Prompt-Optimierung für Vision-Agenten: Beispiel mit selbstfahrendem Auto

In einem praxisnahen Tutorial wird gezeigt, wie man mit Open‑Source‑Algorithmen zur Prompt‑Optimierung in Python die Genauigkeit eines Sicherheitsagenten für autonome Fahrzeuge steigern kann. Der Agent nutzt dabei die neueste GPT‑5.2‑Version von OpenAI und verarbeitet multimodale Sensordaten, um potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen. Durch gezielte Anpassung der Eingabeaufforderungen lassen sich Fehlerquoten deutlich reduzieren und die Zuverlässigkeit des Systems erhöhen. Das Beispiel demonstriert, wie Entwickler:innen bestehende Modelle ohne tiefgreifende Änderungen anpassen können, um die Leistung in realen Fahrszenarien zu verbessern.