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Leitfäden

Der agentische Werkzeugaufruf-Arbeitsablauf von AI Helper erklärt

17 Mai 2026 · von JustZix Team

Ein Chat, der nur in Text antwortet, ist nützlich. Ein Chat, der die Seite inspizieren, Code in ein Live-TEMP-Fenster schreiben und eine fertige Regel für Sie speichern kann, ist etwas anderes. AI Helper macht das Zweite über einen agentischen Werkzeugaufruf-Arbeitsablauf. So funktioniert es.

Was "agentisch" hier bedeutet

Wenn Sie eine Nachricht senden, muss das Modell nicht in einem einzigen Schritt antworten. Es kann entscheiden, dass es Informationen braucht — ein Werkzeug aufrufen, um sie zu erhalten — das Ergebnis lesen und fortfahren. Dieser Zyklus von Denken → Handeln → Beobachten → Denken ist die agentische Schleife. In AI Helper läuft die Schleife bis zu 8 Schritte pro Zug, dann muss das Modell Ihnen eine endgültige Antwort geben. Die Obergrenze hält einen Zug begrenzt und vorhersehbar.

Das Werkzeugprotokoll

Jeder Anbieter hat sein eigenes natives Function-Calling-Format, und sie stimmen nicht überein. Um drei getrennte Code-Pfade zu vermeiden, verwendet AI Helper ein anbieterunabhängiges Textprotokoll. Das Modell gibt einen Werkzeugaufruf als markierten Block aus:

@@JZ_TOOL@@ {"tool": "query_page", "args": {"selector": ".cookie-banner"}} @@END@@

Die Erweiterung parst diesen Block, führt das Werkzeug aus und gibt das Ergebnis zurück in die Unterhaltung, damit das Modell fortfahren kann. Weil es nur Text ist, funktionieren genau derselbe Prompt und dieselbe Parsing-Logik identisch für OpenAI, Anthropic und Gemini — wechseln Sie den Anbieter mitten im Chat, und der Arbeitsablauf ändert sich nicht.

Die Werkzeuge

AI Helper stellt einen kleinen, fokussierten Satz von Werkzeugen bereit. Sie fallen in drei Gruppen.

Inspektion

• query_page — geben Sie ihm einen CSS-Selektor, erhalten Sie die Trefferzahl und das HTML der Treffer zurück. So betrachtet das Modell bei Bedarf das Live-DOM.
• list_structure — gibt Ihre bestehenden Ordner, Gruppen und Regeln mit ihren IDs zurück, sodass das Modell weiß, was bereits existiert und wohin neue Dinge gehören könnten.

Live-Tests

• open_temp_pane — öffnet ein TEMP-CSS- oder JS-Fenster in der Seite.
• set_temp_pane_code — schreibt Code in dieses TEMP-Pane. Die Seite aktualisiert sich sofort, sodass Sie die vom Modell vorgeschlagene Änderung auf der echten Website sehen, bevor irgendetwas gespeichert wird.

Speichern (mit Ihrer Bestätigung)

• create_folder — erstellt einen Ordner.
• create_group — erstellt eine Gruppe innerhalb eines Ordners.
• create_rule — erstellt eine Regel mit CSS und/oder JS und einem URL-Muster.

Jedes dieser drei erfordert eine separate, ausdrückliche Benutzerbestätigung. Das Modell kann nicht stillschweigend in Ihre Bibliothek schreiben — jeder Ordner, jede Gruppe, jede Regel ist ein bewusstes Ja von Ihnen. Das Erstellen von Aktionen oder Aktionsleisten ist nicht Teil dieser Stufe; die Werkzeuge decken Ordner, Gruppen und Regeln mit CSS und JS ab.

Der Arbeitsablauf, den der Systemprompt steuert

Die Werkzeuge sind nur die halbe Geschichte — der Systemprompt sagt dem Modell, wie es sie der Reihe nach verwenden soll:

1. Nach Details fragen — klären, was Sie tatsächlich wollen, bevor irgendetwas angefasst wird.
2. Die Seite inspizieren — query_page verwenden, um die echte Struktur zu bestätigen, statt zu raten.
3. In einem TEMP-Fenster testen — ein Pane öffnen, den Code setzen, Sie es live sehen lassen.
4. Sie um Überprüfung bitten — "sieht die Seite jetzt richtig aus?"
5. Erst nach Ihrer Zustimmung speichern — und erst dann ein Erstellungswerkzeug aufrufen, mit eigener Bestätigung.

Das ist derselbe Weg, den ein sorgfältiger Mensch geht: zuerst schauen, dann testen, zuletzt speichern.

Ein Zug, Schritt für Schritt

Zug: "mache den Kommentarbereich einklappbar"

Schritt 1  query_page    .comments        -> 1 Treffer, HTML zurückgegeben
Schritt 2  open_temp_pane  css            -> TEMP-CSS-Fenster öffnet sich
Schritt 3  set_temp_pane_code  ...        -> Einklapp-CSS live injiziert
Schritt 4  (Text) "Ich habe einen Einklapp-Schalter hinzugefügt - prüfe die Seite."
        --- Modell stoppt, wartet auf Sie ---
Sie: "gut, speichere es"
Schritt 5  list_structure                 -> liest Ihre Ordner/IDs
Schritt 6  create_rule  (bestätigen?)     -> Sie klicken auf Bestätigen -> gespeichert

Sechs Schritte verwendet, zwei im Budget übrig. Wenn ein Zug jemals die 8-Schritte-Grenze erreicht, schließt das Modell mit dem ab, was es hat, und sagt Ihnen, wie die Dinge stehen.

Werkzeugaufruf-Chips

Sie raten nie, was das Modell getan hat. Jeder Werkzeugaufruf und sein Ergebnis werden als Chip im Chat-Fenster dargestellt — eine kompakte Karte, die den Werkzeugnamen, seine Argumente und eine Zusammenfassung des Rückgabewerts zeigt. Scrollen Sie durch die Unterhaltung, und Sie können den gesamten Zug prüfen: welcher Selektor abgefragt wurde, welcher Code in welches Pane ging, welche Regel erstellt wurde.

Warum das Textprotokoll für Sie wichtig ist

Anbieterunabhängige Werkzeuge sind nicht nur ein Implementierungsdetail. Es bedeutet, dass Sie einen Anbieter aus Kosten- oder Qualitätsgründen wählen können und die agentische Fähigkeit identisch ist. Keine "Werkzeugaufrufe funktionieren nur bei Anbieter X"-Einschränkungen. Wechseln Sie im Chat-Fenster mitten in der Aufgabe und machen Sie weiter.

Siehe auch

• Die Seiteninspektions-Werkzeuge im Detail
• Eine Regel mit AI Helper erstellen, Schritt für Schritt
• Tests in TEMP-Fenstern vor dem Speichern

Der agentische Arbeitsablauf ist heute in AI Helper eingebaut. Laden Sie JustZix herunter, fügen Sie einen API-Schlüssel hinzu und bitten Sie ihn, etwas zu erstellen — und beobachten Sie dann die Chips.