Willkommen bei Modul 2! Wir konzentrieren uns nun auf die erste wichtige Funktion des Modular Context Protocol: „Retrieve“, das auf der Technologie „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) basiert. Wir werden lernen, wie RAG die zentralen Einschränkungen von LLMs überwindet, indem es zum Zeitpunkt der Abfrage nur die relevantesten und überprüfbaren Informationen abruft.

Dieses Modul konzentriert sich auf die Säule „Context“ des Modular Context Protocol (MCP). Wir gehen über das reine Abrufen von Informationen hinaus und verleihen dem LLM die Fähigkeit, sich Dinge zu merken (Memory) und zu handeln (Agents), wodurch es zu einem wirklich zustandsbehafteten und nützlichen Assistenten wird.

Dieses Modul führt die MCP-Architektur vom funktionalen Prototyp hin zu einem produktionsreifen System auf Unternehmensniveau. Der Schwerpunkt liegt auf den „drei Reitern der Produktion“, um sicherzustellen, dass KI-Agenten schnell, vertrauenswürdig und messbar sind. Wir lernen, wissenschaftliche Bewertungsrahmenwerke zu implementieren und robuste Abwehrmechanismen gegen böswillige Eingaben zu entwickeln.

In diesem abschließenden Modul werden wir das Modular Context Protocol (MCP)-Framework zusammenführen und dabei RAG, Sliding Window Memory und Agent Routing zu einem einzigen, leistungsstarken System integrieren. Dies ist der Übergang vom Aufbau einzelner Komponenten hin zur Beherrschung einer kostenkontrollierten KI-Architektur auf Unternehmensniveau.