Steer ermöglicht es, Fehler von KI‑Agenten in Echtzeit zu erkennen, zu korrigieren und durch Fine‑Tuning dauerhaft zu beheben.

Steer ermöglicht es, Fehler von KI‑Agenten in Echtzeit zu erkennen, zu korrigieren und durch Fine‑Tuning dauerhaft zu beheben. Open‑Source Python‑Bibliothek als „Active Reliability Layer“ für KI‑Agenten. Sie fängt Fehler wie Halluzinationen, fehlerhaftes JSON oder PII‑Leaks ab und erlaubt es, Gegenmaßnahmen ohne Code‑Änderung einzubetten. Die Lösung – Steer.

Key Takeaway

Steer ermöglicht es, Fehler von KI‑Agenten in Echtzeit zu erkennen, zu korrigieren und durch Fine‑Tuning dauerhaft zu beheben.

Summary

• Was ist Steer? Open‑Source Python‑Bibliothek als „Active Reliability Layer“ für KI‑Agenten. Sie fängt Fehler wie Halluzinationen, fehlerhaftes JSON oder PII‑Leaks ab und erlaubt es, Gegenmaßnahmen ohne Code‑Änderung einzubetten.
• Das Problem in der Produktion Fehlererkennung allein reicht nicht; normalerweise durchsucht man Logs, ändert man Prompt‑Templates manuell und deployt die Anwendung neu.
• Die Lösung – Steer Wrapt die Agenten‑Funktion per Decorator. Bei Fehlerblockiertheit wird die Ausgabe im lokalen Dashboard protokolliert. Durch Klick auf Teach kann ein User eine Regel (z. B. „Strict JSON“) definieren, die künftig automatisch in den Kontext des Agenten eingepflegt wird.
• Visueller Workflow Fehlerhafte Ausführung → Dashboard → Teach → Regel wird angewendet → erneute Ausführung (fehlerfrei).
• Installation & Quickstart

  pip install steer-sdk
  steer init # Beispielskripte erzeugen
  steer ui # Dashboard läuft auf localhost:8000
  

  Danach Beispielskripte ausführen und mit dem Dashboard interagieren.

• Verwendung

  from steer import capture
  from steer.verifiers import JsonVerifier
  
  json_check = JsonVerifier(name="Strict JSON")
  
  @capture(verifiers=[json_check])
  def my_agent(user_input, steer_rules=""):
      system_prompt = f"You are a helpful assistant.\n{steer_rules}"
      # LLM‑Aufruf ...
  

• Data Engine – von Guardrails zu Fine‑Tuning Jede erfolgreiche bzw. korrigierte Interaktion wird protokolliert. Exportieren in Standard‑Fine‑Tuning‑Format (JSONL) mittels steer export.
• Fine‑Tuning‑Workflow 1. Agent läuft mit Steer → Fehler werden im Dashboard korrigiert. 2. steer export erstellt Dataset steer_fine_tune.jsonl. 3. Das Dataset wird bei OpenAI/Anthropic hochgeladen und fine‑getuned. 4. Nach Training können die Guardrails reduziert oder entfernt werden.
• Konfiguration für Produktions‑LLM Setze API‑Keys:

  export GEMINI_API_KEY=...
  # oder
  export OPENAI_API_KEY=...
  

• Projektstatus Star‑Count: 105, 1 Fork, 3 Watcher. Erste Release: “Teaching Loop” (v0.1, vor 3 Wochen). Verfügbar für Python (41.2 %), TypeScript (31.5 %), HTML (26.1 %).
• Weiterführende Ressourcen PyPI: https://pypi.org/project/steer-sdk/ GitHub: https://github.com/imtt-dev/steer Documentation & Community Channels.

**Related queries:**

• Wie kann man Steer in einer bestehenden LLM‑Pipeline einbinden?
• Welche Vorteile bietet der Export von Logs für Fine‑Tuning?
• Wie funktioniert die “Teach”-Funktion im Steer‑Dashboard?

Quelle: Steer GitHub