@tazz
Ich habe eine autonome Agentic-Plattform (home grown), die lokal auf Linux-Ubuntu läuft und die myAI API (Qwen) mehrmals täglich über Tool-Calls nutzt. Das Backend ist Python mit HTML-Dashboard, entstanden im Zusammenspiel mehrerer Modelle (DeepSeek, Qwen, myAI, Kimi, GLM).
Das Coole daran: Sie verbessert sich selbst, indem sie Chats und Logs analysiert. Klingt verrückt — funktioniert aber surprisingly gut! In gewissen Fällen performt es sogar besser als Hermes oder OpenClaw.
myAI API (Qwen) ist einfach hammer! 🔥 Verdient sich zurecht einen Platz in den Top 5, wenn nicht sogar Top 3, der besten Modelle, die ich bisher ausprobiert habe!
Einer der mächtigsten Tool-calls ist die Fähigkeit, unter anderem Python-Scripts zu schreiben und direkt auszuführen. Ich habe ihr volle Rechte gegeben, Scripts auszuführen sowie chirurgisch präzise, autonome Code-Änderungen vorzunehmen. Damit kann sie buchstäblich alles machen.
Dazu gehören grundlegende Fähigkeiten wie Browser Use, Computer Use mit voller Maus- und Tastaturkontrolle, Record & Replay von Desktop-Macros sowie Screenshot-Verifikation vor jedem Klick. 🖥️🖱️Kurz gesagt: Alles, was ein Mensch am Computer tun kann, können die Agents auch. 🖥️🖱️
Zusätzlich habe ich die Open-Source-Codebases von LangChain, Hermes, DeepSeek Harness & OpenClaw als Referenz eingebunden, damit die App auch davon lernen kann. Das heisst, jeder kann seinen bevorzugten AI-Chatbot fragen, einen eigenen Harness zu bauen, und hat die volle Kontrolle darüber, was im Code rein- und rausgeht. 🛠️🚀
Einziger Wunsch ans Swisscom myAI-Team: Wäre toll, während dieser experimentellen Phase mit einem Pro-Plan die API-Nutzung etwas freier zu gestalten, quasi gemeinsam wachsen und lernen. Der Appell ans Team: die stündlichen und täglichen API-Limits erhöhen! 🙏 Trotz Context-Optimierung und Komprimierung stosse ich täglich regelmässig an die Quotas. “Weniger ist mehr”, aber in diesem Fall gilt: mehr Limits, mehr Möglichkeiten, schneller, besser.
