agent die Aufforderung “Suche nach AAPL-Nachrichten” verarbeitet. Sobald die Suche abgeschlossen ist, wird der Agent ein Ergebnis wie dieses liefern: ![Die Ausgabe des Agno-Agenten bei der Eingabeaufforderung "Suche nach AAPL-Nachrichten".](https://media.brightdata.com/2025/07/image-52-1024x524.png)Die Ausgabe umfasst: 1. Die von Ihnen eingereichte Aufforderung. 2. Das Tool, das der Agent zur Erfüllung der Aufgabe verwendet hat. In diesem Fall wurde die Funktion `search_engine()` aus den Bright Data-Tools verwendet, um über die SERP-API auf Google zuzugreifen und Echtzeit-Nachrichten über die AAPL-Aktie abzurufen. 3. Eine Antwort im Markdown-Format, die vom OpenAI-Modell auf der Grundlage der abgerufenen Daten erzeugt wird. **Hinweis**: Das Ergebnis enthält dank der Markdown-Formatierung aktuelle Nachrichteninhalte mit anklickbaren Links. Außerdem sind einige der Nachrichten sehr aktuell und wurden nur wenige Stunden vor der Eingabeaufforderung veröffentlicht. Gehen wir nun einen Schritt weiter. Angenommen, Sie möchten eine Zusammenfassung eines der abgerufenen Nachrichtenartikel. Sie können die Eingabeaufforderung einfach aktualisieren: ```none prompt = """ Give me a summary of the following news in around 150 words. NEWS URL: https://www.msn.com/en-us/money/other/apple-inc-aapl-to-introduce-new-parental-controls-to-protect-kids-and-teens-online/ar-AA1HdVd6 """ agent.print_response(prompt, markdown=True) ``` Diesmal wird die Ausgabe etwa so aussehen: ![Die Ausgabe für die Aufgabe der Nachrichtenzusammenfassung](https://media.brightdata.com/2025/07/image-53-1024x336.png)In diesem Fall verwendete der Agent ein anderes Tool: `scrape_as_markdown()`, das mit der Web Unlocker API verbunden ist. Dieses Tool holt den Inhalt der Webseite im Markdown-Format ab und übergibt ihn zur Zusammenfassung an den LLM. Et voilà! Sie haben soeben die nahtlose Datenabfrage und -verarbeitung in Ihrem KI-Agenten erlebt, unterstützt von Bright Data-Tools und Agno. ### Nächste Schritte Der KI-Agent, den Sie in diesem Lernprogramm mit Agno erstellt haben, ist nur ein Ausgangspunkt. Im Detail haben wir nur an der Oberfläche dessen gekratzt, was möglich ist. Um Ihr Projekt voranzutreiben, sollten Sie die folgenden Schritte in Betracht ziehen: - [**Fügen Sie einen Wissensspeicher hinzu**](https://docs.agno.com/introduction/agents#level-2%3A-agents-with-knowledge-and-storage): Verbessern Sie Ihren Agenten, indem Sie Webdaten mit Bright Data-Tools abrufen und in Agnos integrierter Vektordatenbank speichern. Dies ermöglicht ein Langzeitgedächtnis und unterstützt [agentische RAG](https://hackernoon.com/agentic-ai-and-agentic-rag-hyped-buzzwords-or-game-changers). - [**Aktivieren Sie das Gedächtnis und das logische Denken des Agenten**](https://docs.agno.com/introduction/agents#level-3%3A-agents-with-memory-and-reasoning): Statten Sie Ihren Agenten mit einem Gedächtnis und einem mehrstufigen Denkprozess aus, damit er lernen, reflektieren und fundierte Entscheidungen treffen kann. Dies ermöglicht die Implementierung fortschrittlicher Muster, wie z. B. der beliebten [ReAct (Reasoning + Acting) Agentenarchitektur](https://hackernoon.com/lang/es/inside-the-react-design-pattern-how-modern-ai-thinks-and-acts). - [**Erstellen Sie eine Benutzeroberfläche für eine vereinfachte Interaktion**](https://docs.agno.com/applications/ag-ui/introduction): Fügen Sie eine Benutzeroberfläche hinzu, um ein ChatGPT-ähnliches Erlebnis zu bieten, das die Tür zu natürlicheren Unterhaltungen mit Ihrem KI-Agenten öffnet. Für weitere Ideen und fortgeschrittene Integrationen werfen Sie einen Blick in die [offizielle Agno-Dokumentation](https://docs.agno.com/introduction). ## Schlussfolgerung In diesem Artikel haben Sie gelernt, wie Sie mit Agno einen KI-Agenten mit Echtzeit-Datenabfragefunktionen unter Verwendung von Bright Data-Tools erstellen können. Diese Integration ermöglicht Ihrem Agenten den Zugriff auf öffentliche Webinhalte von Websites und Suchmaschinen. Vergessen Sie nicht, dass das, was Sie hier gesehen haben, nur ein einfaches Beispiel ist. Wenn Sie fortschrittlichere Agenten erstellen möchten, benötigen Sie Lösungen zum Abrufen, Validieren und Umwandeln von Live-Webdaten. Genau das können Sie in der [KI-Infrastruktur von Bright Data](/ai) finden. Erstellen Sie ein kostenloses Bright Data-Konto und experimentieren Sie mit unseren KI-fähigen Datentools! Vertrieb kontaktierenGratis testen![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Inhaltsverzeichnis [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Erstellen+von+AI-Agenten+mit+Bright+Data+in+Agno&u=https://brightdata.de/blog/ai/build-ai-agents-in-agno-with-bright-data) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Erstellen+von+AI-Agenten+mit+Bright+Data+in+Agno&url=https://brightdata.de/blog/ai/build-ai-agents-in-agno-with-bright-data) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Erstellen+von+AI-Agenten+mit+Bright+Data+in+Agno&url=https://brightdata.de/blog/ai/build-ai-agents-in-agno-with-bright-data) ## Das könnte Sie auch interessieren [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.de/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI Integrieren Sie die Bright Data CLI mit OpenHuman, um produktionsreifen Web-Zugriff und Datenerhebung für KI-Agenten zu ermöglichen. 09-Sep-2026 12 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.de/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax "Multimodales Web-Scraping mit MiniMax") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Multimodales Web-Scraping mit MiniMax Kombinieren Sie Bright Data Web Unlocker mit MiniMax M3 Vision, um strukturierte Daten aus Bildern und Webseiten-Screenshots zu extrahieren. 09-Sep-2026 4 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.de/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.de/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet Die 10 CLI-Tools, die Codex schneller und leistungsfähiger machen, beginnend mit dem Bright Data CLI für echten Web-Zugriff aus der Sandbox heraus. 06-Sep-2026 20 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)