Dein erstes Feature

Dieses Tutorial führt durch den vollständigen Weg eines AI-Features: vom leeren Eintrag im Feature-Register bis zur veröffentlichten Version mit fertigem SDK-Snippet. Jeder Schritt nennt die echten Bedienelemente der Oberfläche und verweist auf die ausführliche Anleitung zum jeweiligen Bereich.

Der Kern jedes Features ist der Agent Contract - die zentrale, versionierte Definition aus Prompt, Output-Schema, Tool-Schemas, Provider-Konfiguration, Eval-Kriterien und Risikoklasse. Die Plattform verwaltet diesen Contract zentral; das SDK führt das Feature später in der eigenen Umgebung aus. Mehr dazu unter Agent Contract.

Schritt 0: Voraussetzung prüfen

Bevor ein Feature ausgeführt oder evaluiert werden kann, muss mindestens ein Provider (Modellanbieter) mit einem aktiven Modell konfiguriert sein. Diese Einrichtung nehmen ausschließlich die Rollen platform_engineer und admin unter Provider x Modelle vor. Ist noch kein Modell verfügbar, blockiert das später die Eval und das Veröffentlichen.

Näheres zur Einrichtung steht in Modelle und Provider.

Schritt 1: Feature anlegen

Öffne in der Seitenleiste Features und klicke oben rechts auf Neues Feature. Im Dialog Neues AI-Feature anlegen ist nur das Feld Name ein Pflichtfeld; Beschreibung und Owning Team (optional) sind freiwillig. Bestätige mit Anlegen. Die Plattform legt dazu automatisch einen ersten Entwurf des Agent Contracts an - das Feature ist sofort arbeitsfähig.

Alternativ lässt sich ein Feature geführt über den Wizard anlegen, der Quellen, Schema und Prompt im Dialog erfragt. Siehe Wizard und Features verwalten.

Nach dem Anlegen öffnet sich die Feature-Karte mit einer Tab-Leiste. Die folgenden Schritte arbeiten diese Tabs der Reihe nach ab.

Schritt 2: Quellen hochladen

Wechsle in den Tab Sources. Hier liegen die Inhalte, auf denen Prompt-Arbeit und Eval aufbauen - im Beispiel einige reale oder synthetische Kundenmails. Über + Neue Source anlegen lassen sich Dateien, Freitext oder beides als ein zusammenhängender Inhalt hinterlegen; mit Synthetisch generieren erzeugt die Plattform Beispiel-Daten.

Quellen verwalten dürfen developer, domain_expert, platform_engineer und admin. Details in Quellen.

Schritt 3: Output-Schema definieren

Im Tab Schema wird das Output-Schema festgelegt - das stabile Ergebnis-Format, an dem sich später aufrufender Code orientiert. Ist noch kein Schema vorhanden, führt die Schaltfläche Output Schema anlegen in den Editor.

Das Output-Schema ist das stabile Interface des Contracts: spätere Änderungen, die es brechen, lösen einen Major-Bump aus (siehe Schritt 7). Mehr unter Output-Schema.

Schritt 4: Prompt schreiben

Im Tab Prompt entsteht die eigentliche Anweisung an das Modell. Direkt daneben pflegt der Editor ein Glossar - feste Begriffsdefinitionen, die in jeden Lauf einfließen und mehrdeutige Fachbegriffe eindeutig machen. Eingaben werden kurz nach dem Tippen automatisch gespeichert; ein sofortiges Speichern erzwingt das Tastenkürzel Cmd/Strg+S.

Den Prompt bearbeiten dürfen developer, domain_expert, platform_engineer und admin. Siehe Prompt.

Schritt 5: Modell wählen

Im Tab Models wird das Default-Modell des Features gesetzt. Wähle einen Provider und ein aktiviertes Modell aus; Provider verwalten und neue Modelle freischalten dürfen nur platform_engineer und admin, das Default-Modell hier zuweisen können alle Bearbeiter-Rollen.

Wie sich Primär- und Fallback-Provider unterscheiden, erklärt Modelle und Provider.

Schritt 6: Eval ausführen

Im Tab Eval wird die Qualität geprüft, bevor veröffentlicht wird. Über Eval-Run starten läuft je Source eine Inferenz; anschließend bewertet ein LLM-as-Judge die Felder, optional folgt eine Human-Review. Die Ergebnisse zeigt ein Eval-Run mit Trefferquoten und Fehlerverteilung.

Ein bestandener Eval-Baseline-Run ist Voraussetzung für das Veröffentlichen - fehlt er, blockiert die Plattform die Freigabe. Details in Evaluation.

Schritt 7: Version veröffentlichen

Der Entwurf-Editor zeigt unten die Leiste Production-Readiness mit einer Fortschrittsanzeige (x / y grün) und einzelnen Kriterien als Chips - darunter Schema enforced, Tools isoliert, Auth verifiziert, Audit aktiv und Evals bestanden. Erst wenn die Kriterien erfüllt sind und der Linter keine blockierenden Befunde meldet, ist die Schaltfläche Publish aktiv.

Klicke Publish und bestätige im Dialog Contract publizieren? mit Publizieren. Bricht eine Output-Schema-Änderung die Kompatibilität, verlangt die Plattform zuvor eine ausdrückliche Bestätigung des Major-Bumps.

Nach erfolgreicher Freigabe erscheint der Dialog Contract publiziert mit dem fertigen SDK-Snippet zum Einbinden des Features:

import { createAsmClient } from '@ai-systems-manager/sdk'

const asm = createAsmClient({ baseUrl: process.env.ASM_BASE_URL!, token: process.env.ASM_FEATURE_TOKEN! })

const result = await asm.invoke<{ kategorie: string; prioritaet: string }>('FEATURE_ID', input satisfies unknown)

Der generische Output-Typ entspricht dem definierten Output-Schema; FEATURE_ID und der Typ werden automatisch eingesetzt. Der Aufruf liefert ein Objekt zurück; der typisierte Wert steht unter result.data (Details unter SDK einrichten). Über Zur SDK-Doku geht es weiter, mit Schließen wird der Dialog beendet.

Mehr zum Ablauf in Veröffentlichen und zur Einbindung in SDK einrichten.

Schritt 8: Ausblick Rollout

Eine veröffentlichte Version wird nicht zwingend sofort für den gesamten Verkehr aktiv. Ein schrittweiser Rollout - etwa eine wachsende Quote, die auf die neue Version geleitet wird - lässt sich im Rollout-Cockpit planen.

Was geplant ist und wie das Cockpit gedacht ist, steht in Rollout.

Wie es weitergeht

Damit ist das Feature angelegt, evaluiert und veröffentlicht. Zum Vertiefen:

Agent Contract - die Bestandteile und der Lebenszyklus einer Version im Detail.
Rollen und Rechte - wer welche Schritte ausführen darf.
Oberfläche - alle Bereiche und Tabs im Überblick.
Glossar - die wichtigsten Fachbegriffe kompakt erklärt.