„ConnectionError: timeout after 30s" — Ein Albtraum, der mich drei Nächte gekostet hat
Es war 2:47 Uhr morgens, als mein Produktionssystem zum dritten Mal an diesem Tag zusammenbrach. Mein AutoGen-Cluster weigerte sich beharrlich, mehr als drei Agenten gleichzeitig zu verarbeiten. Die Fehlermeldung ConnectionError: timeout after 30s erschien wie ein unerbittlicher Wächter, der meine Träume von einer perfekt orchestrierten Multi-Agenten-Pipeline sabotierte.
Seitdem habe ich CrewAI, AutoGen und LangGraph intensiv in Produktionsumgebungen getestet. In diesem Artikel teile ich meine Erkenntnisse — inklusive konkreter Benchmarks, Preisvergleiche und vor allem: Lösungen für die Fehler, die niemand dokumentiert.
Warum AI Agent Frameworks entscheidend sind
Agenten-Systeme sind nicht mehr nur Spielereien für Forscher. Laut Gartner werden bis 2028 mehr als 33% aller Unternehmensanwendungen mindestens einen AI-Agenten integrieren. Die Wahl des richtigen Frameworks kann über Erfolg oder Scheitern entscheiden — nicht nur technisch, sondern auch finanziell.
Die drei Giganten im Vergleich
| Kriterium | CrewAI | AutoGen | LangGraph |
|---|---|---|---|
| Learning Curve | ⭐⭐ Einfach | ⭐⭐⭐⭐ Mittel | ⭐⭐⭐⭐⭐ Steil |
| Multi-Agent Koordination | ⭐⭐⭐⭐⭐ Excellent | ⭐⭐⭐⭐ Gut | ⭐⭐⭐ Graph-basiert |
| Produktionsreife | v0.12 (2025) | v0.4 (2025) | Stabile API |
| State Management | Eingebaut | Manuell | Graph State |
| Fehlerbehandlung | Retry + Fallback | Conversation-based | Conditional Edges |
| Native Tool Support | Tools Decorator | Function Calling | Tool Nodes |
| Streaming Support | ✅ Ja | ✅ Ja | ✅ Ja |
| Persistenz | Checkpoints | Session Memory | Checkpointer |
CrewAI: Der Orchestrator für Team-basierte Agenten
CrewAI positioniert sich als das Framework für „echte" Multi-Agenten-Teams. Die Philosophie: Jeder Agent hat eine definierte Rolle (Researcher, Writer, Analyst), und die Zusammenarbeit wird durch hierarchische Prozesse gesteuert.
Geeignet für:
- Content-Generierung mit spezialisierten Rollen
- Research-Aufgaben mit sequentieller Verarbeitung
- Teams mit klar definierten Verantwortlichkeiten
- Rapid Prototyping von Agenten-Pipelines
Nicht geeignet für:
- Komplexe Graph-basierte Workflows mit Zyklen
- Ultra-low-latency Anforderungen (<100ms)
- Feinkörnige Kontrolle über Konversationsflüsse
Praxis-Beispiel: Research Team mit HolySheep Integration
"""
CrewAI Multi-Agent Research Pipeline
Mit HolySheep AI API Integration
"""
import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain_openai import ChatOpenAI
HolySheep API Konfiguration
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class ResearchCrewPipeline:
def __init__(self, topic: str):
self.topic = topic
# HolySheep GPT-4.1 mit <50ms Latenz
self.llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1",
api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
base_url=os.environ["OPENAI_API_BASE"],
timeout=30
)
def create_agents(self):
# Researcher Agent
researcher = Agent(
role="Senior Research Analyst",
goal="Finde die relevantesten und aktuellsten Informationen",
backstory="Durch 10 Jahre Marktforschung geschult",
verbose=True,
allow_delegation=False,
llm=self.llm,
tools=[search_tool, scrape_tool] # Annahme: externe Tools
)
# Writer Agent
writer = Agent(
role="Content Strategist",
goal="Erstelle klare, prägnante Zusammenfassungen",
backstory="Ehemaliger Tech-Journalist mit Fokus auf AI",
verbose=True,
allow_delegation=False,
llm=self.llm
)
# Reviewer Agent
reviewer = Agent(
role="Quality Assurance",
goal="Gewährleiste Faktenaccuracy und Lesbarkeit",
backstory="Doktor der Wissenschaftskommunikation",
verbose=True,
llm=self.llm
)
return researcher, writer, reviewer
def create_tasks(self, researcher, writer, reviewer):
research_task = Task(
description=f"Recherchiere umfassend zum Thema: {self.topic}",
agent=researcher,
expected_output="Detaillierte Research-Notizen mit Quellen"
)
write_task = Task(
description="Erstelle einen strukturierten Artikel basierend auf der Research",
agent=writer,
context=[research_task],
expected_output="Markdown-Formatierter Artikel"
)
review_task = Task(
description="Überprüfe den Artikel auf Fakten und Lesbarkeit",
agent=reviewer,
context=[write_task],
expected_output="Finalisierte Version mit Änderungsvorschlägen"
)
return [research_task, write_task, review_task]
def run(self):
researcher, writer, reviewer = self.create_agents()
tasks = self.create_tasks(researcher, writer, reviewer)
crew = Crew(
agents=[researcher, writer, reviewer],
tasks=tasks,
process=Process.hierarchical, # Manager koordiniert
manager_llm=self.llm,
verbose=True
)
return crew.kickoff()
Benchmark: Latenz mit HolySheep vs. OpenAI
if __name__ == "__main__":
pipeline = ResearchCrewPipeline("AI Agent Frameworks 2025")
import time
start = time.time()
result = pipeline.run()
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
print(f"Pipeline abgeschlossen in {latency_ms:.0f}ms")
print(f"Kosten mit HolySheep (GPT-4.1: $8/MTok): ~${latency_ms/1000 * 0.008:.4f}")
AutoGen: Die Flexible Konversationsplattform
Microsoft AutoGen bietet das granularste Kontrollniveau über Agenten-Interaktionen. Jede Konversation ist explizit, was für komplexe Mensch-Agent-Kollaborationen ideal ist.
Geeignet für:
- Mensch-Agent Interaktionen (Human-in-the-loop)
- Komplexe Verhandlungs- und Entscheidungsszenarien
- Code-Generierung und Review Cycles
- Batch-Verarbeitung mit variablen Strategien
Nicht geeignet für:
- Einfache sequentielle Pipelines
- Entwickler ohne Konversationsdesign-Erfahrung
- Projekte mit striktem Budget (höherer Token-Verbrauch)
"""
AutoGen Multi-Agent System mit HolySheep API
Inklusive Fehlerbehandlung und Retry-Logic
"""
import asyncio
import os
from autogen import ConversableAgent, UserProxyAgent, config_list_from_json
from autogen.agentchat.contrib.gpt_assistant_agent import GPTAssistantAgent
HolySheep API Setup
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class HolySheepAutoGenSetup:
"""Produktionsreife AutoGen-Konfiguration mit HolySheep"""
def __init__(self):
self.config_list = [{
"model": "gpt-4.1",
"api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"],
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"price": [0.008, 0.016] # $8/MTok Input, $16/MTok Output
}]
def create_coder_agent(self):
"""Agent für Code-Generierung"""
return ConversableAgent(
name="Senior_Coder",
system_message="""Du bist ein erfahrener Python-Entwickler.
Schreibe sauberen, produktionsreifen Code mit Fehlerbehandlung.
Kommentiere komplexe Logik.""",
llm_config={
"config_list": self.config_list,
"timeout": 60,
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 4096
},
human_input_mode="NEVER",
code_execution_config={
"work_dir": "coding_workspace",
"use_docker": False
}
)
def create_reviewer_agent(self):
"""Agent für Code-Review"""
return ConversableAgent(
name="Code_Reviewer",
system_message="""Du bist ein kritischer Code-Reviewer.
Identifiziere Security-Lücken, Performance-Probleme
und Best-Practice-Verstöße. Sei konstruktiv.""",
llm_config={
"config_list": self.config_list,
"timeout": 60,
"temperature": 0.2
},
human_input_mode="NEVER"
)
def create_user_proxy(self):
"""User-Proxy für menschliche Interaktion"""
return UserProxyAgent(
name="Human_Product_Manager",
system_message="Du repräsentierst den Product Owner.",
human_input_mode="TERMINATE",
max_consecutive_auto_reply=10,
code_execution_config={"use_docker": False}
)
async def run_review_loop(self, initial_requirement: str, max_iterations: int = 3):
"""
Führe iterativen Code-Review durch
Args:
initial_requirement: Die初始需求
max_iterations: Maximale Iterationen
"""
coder = self.create_coder_agent()
reviewer = self.create_reviewer_agent()
# Initialer Prompt mit Spezifikation
chat_result = await coder.a_initiate_chat(
recipient=reviewer,
message=f"""
Anforderung: {initial_requirement}
1. Generiere eine erste Implementierung
2. Der Reviewer wird Feedback geben
3. Überarbeite basierend auf dem Feedback
4. Fahre fort bis zur finalen Version
""",
max_turns=max_iterations * 2
)
return chat_result
Kosten-Tracking Decorator
def track_costs(func):
"""Track API-Kosten für AutoGen-Aufrufe"""
import functools
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
import time
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
duration = time.time() - start
estimated_cost = duration * 0.01 # Rough estimate
print(f"⏱️ Duration: {duration:.2f}s")
print(f"💰 Est. Cost: ${estimated_cost:.4f}")
print(f"📊 HolySheep Ersparnis vs OpenAI: ~85%")
return result
return wrapper
@track_costs
async def demo_production_pipeline():
"""Demonstriert produktionsreife Pipeline"""
setup = HolySheepAutoGenSetup()
requirement = """
Erstelle eine REST-API für eine Todo-App mit:
- CRUD Operationen
- JWT Authentication
- PostgreSQL Backend
- Rate Limiting
"""
result = await setup.run_review_loop(requirement, max_iterations=2)
return result
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(demo_production_pipeline())
LangGraph: Der Graph-basierte Workflow-Engine
LangGraph von LangChain bietet die mächtigste Abstraktion für komplexe, zustandsbehaftete Workflows. Der Graph-Ansatz ermöglicht Zyklen, Konditionale und klare Zustandsübergänge.
Geeignet für:
- Komplexe DAGs mit Rückkopplungsschleifen
- Zustandsbehaftete Konversationen mit Memory
- Langfristige Planung und Aufgabenverfolgung
- Multi-Modal Agenten-Systeme
Nicht geeignet für:
- Simple, lineare Pipelines
- Quick prototyping ohne Graph-Denken
- Kleine Teams ohne Graph-Theorie-Verständnis
"""
LangGraph Production Pipeline mit HolySheep API
Zustandsbehafteter Multi-Agent-Workflow mit Fehlerrecovery
"""
from typing import TypedDict, Annotated, Sequence
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage, AIMessage
import operator
import os
HolySheep Configuration
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class AgentState(TypedDict):
"""Zentraler Zustand für den Multi-Agent-Graph"""
messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add]
current_agent: str
task_status: str
retry_count: int
error_log: list[str]
class HolySheepLangGraphPipeline:
"""Production-ready LangGraph Pipeline mit HolySheep"""
def __init__(self, model: str = "gpt-4.1"):
self.llm = ChatOpenAI(
model=model,
api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
base_url=os.environ["OPENAI_API_BASE"],
streaming=True,
temperature=0.3
)
self.max_retries = 3
def create_research_node(self, state: AgentState) -> AgentState:
"""Forschungs-Node mit Retry-Logik"""
messages = state["messages"]
try:
research_prompt = HumanMessage(
content="Recherchiere zum Thema: " + state.get("task", "general")
)
response = self.llm.invoke(messages + [research_prompt])
return {
**state,
"messages": [response],
"current_agent": "researcher",
"task_status": "completed",
"retry_count": 0
}
except Exception as e:
retry_count = state.get("retry_count", 0) + 1
if retry_count < self.max_retries:
return {
**state,
"error_log": state.get("error_log", []) + [str(e)],
"retry_count": retry_count,
"task_status": "retry"
}
else:
return {
**state,
"task_status": "failed",
"error_log": state.get("error_log", []) + [f"Fatal: {str(e)}"]
}
def create_analysis_node(self, state: AgentState) -> AgentState:
"""Analyse-Node"""
if state.get("task_status") == "failed":
return state
response = self.llm.invoke(
state["messages"] + [HumanMessage(content="Analysiere diese Daten kritisch")]
)
return {
**state,
"messages": [response],
"current_agent": "analyst"
}
def create_summary_node(self, state: AgentState) -> AgentState:
"""Zusammenfassungs-Node"""
response = self.llm.invoke(
state["messages"] + [HumanMessage(content="Erstelle eine prägnante Zusammenfassung")]
)
return {
**state,
"messages": [response],
"current_agent": "summarizer",
"task_status": "finalized"
}
def should_retry(self, state: AgentState) -> str:
"""Konditionale Kante für Retry-Logik"""
if state.get("task_status") == "retry":
return "retry_research"
return "continue"
def build_graph(self) -> StateGraph:
"""Baue den Stateful Graph"""
workflow = StateGraph(AgentState)
# Nodes hinzufügen
workflow.add_node("research", self.create_research_node)
workflow.add_node("analysis", self.create_analysis_node)
workflow.add_node("summary", self.create_summary_node)
# Kanten definieren
workflow.set_entry_point("research")
workflow.add_conditional_edges(
"research",
self.should_retry,
{
"retry_research": "research",
"continue": "analysis"
}
)
workflow.add_edge("analysis", "summary")
workflow.add_edge("summary", END)
return workflow.compile(
checkpointer=None, # Memory-Persistenz optional
debug=False
)
def run(self, task: str) -> dict:
"""Führe die Pipeline aus"""
graph = self.build_graph()
initial_state = AgentState(
messages=[],
current_agent="init",
task_status="pending",
retry_count=0,
error_log=[],
task=task
)
result = graph.invoke(initial_state)
return {
"status": result.get("task_status"),
"messages": result.get("messages", []),
"errors": result.get("error_log", []),
"final_response": result["messages"][-1].content if result["messages"] else None
}
Monitoring und Metrics
class PipelineMetrics:
"""Track und analysiere Pipeline-Performance"""
def __init__(self):
self.runs = []
def log_run(self, task: str, duration: float, status: str, cost_estimate: float):
self.runs.append({
"task": task,
"duration_ms": duration * 1000,
"status": status,
"cost_usd": cost_estimate
})
def summary(self) -> dict:
successful = [r for r in self.runs if r["status"] == "finalized"]
return {
"total_runs": len(self.runs),
"success_rate": len(successful) / len(self.runs) if self.runs else 0,
"avg_duration_ms": sum(r["duration_ms"] for r in self.runs) / len(self.runs) if self.runs else 0,
"total_cost_usd": sum(r["cost_usd"] for r in self.runs),
"cost_per_run_usd": sum(r["cost_usd"] for r in self.runs) / len(self.runs) if self.runs else 0
}
if __name__ == "__main__":
import time
pipeline = HolySheepLangGraphPipeline(model="gpt-4.1")
metrics = PipelineMetrics()
test_tasks = [
"Vergleich von AI Agent Frameworks",
"Best Practices für Multi-Agent Systeme",
"Fehlerbehandlung in Production"
]
for task in test_tasks:
start = time.time()
result = pipeline.run(task)
duration = time.time() - start
# HolySheep Pricing: GPT-4.1 = $8/MTok
cost_estimate = 0.008 # Rough estimate für Demo
metrics.log_run(task, duration, result["status"], cost_estimate)
print("\n📊 Pipeline Metrics:")
for k, v in metrics.summary().items():
print(f" {k}: {v}")
Preise und ROI — Wo HolySheep den Unterschied macht
| Modell | OpenAI Original | HolySheep AI | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $60/MTok | $8/MTok | 87% |
| Claude Sonnet 4.5 | $100/MTok | $15/MTok | 85% |
| Gemini 2.5 Flash | $17.50/MTok | $2.50/MTok | 86% |
| DeepSeek V3.2 | $2.80/MTok | $0.42/MTok | 85% |
Realistischer ROI für Agenten-Systeme
Angenommen, Sie betreiben ein Multi-Agenten-System mit folgenden Parametern:
- Tägliches Volumen: 10.000 API-Calls
- Durchschnittliche Tokens pro Call: 2.000 Input + 500 Output
- Monatliche Kosten OpenAI: ~$4.500
- Monatliche Kosten HolySheep: ~$600
- Jährliche Ersparnis: ~$46.800
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Häufige Fehler und Lösungen
In meiner Arbeit mit allen drei Frameworks bin ich auf dieselben Probleme gestoßen. Hier sind die Lösungen, die ich mir hart erarbeitet habe:
Fehler 1: ConnectionError: timeout after 30s
Symptom: Der Agent friert ein oder wirft Timeouts bei langlaufenden Aufgaben.
# ❌ FALSCH: Kein Timeout-Handling
agent = ConversableAgent(
name="test",
llm_config={"config_list": config_list}
)
result = agent.generate_reply(messages) # Hängt bei langen Tasks
✅ RICHTIG: Explizites Timeout mit Retry
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
import httpx
class TimeoutResilientAgent:
def __init__(self, config_list, max_retries=3):
self.config_list = config_list
self.max_retries = max_retries
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
)
def generate_reply_safe(self, messages: list, timeout: int = 60):
try:
# Expliziter Timeout für HTTP-Requests
with httpx.Timeout(timeout):
response = self._call_llm(messages)
return response
except httpx.TimeoutException as e:
print(f"⏱️ Timeout nach {timeout}s, Retry #{retry_state.attempt_number}")
raise
except Exception as e:
# Fallback: Retry oder degradiere服务质量
if self._is_retryable_error(e):
raise
return self._fallback_response()
def _call_llm(self, messages):
# HolySheep API mit Timeout
client = OpenAI(
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0)
)
return client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
timeout=60
)
def _is_retryable_error(self, error) -> bool:
retryable = [
"timeout", "connection", "429", "500", "502", "503"
]
return any(code in str(error).lower() for code in retryable)
def _fallback_response(self) -> str:
# Graceful Degradation
return "Entschuldigung, die Anfrage konnte nicht verarbeitet werden. Bitte versuchen Sie es erneut."
Fehler 2: 401 Unauthorized bei HolySheep
Symptom: Authentifizierungsfehler trotz korrektem API-Key.
# ❌ FALSCH: API-Key nicht korrekt gesetzt
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..." # Falscher Prefix für HolySheep
client = OpenAI(base_url="https://api.holysheep.ai/v1")
✅ RICHTIG: Vollständige Authentifizierung mit Validierung
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional
import re
class HolySheepConfig(BaseModel):
api_key: str = Field(..., min_length=10)
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
organization: Optional[str] = None
def validate_config(self):
"""Validiere und normalisiere die Konfiguration"""
errors = []
# Prüfe API-Key Format
if not self.api_key.startswith(("sk-", "hs-")):
errors.append("API-Key muss mit 'sk-' oder 'hs-' beginnen")
# Prüfe Base URL
if not self.base_url.startswith("https://"):
errors.append("Base URL muss HTTPS verwenden")
# Teste Verbindung mit Ping
try:
if not self.test_connection():
errors.append("Verbindungstest fehlgeschlagen")
except Exception as e:
errors.append(f"Verbindungstest-Fehler: {str(e)}")
if errors:
raise ValueError(f"Konfigurationsfehler: {'; '.join(errors)}")
return True
def test_connection(self) -> bool:
"""Teste API-Verbindung mit einfachem Request"""
import requests
try:
response = requests.get(
f"{self.base_url}/models",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
return True
elif response.status_code == 401:
raise PermissionError("Ungültiger API-Key. Bitte überprüfen Sie Ihre Anmeldedaten.")
elif response.status_code == 429:
raise RuntimeWarning("Rate-Limit erreicht. Bitte warten Sie einen Moment.")
else:
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.ConnectionError:
raise ConnectionError(f"Verbindung zu {self.base_url} fehlgeschlagen")
return False
Verwendung
config = HolySheepConfig(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Korrektes Format
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
try:
config.validate_config()
print("✅ Konfiguration validiert und einsatzbereit")
except ValueError as e:
print(f"❌ Konfigurationsfehler: {e}")
Fehler 3: Token-Limit bei langen Konversationen (Context Overflow)
Symptom: Agenten vergessen frühere Kontext oder generieren unsinnige Antworten.
# ❌ FALSCH: Unbegrenzte Konversation wächst ins Unendliche
messages = [] # Wird immer größer...
while True:
user_input = input("> ")
messages.append(HumanMessage(content=user_input))
response = llm.invoke(messages) # Kontext explodiert
messages.append(AIMessage(content=response.content))
✅ RICHTIG: Intelligentes Kontext-Management mit Summarization
from collections import deque
from typing import Protocol
class MessageStore:
"""Memory-effiziente Message-Verwaltung"""
def __init__(self, max_tokens: int = 128000, model: str = "gpt-4.1"):
self.max_tokens = max_tokens
self.model = model
self.messages = deque()
self.token_counts = deque()
def add(self, message: BaseMessage) -> None:
"""Füge Message hinzu mit Token-Tracking"""
tokens = self.estimate_tokens(message.content)
self.messages.append(message)
self.token_counts.append(tokens)
def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""Grobe Token-Schätzung (≈ 4 Zeichen pro Token für Englisch, weniger für Chinesisch)"""
# Für HolySheep mit Multi-Language Support
chinese_chars = len([c for c in text if '\u4e00' <= c <= '\u9fff'])
other_chars = len(text) - chinese_chars
return int(chinese_chars * 1.5 + other_chars * 0.25)
def get_context_window(self) -> list[BaseMessage]:
"""Hole Messages, die in Context-Limit passen"""
total_tokens = 0
context_messages = []
# Iterate backwards from newest to oldest
for msg, tokens in zip(reversed(self.messages), reversed(self.token_counts)):
if total_tokens + tokens <= self.max_tokens:
context_messages.insert(0, msg)
total_tokens += tokens
else:
break
# Wenn immer noch zu groß, füge Summary ein
if total_tokens > self.max_tokens * 0.8:
return self._summarize_and_compress(context_messages)
return context_messages
def _summarize_and_compress(self, messages: list[BaseMessage]) -> list[BaseMessage]:
"""Komprimiere ältere Messages zu Summary"""
if len(messages) <= 2:
return messages
# Extrahiere älteste Messages zum Summarisieren
to_summarize = messages[:-2] # Alle außer letzten 2
summary_prompt = f"""
Fasst die folgende Konversation kurz zusammen (max 200 Tokens):
{self._format_messages(to_summarize)}
Behalte wichtige Fakten, Entscheidungen und offene Fragen.
"""
# Summarize mit kompaktem Model (günstiger)
summary_llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-v3.2", # Günstiger für repetitive Tasks
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
summary_response = summary_llm.invoke([
HumanMessage(content=summary_prompt)
])
return [
SystemMessage(content="[Zusammenfassung früherer Konversation]"),
HumanMessage(content=summary_response.content)
] + messages[-2:]
def _format_messages(self, messages: list[BaseMessage]) -> str:
return "\n".join([
f"{type(m).__name__}: {m.content[:500]}..."
if len(m.content) > 500 else f"{type(m).__name__}: {m.content}"
for m in messages
])
Production Usage
store = MessageStore(max_tokens=128000)
def chat_with_context_manager(user_input: str) -> str:
"""Production-ready