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🚀 EDDI 6.5.0

19 LLM-Anbieter, Wissensdatenbanken, die Ihre Website crawlen und Ihre Dateien lesen, und Konversationen, die kompatiblen Agentenversionen folgenNeuigkeiten

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AnthropicFrontier

Claude Fable 5.1

Das leistungsfähigste allgemein verfügbare Modell von Anthropic, gebaut für anspruchsvolles Reasoning und lang laufende Agentenarbeit.

Stärken

  • Agenten-Sessions, die stundenlang laufen
  • Mehrstufige Recherche
  • Arbeit mit Dokumenten, Tabellen und Folien
  • 1M-Token-Kontext mit 128K Ausgabe

Ideal für

  • Agenten mit langem Horizont
  • Tiefgehende Recherche
  • Analysen bis zum fertigen Dokument

In EDDI betreiben

Der schnellste Weg führt über den Manager: Öffnen Sie den Agent-Assistenten oder den Platform Operator und wählen Sie Anbieter und Modell. Wenn Sie es selbst konfigurieren möchten, folgen Sie diesen Schritten für den gewünschten Anbieter.

Anthropic · type: "anthropic"

Modell-IDs: claude-fable-5-1, claude-fable-5

1. Zugangsdaten hinterlegen

Legen Sie den API-Key des Anbieters im Secrets Vault des Managers ab, oder mit PUT /secretstore/secrets/default/anthropic-key, unter dem unten verwendeten Namen. Konfigurationen referenzieren ihn als ${vault:…}, sodass der Schlüssel nie im Klartext erscheint.

${vault:anthropic-key}

2. Den LLM-Task konfigurieren

Verwenden Sie dies als langchain.json im Workflow des Agenten, oder fügen Sie die Parameter in den LLM-Editor des Managers ein.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "anthropic",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:anthropic-key}",
        "modelName": "claude-fable-5-1",
        "maxTokens": "16384",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Oder den ganzen Agenten mit einem Aufruf erstellen

setup_agent schreibt die Regeln, die LLM-Konfiguration und den Workflow und deployt anschließend den Agenten. Rufen Sie es über MCP oder POST /administration/agents/setup auf.

setup_agent(
  agentName: "My claude-fable-5-1 agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "anthropic",
  model: "claude-fable-5-1",
  apiKey: "${vault:anthropic-key}"
)

Amazon Bedrock · type: "bedrock"

Modell-IDs: anthropic.claude-fable-5-1

1. Zugangsdaten hinterlegen

Dieser Anbieter verwendet keinen API-Key: Amazon Bedrock authentifiziert über die AWS-Credential-Chain: Umgebungsvariablen, eine IAM-Rolle oder ~/.aws/credentials.

2. Den LLM-Task konfigurieren

Verwenden Sie dies als langchain.json im Workflow des Agenten, oder fügen Sie die Parameter in den LLM-Editor des Managers ein.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "bedrock",
      "parameters": {
        "modelId": "anthropic.claude-fable-5-1",
        "region": "us-east-1",
        "maxTokens": "16384",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Hinweise für EDDI

  • Lassen Sie temperature ungesetzt. Aktuelle Claude-Modelle lehnen eine vom Standard abweichende Temperatur ab, und die Setup-Tools von EDDI lassen sie bereits weg.
  • Eine starke letzte Stufe für eine Modell-Kaskade, die nur die Anfragen erreichen, bei denen sich ein günstigeres Modell unsicher ist.

Verwandte Modelle

Quellen

Die Angaben auf dieser Seite stammen aus der Dokumentation des Herstellers, geprüft am 2026-09-30. Modelle ändern sich schnell, bestätigen Sie Limits daher beim Hersteller, bevor Sie sich darauf verlassen. Preise sind hier nicht aufgeführt: siehe die Preisseite des Herstellers.

Herstellerdokumentation ↗ · Preise ↗