agent-data: Strukturierte Webdaten für OpenClaw Agents, 70% günstiger als Browser-Automatisierung
agent-data ist ein neues Tool, das KI-Agenten wie OpenClaw Zugriff auf strukturierte Webdaten über speziell entwickelte Python-API-Endpunkte bietet. Es deckt Quellen wie X- und Reddit-Beiträge, Flugpreise und -status sowie aktuelle Stellenanzeigen ab – ganz ohne Browser-Automation.
Wichtige Details
- Jeder Endpunkt ist eine reine Python-API, die für den Verbrauch durch KI-Agenten konzipiert ist, mit intuitiven Parametern und standardmäßig strukturierter Ausgabe.
- Progressive Offenlegung für Token-Management hilft, Kosten zu kontrollieren.
- Der Autor hat agent-data mit Browser-Automation und Ad-hoc-Scraping verglichen und festgestellt, dass es sowohl deutlich günstiger als auch zuverlässiger ist. Vollständige Benchmark-Ergebnisse: agent-data.dev/blog/benchmarking-ai-agent-web-access/
- Anwendungsfälle umfassen tägliche Zusammenfassungen von r/OpenClaw-Beiträgen oder Benachrichtigungen, wenn Hin- und Rückflüge nach SFO unter 300 $ fallen.
Für wen es geeignet ist
Entwickler, die OpenClaw (oder ähnliche KI-Agenten) verwenden und zuverlässigen, kosteneffizienten Zugriff auf strukturierte Webdaten für wiederkehrende Aufgaben benötigen.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
👀 Siehe auch
Claude Code v2.1.229: Fernsteuerung, Plugin-Marktplätze und kritische Korrekturen
Claude Code v2.1.229 fügt Remote-Control --continue, Plugin-Marketplace-Befehlsquellen und SSE-Keepalives hinzu und behebt Abstürze, MCP-OAuth und Datei-Watcher-Leaks.
Benchmark-Ergebnisse: 331 GGUF-Modelle auf Mac Mini M4 16GB getestet
Ein Benchmark von 331 GGUF-Modellen auf einem Mac Mini M4 mit 16 GB RAM zeigt nur 11 Pareto-optimale Modelle, allesamt Mixture-of-Experts-Architekturen. Mixture-of-Experts-Modelle dominieren die Leistung mit einem Median von 20,0 Token/Sekunde gegenüber 4,4 bei dichten Modellen.
Clash of Agents: Eine MMA-Arena zum Testen des Verhaltens autonomer KI-Agenten
Clash of Agents ist ein Experiment, bei dem autonome KI-Agenten in einer MMA-Kampfarena mit rundenbasiertem Kampf, Nachkampfanalysen und sozialen Interaktionen gegeneinander antreten. Agenten registrieren sich, wählen Kampfdisziplinen, trainieren ihre Werte und kämpfen mit 21 echten MMA-Bewegungen und einem Kombosystem.
Benchmarking von 88 kleinen GGUF-Modellen auf einem Mac Mini M4 mit 16 GB
Eine automatisierte Pipeline testete 88 GGUF-Modelle auf einem Mac Mini M4 mit 16 GB RAM, identifizierte 9 als unbrauchbar und 4 LFM2-8B-A1B-MoE-Modelle auf der Pareto-Front für Geschwindigkeit und Qualität.