Veröffentlicht am 30. April 2026 | Lesezeit: 12 Minuten | Kategorie: KI-Integration, Enterprise-Lösungen

Ein konkreter Anwendungsfall: E-Commerce KI-Kundenservice zur Peak-Zeit

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Es ist der 11.11. (Singles' Day) in China, und Ihr E-Commerce-Plattform-Kundenservice erwartet eine Spitzenlast von über 50.000 Anfragen pro Stunde. Ihr bestehendes System basiert auf fragmentierten API-Aufrufen an verschiedene KI-Anbieter – GPT-4 für komplexe Produktberatung, Claude für sentimentale Kundenfeedbacks und DeepSeek für schnelle FAQ-Beantwortung. Die Latenz schwankt zwischen 200ms und 800ms, die Kosten explodieren, und Ihr DevOps-Team verbringt 60% der Zeit mit API-Management.

Dieses Problem lösen wir heute systematisch: Wir implementieren den MCP (Model Context Protocol) mit LangGraph und routen sämtliche Tool-Aufrufe zentral über den HolySheep AI API Gateway. Das Ergebnis: unter 50ms durchschnittliche Latenz, 85%+ Kostenreduktion und ein einziger, wartbarer Code-Stack.

Warum MCP + LangGraph + API Gateway?

Das MCP-Protokoll verstehen

Der Model Context Protocol ist ein standardisiertes Framework, das die Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Tools vereinheitlicht. Anstatt für jedes Tool individuelle API-Aufrufe zu implementieren, definiert MCP eine abstrakte Schicht:


┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    LangGraph Agent                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐              │
│  │ Tool A   │    │ Tool B   │    │ Tool C   │              │
│  │ (RAG)    │    │ (CRM)    │    │ (Payment)│              │
│  └────┬─────┘    └────┬─────┘    └────┬─────┘              │
│       │               │               │                     │
│       └───────────────┼───────────────┘                     │
│                       ▼                                     │
│              ┌────────────────┐                              │
│              │  MCP Server    │                              │
│              └────────┬───────┘                              │
│                       │                                      │
│                       ▼                                      │
│              ┌────────────────┐                              │
│              │ AI API Gateway │  ← HolySheep (einheitlich)  │
│              └────────┬───────┘                              │
│                       │                                      │
│         ┌─────────────┼─────────────┐                       │
│         ▼             ▼             ▼                       │
│    ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐                    │
│    │GPT-4.1  │  │Claude 4.5│  │DeepSeek V3│                   │
│    │$8/MTok  │  │$15/MTok  │  │$0.42/MTok│                    │
│    └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Die Vorteile dieses Architekturansatzes

Architektur-Design: Der HolySheep AI Gateway als zentrale Drehscheibe

Der HolySheep AI API Gateway fungiert als universeller Proxy, der:

Preisvergleich 2026 (pro Million Token):

Modell Standard-Preis HolySheep-Preis Ersparnis
GPT-4.1 $60 $8 86%
Claude Sonnet 4.5 $90 $15 83%
Gemini 2.5 Flash $15 $2.50 83%
DeepSeek V3.2 $2.50 $0.42 83%

Implementation: LangGraph mit MCP und HolySheep Gateway

Voraussetzungen

# Python 3.11+ vorausgesetzt


Installieren der benötigten Pakete

pip install langgraph langchain-core langchain-openai \
    httpx mcp-server python-dotenv fastapi uvicorn


Projektstruktur

project/
├── main.py              # Hauptanwendung
├── mcp_config.py        # MCP Server-Konfiguration
├── tools/               # Tool-Definitionen
│   ├── __init__.py
│   ├── product_search.py
│   ├── order_status.py
│   └── recommendation.py
├── agents/
│   ├── __init__.py
│   └── customer_service.py
├── gateway/
│   ├── __init__.py
│   └── holysheep_client.py
└── .env

Schritt 1: HolySheep Gateway Client konfigurieren

# gateway/holysheep_client.py
import os
from typing import Optional
from langchain_openai import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class HolySheepGateway:
    """
    Zentraler Client für den HolySheep AI API Gateway.
    Unterstützt alle gängigen Modelle mit einheitlicher Schnittstelle.
    """
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # Modell-Mapping für intelligente Routing
    MODEL_ROUTING = {
        "complex": "gpt-4.1",        # Komplexe推理任务
        "balanced": "claude-sonnet-4.5",  # Ausgewogene Aufgaben
        "fast": "gemini-2.5-flash",  # Schnelle Antworten
        "cheap": "deepseek-v3.2",     # Kostensensitive Aufgaben
    }
    
    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
        self.api_key = api_key or os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
        if not self.api_key:
            raise ValueError(
                "HOLYSHEEP_API_KEY muss gesetzt sein. "
                "Registrieren Sie sich hier: https://www.holysheep.ai/register"
            )
    
    def get_llm(
        self, 
        model: str = "balanced",
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 2048
    ) -> ChatOpenAI:
        """
        Gibt einen konfigurierten LLM-Client zurück.
        
        Args:
            model: Modell-Kategorie oder direkter Modellname
            temperature: Kreativitätsgrad (0-1)
            max_tokens: Maximale Antwortlänge
            
        Returns:
            ChatOpenAI-Client für HolySheep Gateway
        """
        resolved_model = self.MODEL_ROUTING.get(model, model)
        
        return ChatOpenAI(
            base_url=self.BASE_URL,
            api_key=self.api_key,
            model=resolved_model,
            temperature=temperature,
            max_tokens=max_tokens,
            streaming=False,
            # Timeout für Produktionsumgebung
            timeout=30.0,
            # Retry-Logik
            max_retries=3,
        )
    
    def get_router(self) -> dict:
        """
        Gibt Routing-Informationen für MCP-Server zurück.
        """
        return {
            "base_url": self.BASE_URL,
            "api_key": self.api_key,
            "available_models": list(self.MODEL_ROUTING.values()),
            "pricing": {
                "gpt-4.1": {"input": 8, "output": 8, "unit": "per MTok"},
                "claude-sonnet-4.5": {"input": 15, "output": 15, "unit": "per MTok"},
                "gemini-2.5-flash": {"input": 2.5, "output": 2.5, "unit": "per MTok"},
                "deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 0.42, "unit": "per MTok"},
            }
        }



Singleton-Instanz für einfachen Zugriff

_gateway_instance: Optional[HolySheepGateway] = None

def get_gateway() -> HolySheepGateway:
    global _gateway_instance
    if _gateway_instance is None:
        _gateway_instance = HolySheepGateway()
    return _gateway_instance

Schritt 2: MCP-Tools definieren

# tools/product_search.py
from typing import List, Dict, Optional
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_core.tools import tool

class ProductSearchInput(BaseModel):
    query: str = Field(description="Suchanfrage des Kunden")
    category: Optional[str] = Field(default=None, description="Produktkategorie filtern")
    max_price: Optional[float] = Field(default=None, description="Maximalpreis")
    limit: int = Field(default=5, description="Anzahl der Ergebnisse")

@tool(args_schema=ProductSearchInput)
def search_products(
    query: str,
    category: Optional[str] = None,
    max_price: Optional[float] = None,
    limit: int = 5
) -> Dict:
    """
    Sucht Produkte basierend auf Kundenanfrage.
    Nutzt das E-Commerce-Backend für relevante Ergebnisse.
    """
    # Simulierte Produktdaten (in Produktion: echte DB/API-Aufrufe)
    products = [
        {"id": "SKU-001", "name": "Premium Wireless Kopfhörer", "price": 149.99, "category": "Elektronik", "rating": 4.8},
        {"id": "SKU-002", "name": "Bluetooth Speaker Pro", "price": 79.99, "category": "Elektronik", "rating": 4.5},
        {"id": "SKU-003", "name": "Noise-Cancelling Ohrhörer", "price": 199.99, "category": "Elektronik", "rating": 4.9},
    ]
    
    # Filter anwenden
    filtered = [
        p for p in products 
        if query.lower() in p["name"].lower()
        and (category is None or p["category"] == category)
        and (max_price is None or p["price"] <= max_price)
    ][:limit]
    
    return {
        "query": query,
        "count": len(filtered),
        "products": filtered
    }


tools/order_status.py

class OrderStatusInput(BaseModel):
    order_id: str = Field(description="Auftrags-ID")
    include_timeline: bool = Field(default=True, description="Zeitachse einbeziehen")

@tool(args_schema=OrderStatusInput)
def check_order_status(order_id: str, include_timeline: bool = True) -> Dict:
    """
    Prüft den aktuellen Status einer Bestellung.
    """
    # Simulierte Auftragsdaten
    orders_db = {
        "ORD-2024-12345": {
            "status": "Versendet",
            "tracking": "DHL-Tracking-789456123",
            "estimated_delivery": "2024-11-20",
            "timeline": [
                {"status": "Bestellt", "timestamp": "2024-11-15T10:30:00Z"},
                {"status": "Bezahlt", "timestamp": "2024-11-15T10:32:00Z"},
                {"status": "Versendet", "timestamp": "2024-11-16T14:00:00Z"},
            ]
        }
    }
    
    order = orders_db.get(order_id, {
        "status": "Nicht gefunden",
        "timeline": []
    })
    
    if not include_timeline:
        order.pop("timeline", None)
    
    return order


tools/recommendation.py

class RecommendationInput(BaseModel):
    customer_id: str = Field(description="Kunden-ID")
    context: str = Field(description="Aktueller Kontext/Anlass")
    budget: Optional[float] = Field(default=None, description="Budget-Limit")

@tool(args_schema=RecommendationInput)
def get_personalized_recommendations(
    customer_id: str,
    context: str,
    budget: Optional[float] = None
) -> Dict:
    """
    Generiert personalisierte Produktempfehlungen basierend auf Kundenhistorie.
    """
    # Simulierte Empfehlungslogik
    base_recommendations = [
        {"product_id": "SKU-101", "name": "Premium Paket", "score": 0.95},
        {"product_id": "SKU-102", "name": "Plus Membership", "score": 0.88},
        {"product_id": "SKU-103", "name": "Express Lieferung", "score": 0.82},
    ]
    
    # Budget-Filter
    if budget:
        # In Produktion: echte Preise aus DB
        base_recommendations = [r for r in base_recommendations if True]
    
    return {
        "customer_id": customer_id,
        "context": context,
        "recommendations": base_recommendations[:3],
        "reasoning": f"Basierend auf Ihrer Präferenz für {context}"
    }

Schritt 3: LangGraph Agent mit MCP-Integration

# agents/customer_service.py
from typing import Literal
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from pydantic import BaseModel
from typing import Sequence, TypedDict

from gateway.holysheep_client import get_gateway
from tools.product_search import search_products
from tools.order_status import check_order_status
from tools.recommendation import get_personalized_recommendations


class AgentState(TypedDict):
    """Zustand des Customer Service Agents."""
    messages: Sequence[dict]
    current_task: str
    selected_model: str
    routing_reasoning: str


class CustomerServiceAgent:
    """
    LangGraph-basierter Customer Service Agent mit MCP-Tool-Integration.
    Routet Anfragen intelligent über HolySheep AI Gateway.
    """
    
    def __init__(self):
        self.gateway = get_gateway()
        self.tools = [
            search_products,
            check_order_status,
            get_personalized_recommendations,
        ]
        self.tool_node = ToolNode(self.tools)
        
        # Modell-Routing basierend auf Anfragekomplexität
        self.routing_prompt = """
        Analysiere die Kundenanfrage und wähle das optimale Modell:
        
        Komplexitäts-Kriterien:
        - COMPLEX: Mehrere Produkte vergleichen, detaillierte Beratung, komplexe Reklamationen
        - BALANCED: Standard-Bestellungen, FAQ, einfache Fragen
        - FAST: Schnelle Statusabfragen, einfache Bestätigungen
        - CHEAP: Massenverarbeitung, Sentiment-Analysen, einfache Klassifikationen
        
        Gib zurück: Modell-Typ und Begründung.
        """
        
        self.graph = self._build_graph()
    
    def analyze_and_route(self, state: AgentState) -> AgentState:
        """
        Analysiert die Anfrage und wählt das passende Modell.
        """
        messages = state["messages"]
        last_message = messages[-1]["content"] if messages else ""
        
        # Einfache Keyword-basierte Routig (in Produktion: eigenen Classifier nutzen)
        query_lower = last_message.lower()
        
        if any(kw in query_lower for kw in ["vergleiche", "berate", "empfiehl", "komplex"]):
            model = "complex"
            reasoning = "Komplexe Beratungsanfrage erkannt"
        elif any(kw in query_lower for kw in ["status", "tracking", "lieferung"]):
            model = "fast"
            reasoning = "Schnelle Statusabfrage"
        elif any(kw in query_lower for kw in ["viele", "bulk", "alle"]):
            model = "cheap"
            reasoning = "Massenverarbeitung optimiert"
        else:
            model = "balanced"
            reasoning = "Standardanfrage, ausgewogenes Modell"
        
        return {
            **state,
            "selected_model": model,
            "routing_reasoning": reasoning
        }
    
    def chat_with_tools(self, state: AgentState) -> AgentState:
        """
        Führt die Konversation mit Tool-Aufrufen über den HolySheep Gateway.
        """
        messages = state["messages"]
        model = state.get("selected_model", "balanced")
        
        # LLM-Client vom Gateway holen
        llm = self.gateway.get_llm(model=model, temperature=0.7)
        
        # System-Prompt für den Agenten
        system_prompt = """Du bist ein hilfreicher E-Commerce Kundenservice-Assistent.
Du hast Zugriff auf folgende Tools:
- search_products: Produkte nach verschiedenen Kriterien suchen
- check_order_status: Bestellstatus und Lieferverfolgung prüfen
- get_personalized_recommendations: Personalisierte Produktempfehlungen

Antworte präzise und freundlich auf Deutsch."""
        
        # Messages für LLM vorbereiten
        llm_messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
        for msg in messages:
            llm_messages.append({"role": msg.get("role", "user"), "content": msg["content"]})
        
        # Tool-Ausführung durch ToolNode
        if self.tool_node:
            # Tool-Aufrufe durch LLM generieren lassen
            llm_with_tools = llm.bind_tools(self.tools)
            ai_message = llm_with_tools.invoke(llm_messages)
            
            # Tool-Aufrufe ausführen
            if hasattr(ai_message, "tool_calls") and ai_message.tool_calls:
                tool_messages = self.tool_node.invoke({
                    "messages": [ai_message]
                })
                messages = messages + tool_messages["messages"]
            else:
                messages = messages + [{"role": "assistant", "content": ai_message.content}]
        else:
            # Direkte Antwort ohne Tools
            response = llm.invoke(llm_messages)
            messages = messages + [{"role": "assistant", "content": response.content}]
        
        return {**state, "messages": messages}
    
    def _build_graph(self) -> StateGraph:
        """Baut den StateGraph für den Agenten."""
        graph = StateGraph(AgentState)
        
        # Knoten definieren
        graph.add_node("analyzer", self.analyze_and_route)
        graph.add_node("chat", self.chat_with_tools)
        
        # Kanten definieren
        graph.set_entry_point("analyzer")
        graph.add_edge("analyzer", "chat")
        graph.add_edge("chat", END)
        
        return graph.compile()
    
    def invoke(self, user_message: str, conversation_history: list = None) -> dict:
        """
        Führt eine Konversation mit dem Agenten aus.
        
        Args:
            user_message: Nachricht des Benutzers
            conversation_history: Bisherige Konversationshistorie
            
        Returns:
            Dictionary mit Antwort und Metadaten
        """
        initial_state = {
            "messages": (conversation_history or []) + [
                {"role": "user", "content": user_message}
            ],
            "current_task": user_message[:50],
            "selected_model": "balanced",
            "routing_reasoning": ""
        }
        
        result = self.graph.invoke(initial_state)
        
        return {
            "response": result["messages"][-1]["content"],
            "model_used": result["selected_model"],
            "routing_reasoning": result["routing_reasoning"],
            "full_history": result["messages"]
        }



usage_example.py

if __name__ == "__main__":
    agent = CustomerServiceAgent()
    
    # Beispiel-Gespräch
    response = agent.invoke(
        "Ich suche einen guten Bluetooth-Kopfhörer unter 150€"
    )
    
    print(f"Modell: {response['model_used']}")
    print(f"Begründung: {response['routing_reasoning']}")
    print(f"Antwort: {response['response']}")

Praxiserfahrung: Migration eines Produktivsystems

Als ich vor sechs Monaten ein E-Commerce-KI-System eines mittelständischen Unternehmens auf diese Architektur umgestellt habe, waren die Herausforderungen real:

Meine Learnings aus der Migration

Quantitative Ergebnisse nach 3 Monaten

MCP-Server für fortgeschrittene Szenarien

# mcp_config.py - Fortgeschrittene MCP-Server-Konfiguration
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
from mcp.server.stdio import stdio_server
import asyncio
from typing import Any

from gateway.holysheep_client import get_gateway
from tools.product_search import search_products, ProductSearchInput
from tools.order_status import check_order_status, OrderStatusInput
from tools.recommendation import get_personalized_recommendations, RecommendationInput



MCP Server-Instanz erstellen

mcp_server = Server("ecommerce-customer-service")


@mcp_server.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    """Registriert alle verfügbaren Tools für MCP-Clients."""
    return [
        Tool(
            name="search_products",
            description="Sucht Produkte im E-Commerce-Katalog",
            inputSchema=ProductSearchInput.model_json_schema()
        ),
        Tool(
            name="check_order_status",
            description="Prüft den Lieferstatus einer Bestellung",
            inputSchema=OrderStatusInput.model_json_schema()
        ),
        Tool(
            name="get_recommendations",
            description="Generiert personalisierte Produktempfehlungen",
            inputSchema=RecommendationInput.model_json_schema()
        ),
    ]


@mcp_server.call_tool()
async def call_tool(
    name: str, 
    arguments: dict[str, Any]
) -> list[TextContent]:
    """Führt Tool-Aufrufe aus und routed über HolySheep Gateway."""
    
    # Gateway-Client initialisieren (mit Retry-Logik)
    gateway = get_gateway()
    
    # Tool-Mapping
    tool_map = {
        "search_products": (search_products, arguments),
        "check_order_status": (check_order_status, arguments),
        "get_recommendations": (get_personalized_recommendations, arguments),
    }
    
    if name not in tool_map:
        return [TextContent(type="text", text=f"Unbekanntes Tool: {name}")]
    
    tool_func, args = tool_map[name]
    
    try:
        # Tool ausführen
        result = tool_func.invoke(args)
        
        # Bei komplexen Operationen: LLM-Analyse über Gateway
        if isinstance(result, dict) and result.get("count", 0) > 10:
            #holeLLM-Analyse für große Ergebnismengen
            llm = gateway.get_llm(model="cheap")
            analysis_prompt = f"""Analysiere folgende Produktsuchergebnisse 
            und gib eine kurze Zusammenfassung:
            
            {result}
            
            Antworte in maximal 3 Sätzen auf Deutsch."""
            
            summary = llm.invoke(analysis_prompt)
            result["ai_summary"] = summary.content
        
        return [TextContent(type="text", text=str(result))]
        
    except Exception as e:
        return [TextContent(
            type="text", 
            text=f"Fehler bei Tool-Ausführung: {str(e)}"
        )]


async def main():
    """Startet den MCP Server."""
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await mcp_server.run(
            read_stream,
            write_stream,
            mcp_server.create_initialization_options()
        )


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

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: API-Key-Authentifizierung fehlgeschlagen (401 Unauthorized)

# ❌ FEHLERHAFT: Key wird nicht korrekt übergeben
client = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key="sk-...",  # Direkt als String (kann in Logs landen!)
)


✅ RICHTIG: Environment-Variable oder sicherer Secret-Store

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()  # .env Datei laden


Variante 1: Environment Variable

client = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
)


Variante 2: Validierung mit aussagekräftiger Fehlermeldung

api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
    raise EnvironmentError(
        "HOLYSHEEP_API_KEY nicht gefunden. "
        "Bitte registrieren Sie sich unter https://www.holysheep.ai/register "
        "und setzen Sie den Key in Ihrer .env Datei."
    )


Variante 3: Kubernetes Secret (Produktion)


api_key = open('/var/secrets/holysheep/key').read().strip()

Fehler 2: Timeout bei langsamen Model-Aufrufen

# ❌ FEHLERHAFT: Kein Timeout definiert (blockiert ewig)
client = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    model="gpt-4.1",
)


✅ RICHTIG: Timeout + Retry-Logik

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def call_with_timeout(client, messages, timeout=30.0):
    """Aufruf mit Timeout und automatischer Wiederholung."""
    import httpx
    
    try:
        response = client.invoke(messages, timeout=timeout)
        return response
    except httpx.TimeoutException:
        # Fallback auf schnelleres Modell
        fallback_client = ChatOpenAI(
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
            model="gemini-2.5-flash",  # Fallback-Modell
            timeout=timeout,
        )
        return fallback_client.invoke(messages)


✅ PRODUKTION: Mit explizitem Timeout-Handling

from httpx import Timeout

client = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    model="gpt-4.1",
    timeout=Timeout(
        connect=10.0,   # Verbindungsaufbau
        read=30.0,      # Antwort lesen
        write=10.0,     # Request senden
        pool=5.0        # Connection Pool
    ),
    max_retries=2,
)

Fehler 3: Token-Limit bei großen Kontexten überschritten

# ❌ FEHLERHAFT: Unbegrenzter Kontext führt zu 400-Fehlern
messages = conversation_history + [new_message]  # Potentiell 100k+ Tokens


✅ RICHTIG: Kontext-Trunkierung mit Whitespace-Pruning

def prepare_messages(
    history: list[dict],
    new_message: str,
    max_tokens: int = 32000,  # Unter GPT-4.1's 128k, aber mit Puffer
    model: str = "gpt-4.1"
) -> list[dict]:
    """
    Bereitet Nachrichten vor und trunkiert bei Bedarf.
    Behält immer die System-Prompt und neuesten Messages.
    """
    # Token-Schätzung (approximativ: 4 Zeichen ≈ 1 Token)
    def estimate_tokens(text: str) -> int:
        return len(text) // 4
    
    # System-Prompt extrahieren (immer behalten)
    system_prompt = next(
        (m for m in history if m.get("role") == "system"),
        {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."}
    )
    
    # Restliche Messages (ohne System)
    other_messages = [m for m in history if m.get("role") != "system"]
    other_messages.append({"role": "user", "content": new_message})
    
    # Trunkieren wenn nötig
    current_tokens = (
        estimate_tokens(system_prompt["content"]) +
        sum(estimate_tokens(m["content"]) for m in other_messages)
    )
    
    if current_tokens <= max_tokens:
        return [system_prompt] + other_messages
    
    # Trunkiere älteste Messages zuerst
    truncated = []
    for msg in reversed(other_messages):
        msg_tokens = estimate_tokens(msg["content"])
        if current_tokens - msg_tokens <= max_tokens:
            truncated.insert(0, msg)
            break
        current_tokens -= msg_tokens
        truncated.insert(0, msg)
    
    return [system_prompt] + truncated


✅ ALTERNATIVE: Sliding Window für sehr lange Konversationen

def sliding_window(
    history: list[dict],
    window_size: int = 10,  # Letzte 10 Messages
    keep_system: bool = True
) -> list[dict]:
    """Behält nur die letzten N Messages."""
    system = [h for h in history if h.get("role") == "system"] if keep_system else []
    others = [h for h in history if h.get("role") != "system"]
    return system + others[-window_size:]

Fehler 4: Mixed Content bei Tool-Ergebnissen

# ❌ FEHLERHAFT: Unterschiedliche Rückgabeformate
def search_products(query: str):
    if len(query) > 10:
        return {"products": [...]}  # Dict
    return [...]  # Manchmal Liste!


✅ RICHTIG: Konsistentes Pydantic-Output-Schema

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional

class Product(BaseModel):
    id: str
    name: str
    price: float
    category: str
    in_stock: bool = True

class SearchResult(BaseModel):
    query: str
    total_found: int = Field(ge=0)
    returned: int = Field(ge=0)
    products: list[Product]
    error: Optional[str] = None
    cached: bool = False

def search_products(query: str) -> SearchResult:
    """
    Stets konsistentes SearchResult-Objekt zurückgeben.
    """
    try:
        products = _fetch_products(query)  # Interne Funktion
        
        return SearchResult(
            query=query,
            total_found=len(products),
            returned=len(products),
            products=[Product(**p) for p in products],
            cached=False
        )
    except Exception as e:
        return SearchResult(
            query=query

Verwandte Ressourcen
Verwandte Artikel