In 10 Minuten: Deinen ersten Agent bauen
Diese Anleitung führt dich durch das Erstellen und Konfigurieren deines ersten Agents auf Mycelis — von der Erstellung bis zur fertigen Routing-Konfiguration mit Knowledge Bases und MCP Tools.
Voraussetzungen
Um einen Agenten zu erstellen, solltest du mindestens ein Modell deployed haben. Falls noch nicht geschehen, findest du hier die passende Anleitung: In 5 Minuten: Dein erstes Modell deployen.
Navigiere zu Agents
Klicke in deinem Dashboard in der linken Navigation auf Agents. Hier siehst du eine Übersicht aller bereits erstellten Agenten in deinem Workspace.
Um einen neuen Agenten anzulegen, klicke oben rechts auf New Agent.
Agent erstellen
Im Erstellungs-Dialog kannst du:
- Name — einen aussagekräftigen Namen für deinen Agenten eingeben
- Beschreibung — optional eine kurze Beschreibung hinzufügen
- Routing-Strategie — die initiale Strategie auswählen (kann später im Agent jederzeit geändert werden)
Mycelis unterscheidet zwischen drei Routing-Strategien:
| Strategie | Beschreibung |
|---|---|
| Fixed | Ein festes Deployment antwortet auf alle Anfragen |
| Rule-Based | Regeln bestimmen, welches Deployment eine Anfrage erhält |
| Workflow | Visueller Graph-Editor für komplexe Pipelines |
Klicke auf Erstellen, um den Agenten anzulegen und zur Detail-Ansicht zu gelangen.
Agent konfigurieren
In der Detail-Ansicht deines Agents siehst du oben eine Tab-Leiste mit den verfügbaren Konfigurationsbereichen.
Tab: Allgemein
Hier kannst du die Grundkonfiguration deines Agents anpassen:
- Name — den Namen des Agents ändern
- Slug (API Model-ID) — der Slug ist die eindeutige Kennung, die du als
model-Feld in API-Anfragen verwendest. Er ist besonders wichtig für OpenAI-kompatible Clients wie OpenCode, OpenClaw und andere - System Prompt — einen systemweiten Instruktionstext für deinen Agent hinterlegen, der bei jeder Anfrage vorangestellt wird
Tab: Modelle & Routing
Hier konfigurierst du die Routing-Strategie oder wechselst sie. Im Folgenden werden alle drei Strategien erklärt.
Routing-Strategie: Fixed
Bei Fixed routing wird jede Anfrage an ein einziges, fest konfiguriertes Deployment weitergeleitet.
- Wähle Fixed als Strategie aus
- Wähle das gewünschte Deployment aus der Dropdown-Liste
- Klicke auf Speichern
Nach dem Speichern erscheinen in der Tab-Leiste zwei zusätzliche Tabs: Knowledge & Tools und Settings.
Tab: Knowledge & Tools
Unter Knowledge & Tools kannst du deinen Agent mit externen Wissensquellen und Werkzeugen ausstatten.
MCP Tools
Du hast die Möglichkeit, einzelne MCP-Server hinzuzufügen oder auch gezielt einzelne Tools innerhalb eines MCP-Servers auszuwählen.
Wenn du noch keine MCP-Tools aktiviert hast, richte sie zunächst im MCP Hub ein.
Knowledge Bases
Füge eine oder mehrere Knowledge Bases hinzu, um deinen Agenten mit eigenem Wissen zu versorgen. Der Agent sucht bei jeder Anfrage automatisch nach relevanten Dokumentenstellen und fügt sie als Kontext ein.
Noch keine Knowledge Base erstellt? Hier erfährst du, wie du eine RAG-Pipeline aufsetzen kannst.
Routing-Strategie: Rule-Based
Bei Rule-Based kannst du Regeln definieren, die bestimmen, welches Deployment eine Anfrage erhält — abhängig von Bedingungen wie dem Anfrageinhalt, der erkannten Absicht oder technischen Eigenschaften der Anfrage.
Klicke auf Neue Regel, um eine Regel zu erstellen. Jede Regel besteht aus einer oder mehreren Conditions und einem Ziel-Deployment.
Condition: Auto Intent
Mycelis erkennt automatisch die Absicht einer Anfrage. Du kannst eine der folgenden Intentionen als Bedingung auswählen:
- Coding
- Debugging
- Code Review
- Architektur
- Erklärung
- Dokumentation
- Creative Writing
- Datenanalyse
- Mathematik
- Übersetzung
- DevOps
- Agentic
- Langer Kontext
Condition: Text / Query
Prüft den Anfragetext direkt:
- Contains — Anfrage enthält einen bestimmten Begriff oder Satz
- Regex — Anfrage entspricht einem regulären Ausdruck
Condition: Request Info
Technische Eigenschaften der Anfrage:
- Has Tools — Anfrage enthält Tool-Definitionen
- Tokens > N — Anfrage überschreitet N Token
- Tokens < N — Anfrage unterschreitet N Token
- Client Type Is — Anfrage kommt von einem bestimmten Client (Cursor, GitHub Copilot, Continue, OpenCode, Generisch)
- MCP Tool Available — ein bestimmtes MCP-Tool ist in der Anfrage verfügbar
- Knowledge Base ID — eine bestimmte Knowledge Base ist aktiv
Fallback-Regel
Du kannst zudem eine Default-Regel (Fallback) hinzufügen, die greift, wenn keine andere Regel zutrifft. Das stellt sicher, dass jede Anfrage beantwortet wird.
Routing-Strategie: Workflow
Der Workflow-Editor ist ein visueller Graph-Editor, mit dem du komplexe Routing-Pipelines aufbauen kannst. Im Workflow-Modus werden Knowledge Bases und Tools direkt im Editor konfiguriert.
Du kannst mit einer der verfügbaren Vorlagen starten oder mit einem leeren Canvas beginnen und die Pipeline von Grund auf aufbauen.
Verfügbare Node-Typen
| Node | Beschreibung |
|---|---|
| Start | Einstiegspunkt des Workflows — jede Pipeline beginnt hier |
| Raw Model | Leitet die Anfrage direkt an ein Deployment weiter |
| Agent | Leitet die Anfrage an einen anderen konfigurierten Agenten weiter |
| If / Else | Verzweigungsknoten mit konfigurierbaren If- und Else-Zweigen |
| Knowledge Base | Bindet eine einzelne Knowledge Base als Kontext ein |
| All KBs | Bindet alle Knowledge Bases des Workspaces ein |
| MCP Tool | Ruft ein einzelnes MCP-Tool auf |
| MCP Server | Bindet einen kompletten MCP-Server ein |
| MCP Hub | Stellt alle aktivierten MCP-Tools zur Verfügung |
| Semantic Cache | Cacht semantisch ähnliche Anfragen für schnellere Antworten |
| Smart Router | Intelligentes Routing basierend auf Anfrageeigenschaften |
Verbinde die Nodes, um den gewünschten Datenfluss abzubilden, und klicke auf Speichern, wenn der Workflow fertig ist.
Das war's!
Dein erster Agent ist konfiguriert und einsatzbereit. Du kannst ihn direkt über die OpenAI-kompatible API ansprechen — verwende dazu den Slug deines Agents als model-Feld:
curl https://app.mycelis.ai/api/proxy/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer myk_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "dein-agent-slug",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hallo!"}]
}'
Nächste Schritte:
- RAG-Pipeline aufsetzen — Dokumente als Wissensquelle anbinden
- MCP Tools — Externe APIs direkt im Modellkontext nutzen
- API-Referenz — Alle verfügbaren API-Parameter