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In fünf Minuten zum ersten Agenten-Lauf

Fünf Schritte: Zugang, Projekt, ein Werkzeug, eine Policy, ein Lauf. Am Ende haben Sie einen Trace mit Spans, eine Kostenzeile und ein Audit-Log — und wissen, ob Ihnen die Bauform zusagt, bevor jemand über Verträge spricht.

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Sandbox · eigene Modell-Endpunkte · Testdatenbank — kein Produktivsystem nötig
THEMEN
Schritt 1 — Zugang einrichten→ Schritt 2 — Projekt anlegen→ Schritt 3 — Ein Werkzeug registrieren→ Schritt 4 — Policy hinterlegen→
ECKDATEN
Fünf Minutenvom Zugang bis zum ersten gelesenen Trace
Fünf SchritteZugang, Projekt, Werkzeug, Policy, Lauf
deny by defaultdie Policy ist die Sicherung, nicht der Prompt
Sandboxeigene Modell-Endpunkte und Testdatenbank
quickstartLive
ASCII-Grafik: ein Agentensymbol — Titelbild zum Thema In fünf Minuten zum ersten Agenten-Lauf
zugangpro person · an die organisation gebunden
projektagentendefinition · policy · erster test
werkzeugmcp-server registriert
erster laufechte latenzen · echter trace
betrieb durch hostspezial
Dauer fünf MinutenSchritte fünfStandardregel denyUmgebung Sandbox mit Testdatenbank
/01 — 08Überblick

Schritt 1 — Zugang einrichten

$ sec1
Fünf Schritte, fünf Minuten — vom Zugang bis zum gelesenen Trace. Der Überblick zeigt die Reihenfolge, jeder Schritt folgt danach einzeln mit dem passenden Terminalbefehl.
1agentctl login

Zugang einrichten

Anmeldung pro Person, lokales Token acht Stunden gültig.

2agentctl init

Projekt anlegen

Agentendefinition, Policy-Datei und ein erster Testfall als Dateien im Repository.

3tools add

Werkzeug registrieren

Ein MCP-Server, z. B. eine Testdatenbank mit rein lesendem Scope.

4policy.yaml

Policy hinterlegen

Standardentscheidung deny, je Werkzeug ein Budget-Cap gesetzt.

5agentctl run

Lauf starten

Trace mit Spans, Policy-Entscheidungen, Tokens und Kosten lesen.

Voraussetzungen

Node.js 20 oder neuer, ein Sandbox-Zugang von uns und ein System, das der Agent lesen darf — für den Anfang genügt eine Testdatenbank. Sie brauchen keine GPU und keine eigene Modell-Infrastruktur; das Model-Gateway ist Teil der Sandbox.

Terminal

Das Paket @hostspezial/agentctl ist noch nicht öffentlich veröffentlicht — den Zugang erhalten Sie zusammen mit der Sandbox.

npx @hostspezial/agentctl login --org ihre-org
# Oeffnet den Browser, legt ein kurzlebiges Token unter ~/.agentctl ab.
/02 — 08Überblick

Schritt 2 — Projekt anlegen

$ sec2
init erzeugt ein Verzeichnis mit Agentendefinition, Policy und einem ersten Testfall. Alles liegt als Datei vor und gehört ins Repository — nicht in eine Web-Oberfläche.
Terminal
npx @hostspezial/agentctl init mein-erster-agent
cd mein-erster-agent

# mein-erster-agent/
#   agent.ts            Definition des Laufs
#   tools.policy.yaml   Wer darf welches Werkzeug, mit welchem Limit
#   evals/first.spec.ts Ein Testfall, damit die CI von Anfang an gruen ist
/03 — 08Überblick

Schritt 3 — Ein Werkzeug registrieren

$ sec3
Ein Agent ohne Werkzeug ist ein Chatbot. Registrieren Sie einen MCP -Server — hier eine Testdatenbank, ausschließlich lesend.
Terminal
agentctl tools add postgres \
  --url "mcp+https://mcp.hostspezial.de/postgres" \
  --scope "read:orders" \
  --secret-ref "vault://demo/pg-readonly"

# Zugangsdaten liegen als Referenz vor, nie als Klartext im Repo.
agentctl tools list
/04 — 08Überblick

Schritt 4 — Policy hinterlegen

$ sec4
Die Policy ist die Sicherung, nicht der Prompt. Standardentscheidung ist deny; erlaubt wird, was ausdrücklich erlaubt ist.
tools.policy.yaml
agent: mein-erster-agent
default: deny

tools:
  - name: postgres.query
    allow: true
    constraints: { statements: ["SELECT"], max_rows: 100 }

# Harte Obergrenze. Ohne Cap kann eine Schleife still teuer werden.
budget: { eur: 0.05, tokens: 50000 }
/05 — 08Überblick

Schritt 5 — Lauf starten und Trace lesen

$ sec5
Jetzt der eigentliche Moment: ein Lauf mit echter Ausgabe, echten Latenzen und einer Kostenzeile.
Terminal
agentctl run --input '{"orderId": 4711}'

# run   r-2b91ef   started
# span  agent.run                            2 100 ms
# span  tool.postgres.query   allow            38 ms
# span  agent.answer                          640 ms
# done  status=completed  tokens=3 480  cost=0,009 EUR

# Denselben Lauf ohne echte Aufrufe wiederholen:
agentctl replay r-2b91ef
/06 — 08Überblick

Was danach sinnvoll ist

$ sec6
Er läuft gegen eine Sandbox mit unseren Modell-Endpunkten und einer Testdatenbank. Fragen zu Datenresidenz, Aufbewahrung und Auftragsverarbeitung beantwortet er nicht — die stehen auf der Trust-Seite. Und er sagt nichts über Kosten bei Ihrem Volumen; dafür gibt es den Rechner auf der Preisseite.
  1. Einen echten Fall aufnehmen. Nehmen Sie einen realen Vorgang aus Ihrem Betrieb als Eval-Fixture auf — das ist der Grundstein Ihrer Eval-Suite.
  2. Ein zweites Werkzeug anbinden. Ab hier wird die Auswahlqualität interessant. Mehr dazu im Tool-Layer.
  3. Den Fehlerfall provozieren. Brechen Sie den Lauf mitten im Tool-Call ab und beobachten Sie die Wiederaufnahme — siehe Durable Execution.
  4. Erst dann schreibende Rechte. Vorher lohnt der Security-Abschnitt zu Scopes und Freigabeschwellen.

Was der Quickstart nicht zeigt

/07 — 08Überblick

Weiterlesen

$ sec7

Agentic AI Infrastruktur Die Übersicht über alle fünf Schichten.

Architektur Wie das System unter der CLI aufgebaut ist.

Tool-Layer Weitere MCP-Server anbinden.

Preise Was der Betrieb bei Ihrem Volumen kostet.

Trust Datenresidenz, AVV und Aufbewahrung.

/08 — 08Überblick

Sandbox-Zugang anfragen

$ sec8
Wir richten die Sandbox mit einem Ihrer Systeme ein und begleiten den ersten Lauf gemeinsam — typischerweise in einem Termin von 45 Minuten. Ohne Vorleistung Ihrerseits.
Zugang anfragenUse Cases ansehen
// nächster schritt

Ersten Lauf vereinbaren.

Der Schnelleinstieg zeigt den Weg. Für einen Lauf mit Ihren eigenen Daten richten wir eine Sandbox ein und begleiten den ersten Durchgang. Ausführlich beschrieben ist das unter Agentic AI.

Betrieb in deutschen Rechenzentren

$ ersterlauf --termin
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