Microsoft Teams SDK fügt HTTP-Server-Adapter für bestehende KI-Agenten hinzu

Das Microsoft Teams SDK bietet nun einen HTTP-Server-Adapter, der Entwicklern ermöglicht, bestehende KI-Agenten mit Microsoft Teams zu verbinden, ohne ihren Kerncode ändern zu müssen. Dieser Ansatz ermöglicht es Agenten, die für andere Plattformen wie Slack oder LangChain entwickelt wurden, mit minimalen Änderungen in Teams zu laufen.
Das Muster
Das Kernmuster umfasst drei Schritte unter Verwendung des Teams TypeScript SDK:
import { App as TeamsApp, ExpressAdapter } from '@microsoft/teams.apps';
const adapter = new ExpressAdapter(expressApp); // 1. Ihren Server einwickeln
const teamsApp = new TeamsApp({ httpServerAdapter: adapter }); // 2. Die App erstellen
teamsApp.on('message', async ({ send, activity }) => {
// 3. Nachrichten verarbeiten
await send(/* Antwort Ihres Agenten */);
});
await teamsApp.initialize(); // registriert POST /api/messages auf Ihrem Server
Das SDK fügt Ihrem bestehenden Express-App eine POST /api/messages-Route hinzu. Dies ist der Endpunkt, den Teams verwendet, um Nachrichten an Ihren Bot zu liefern. Ihr Server bleibt ansonsten unverändert; das SDK fügt lediglich diesen einen Endpunkt hinzu.
Szenario 1: Slack-Bot-Integration
Wenn Sie einen mit Bolt erstellten Slack-Bot haben, können Sie sowohl Slack- als auch Teams-Bots auf demselben Express-Server betreiben. Das Teams SDK wird unter /api/messages eingebunden, während Slack /slack/events verwendet, sodass gemeinsame Agentenlogik (LLM-Aufrufe, Datenbankabfragen, Geschäftsregeln) in einfachen Funktionen leben kann, die beide Handler aufrufen.
Szenario 2: LangChain-Integration
Für bestehende LangChain-Ketten können Sie eine Brückendatei erstellen, die Ihre Kette importiert und mit Teams verbindet. Der Teams-Nachrichtenhandler kann Ihre LangChain-Kette aufrufen und Antworten an Teams-Benutzer zurückgeben.
Das SDK überprüft eingehende Anfragen, um sicherzustellen, dass sie tatsächlich von Teams stammen, bevor es Ihren Handler aufruft, und leitet Nachrichten automatisch an die richtigen Ereignishandler weiter.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Siehe auch

ClawCodex /Beratungsmodus: Billigen Arbeiter mit teurem Prüfer kombinieren, um Kosten zu senken ohne Qualitätsverlust
Der Open-Source-Python-Coding-Agent ClawCodex bietet einen /advisor-Modus, der ein günstiges Worker-Modell (z. B. Haiku) mit einem teuren Reviewer (z. B. Opus) an Entscheidungspunkten kombiniert und so die Kosten mehrfach senkt, ohne die Architekturqualität zu beeinträchtigen.

AgentCrawl-Update fügt wichtige Crawler-Funktionen und -Verbesserungen hinzu.
Die neueste Aktualisierung von AgentCrawl bringt Funktionen wie die Einhaltung von robots.txt, Disk-Cache, fortsetzbare Crawls und strukturierte Metadatenaus extraction mit sich, wodurch es zu einem robusteren, produktionsbereiten Tool wird.

Tripsy startet MCP-Server für Claude: Reisen über strukturierte API verwalten
Der offizielle MCP-Server von Tripsy ermöglicht es Claude, Reisen, Aktivitäten, Unterkünfte, Transport und Ausgaben direkt zu lesen, zu erstellen und zu aktualisieren. Die Einrichtung dauert etwa eine Minute über Claudes benutzerdefinierten Connector.

LORE.md: Ein offener Standard zur Extraktion strukturierten Wissens aus KI-Konversationen
LORE.md ist ein offener Standard zur Extraktion strukturierten Wissens aus KI-Gesprächen, der speziell dafür entwickelt wurde, das Problem zu lösen, dass wertvolle Erkenntnisse in Chat-Protokollen verloren gehen. Der Standard definiert ein strukturiertes Format, das das dauerhafte Wissen aus jedem KI-Gespräch erfasst.