Proaktive Benachrichtigungs- und Alarmsysteme
Agenten, die wichtige Informationen anzeigen, ohne dass Sie danach fragen müssen.
Proaktive Benachrichtigungs- und Alarmsysteme ist eine kostenlose AI Agents-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des AI Agents-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Proaktive und reaktive Agenten
Die meisten Agenten sind reaktiv – sie reagieren auf Anfragen. Ein proaktiver Agent überwacht Bedingungen und wendet sich an den Nutzer, wenn etwas Bemerkenswertes geschieht, ohne dass dieser darum gebeten hat. Das ähnelt eher einem persönlichen Assistenten.
Polling-Schleife im Hintergrund
Das einfachste proaktive Muster ist eine Hintergrundschleife, die alle N Minuten eine Prüfung ausführt und eine Benachrichtigung sendet, wenn eine Bedingung erfüllt ist. Verwenden Sie einen Thread oder eine asynchrone Schleife, damit der Ablauf nicht blockiert wird.
import asyncio
import httpx
from datetime import datetime
async def poll_price(ticker: str, alert_threshold: float) -> None:
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(
f'https://api.finance.example.com/quote/{ticker}',
headers={'Authorization': 'Bearer your-api-key'}
)
data = response.json()
price = float(data.get('price', 0))
if price < alert_threshold:
await send_push_notification(
title=f'{ticker} Price Alert',
message=f'{ticker} is now ${price:.2f}, below your threshold of ${alert_threshold:.2f}'
)
async def price_alert_loop(ticker: str, threshold: float, interval_seconds: int = 300):
print(f'Monitoring {ticker} every {interval_seconds}s, alert below ${threshold}')
while True:
try:
await poll_price(ticker, threshold)
except Exception as e:
print(f'Polling error: {e}')
await asyncio.sleep(interval_seconds)
print('Price alert loop defined')Schwellenwertbasierte Benachrichtigungen
Schwellenwertbasierte Benachrichtigungen werden ausgelöst, wenn eine Kennzahl eine festgelegte Grenze überschreitet. Geeignete Schwellenwerte sind absolute Werte (Preis < $100), prozentuale Änderungen (um > 5 % gefallen) oder Vergleiche mit historischen Durchschnittswerten.
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Callable
@dataclass
class AlertRule:
name: str
check_fn: Callable # Returns a float value
condition: str # 'lt', 'gt', 'lte', 'gte'
threshold: float
cooldown_minutes: int = 60 # Don't re-alert for this long
last_alerted: Optional[float] = None
def evaluate_rule(rule: AlertRule) -> Optional[str]:
import time
# Respect cooldown
if rule.last_alerted:
elapsed = time.time() - rule.last_alerted
if elapsed < rule.cooldown_minutes * 60:
return None
current_value = rule.check_fn()
triggered = (
(rule.condition == 'lt' and current_value < rule.threshold) or
(rule.condition == 'gt' and current_value > rule.threshold) or
(rule.condition == 'lte' and current_value <= rule.threshold) or
(rule.condition == 'gte' and current_value >= rule.threshold)
)
if triggered:
rule.last_alerted = time.time()
return f'Alert: {rule.name} = {current_value:.2f} ({rule.condition} {rule.threshold})'
return None
# Example rule
rule = AlertRule(
name='CPU Usage',
check_fn=lambda: 85.0, # In reality: psutil.cpu_percent()
condition='gt',
threshold=80.0,
cooldown_minutes=30
)
print(evaluate_rule(rule))Neue E-Mails nach Kriterien erkennen
Ein proaktiver E-Mail-Agent überwacht den Posteingang und benachrichtigt Sie, wenn Nachrichten mit bestimmten Merkmalen eingehen: von einem VIP-Absender, mit bestimmten Schlüsselwörtern oder mit einer Markierung für hohe Wichtigkeit.
from dataclasses import dataclass
from typing import List
import re
@dataclass
class EmailAlertCriteria:
from_domains: List[str] = None
from_emails: List[str] = None
subject_keywords: List[str] = None
body_keywords: List[str] = None
min_importance: str = None # 'high', 'medium'
def matches_criteria(email: dict, criteria: EmailAlertCriteria) -> bool:
sender = email.get('from', '').lower()
subject = email.get('subject', '').lower()
body = email.get('body', '').lower()
if criteria.from_domains:
domain_match = any(domain.lower() in sender for domain in criteria.from_domains)
if not domain_match:
return False
if criteria.from_emails:
email_match = any(e.lower() in sender for e in criteria.from_emails)
if not email_match:
return False
if criteria.subject_keywords:
keyword_match = any(kw.lower() in subject for kw in criteria.subject_keywords)
if not keyword_match:
return False
return True
criteria = EmailAlertCriteria(
from_domains=['@important-client.com', '@boss.company.com'],
subject_keywords=['urgent', 'action required', 'ASAP']
)
email = {'from': 'john@important-client.com', 'subject': 'Urgent: Contract Issue'}
print('Matches:', matches_criteria(email, criteria))Pushover-Benachrichtigungen
Pushover stellt Push-Benachrichtigungen für iOS und Android bereit. Der Dienst verfügt über eine einfache REST API und eine kostenlose Tarifstufe. Er eignet sich ideal für persönliche Agenten, die einen einzelnen Nutzer benachrichtigen müssen.
import httpx
import os
PUSHOVER_TOKEN = os.environ.get('PUSHOVER_APP_TOKEN', 'your-app-token')
PUSHOVER_USER = os.environ.get('PUSHOVER_USER_KEY', 'your-user-key')
async def send_pushover(title: str, message: str, priority: int = 0, url: str = None) -> bool:
'''
priority: -2 (lowest) to 2 (emergency with acknowledgment)
0 = normal, 1 = high priority (bypass quiet hours)
'''
async with httpx.AsyncClient() as client:
data = {
'token': PUSHOVER_TOKEN,
'user': PUSHOVER_USER,
'title': title,
'message': message,
'priority': priority
}
if url:
data['url'] = url
response = await client.post('https://api.pushover.net/1/messages.json', data=data)
result = response.json()
if result.get('status') == 1:
print(f'Push sent: {title}')
return True
else:
print(f'Push failed: {result.get("errors")}')
return False
async def send_push_notification(title: str, message: str):
await send_pushover(title, message)Slack-DM-Benachrichtigungen
Senden Sie proaktive Benachrichtigungen als Direktnachrichten in Slack. Im Gegensatz zu Nachrichten in Kanälen stellen Direktnachrichten sicher, dass der Nutzer benachrichtigt wird, auch wenn er sich nicht in einem bestimmten Kanal befindet.
from slack_sdk import WebClient
import os
slack_client = WebClient(token=os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN', 'xoxb-...'))
def send_slack_dm(user_id: str, title: str, message: str, urgency: str = 'normal') -> bool:
# Build blocks for rich formatting
blocks = [
{
'type': 'section',
'text': {
'type': 'mrkdwn',
'text': f'*{title}*\n{message}'
}
}
]
if urgency == 'high':
# Add urgent emoji prefix
blocks[0]['text']['text'] = '🚨 ' + blocks[0]['text']['text']
try:
response = slack_client.chat_postMessage(
channel=user_id, # DM: channel = user_id
text=f'{title}: {message}', # Fallback text
blocks=blocks
)
return True
except Exception as e:
print(f'Slack DM failed: {e}')
return False
print('Slack DM function defined')
print('Usage: send_slack_dm("U0123ABCD", "Price Alert", "AAPL dropped below $150")')E-Mail-Benachrichtigung
E-Mail eignet sich zuverlässig für nicht dringende Benachrichtigungen. Verwenden Sie smtplib von Python oder die SendGrid API, um aus Ihrem Agenten programmgesteuert E-Mails zu versenden.
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
import os
def send_email_alert(to_email: str, subject: str, html_body: str) -> bool:
smtp_host = os.environ.get('SMTP_HOST', 'smtp.gmail.com')
smtp_port = int(os.environ.get('SMTP_PORT', '587'))
smtp_user = os.environ.get('SMTP_USER', '')
smtp_pass = os.environ.get('SMTP_PASS', '')
try:
msg = MIMEMultipart('alternative')
msg['Subject'] = subject
msg['From'] = smtp_user
msg['To'] = to_email
html_part = MIMEText(html_body, 'html')
msg.attach(html_part)
with smtplib.SMTP(smtp_host, smtp_port) as server:
server.starttls()
server.login(smtp_user, smtp_pass)
server.sendmail(smtp_user, to_email, msg.as_string())
print(f'Email sent to {to_email}: {subject}')
return True
except Exception as e:
print(f'Email failed: {e}')
return False
html = '<p>Your agent detected a price drop: <strong>AAPL is now $147.50</strong></p>'
print('Email alert function defined')Multi-Channel-Benachrichtigungs-Router
Leiten Sie Benachrichtigungen abhängig von ihrer Dringlichkeit an den passenden Kanal weiter. Kritische Benachrichtigungen werden als Push-Benachrichtigungen versendet, informative Benachrichtigungen per E-Mail und tägliche Zusammenfassungen als Slack-DM.
import asyncio
from enum import Enum
class AlertLevel(Enum):
INFO = 'info' # Email/Daily summary
WARNING = 'warning' # Slack DM
CRITICAL = 'critical' # Push notification immediately
async def route_alert(title: str, message: str, level: AlertLevel, user_config: dict):
user_id = user_config.get('user_id')
email = user_config.get('email')
push_enabled = user_config.get('push_enabled', True)
if level == AlertLevel.CRITICAL and push_enabled:
success = await send_pushover(title, message, priority=1)
if not success:
# Fallback to Slack DM
slack_user = user_config.get('slack_user_id')
if slack_user:
send_slack_dm(slack_user, title, message, urgency='high')
elif level == AlertLevel.WARNING:
slack_user = user_config.get('slack_user_id')
if slack_user:
send_slack_dm(slack_user, title, message)
else: # INFO
if email:
send_email_alert(email, title, f'<p>{message}</p>')
user_config = {
'user_id': 'user-42',
'email': 'user@example.com',
'slack_user_id': 'U0123ABCD',
'push_enabled': True
}
asyncio.run(route_alert('Price Alert', 'AAPL dropped to $147', AlertLevel.WARNING, user_config))Deduplizierung und Cooldowns für Benachrichtigungen
Ohne Deduplizierung würde eine Bedingung, die über Stunden bestehen bleibt, Hunderte von Benachrichtigungen auslösen. Cooldowns verhindern, dass innerhalb eines festgelegten Zeitfensters erneut auf dieselbe Bedingung hingewiesen wird.
import time
import redis
import json
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
def should_send_alert(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600) -> bool:
redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
if r.exists(redis_key):
ttl = r.ttl(redis_key)
print(f'Alert {alert_key} on cooldown. {ttl}s remaining')
return False
return True
def record_alert_sent(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600):
redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
r.setex(redis_key, cooldown_seconds, '1')
def maybe_send_alert(alert_type: str, metric_value: float, user_id: str, cooldown_hours: int = 1):
# Create unique key per alert type per user
alert_key = f'{user_id}:{alert_type}'
if not should_send_alert(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600):
return False
# Send the alert
print(f'Sending alert: {alert_type} = {metric_value} for user {user_id}')
record_alert_sent(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600)
return True
maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 147.50, 'user-42')
maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 146.00, 'user-42') # Blocked by cooldownFilterung nach Nutzereinstellungen
Nicht jeder Nutzer möchte jede Benachrichtigung erhalten. Speichern Sie die Einstellungen der Nutzer dazu, welche Benachrichtigungstypen sie erhalten möchten, bei welchen Schwellenwerten und über welche Kanäle. Der Agent prüft diese Einstellungen vor dem Versand.
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List
@dataclass
class UserAlertPreferences:
user_id: str
enabled_channels: List[str] = field(default_factory=lambda: ['push'])
alert_rules: Dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
quiet_hours_start: int = 22 # 10pm
quiet_hours_end: int = 8 # 8am
def is_quiet_hours(prefs: UserAlertPreferences) -> bool:
from datetime import datetime
hour = datetime.now().hour
start = prefs.quiet_hours_start
end = prefs.quiet_hours_end
if start > end: # Spans midnight
return hour >= start or hour < end
return start <= hour < end
def should_alert_user(prefs: UserAlertPreferences, alert_type: str, value: float) -> bool:
rule = prefs.alert_rules.get(alert_type)
if not rule:
return False # User hasn't set up this alert type
threshold = rule.get('threshold')
condition = rule.get('condition', 'lt')
urgent = rule.get('urgent', False)
if is_quiet_hours(prefs) and not urgent:
print(f'Suppressing non-urgent alert during quiet hours')
return False
return (
(condition == 'lt' and value < threshold) or
(condition == 'gt' and value > threshold)
)
prefs = UserAlertPreferences(
user_id='user-42',
alert_rules={'price_drop': {'threshold': 150.0, 'condition': 'lt'}}
)
print('Should alert:', should_alert_user(prefs, 'price_drop', 147.50))Benachrichtigungen in Sammelübersichten bündeln
Statt für jedes Ereignis eine einzelne Benachrichtigung zu senden, sammeln Sie die Ereignisse und versenden Sie eine Zusammenfassung. Das verringert die Benachrichtigungsermüdung bei Nutzern, die viele Bedingungen überwachen.
import redis
import json
from datetime import datetime
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
def add_to_digest(user_id: str, alert: dict):
key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
r.rpush(key, json.dumps(alert))
r.expire(key, 86400 * 2) # Keep for 2 days
def send_and_clear_digest(user_id: str) -> int:
key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
raw_alerts = r.lrange(key, 0, -1)
if not raw_alerts:
print(f'No alerts for user {user_id} today')
return 0
alerts = [json.loads(a) for a in raw_alerts]
digest_text = f'Daily Digest ({len(alerts)} alerts):\n'
digest_text += '\n'.join([f'- {a["title"]}: {a["message"]}' for a in alerts])
# Send as single notification
print(f'Sending digest to {user_id}:\n{digest_text}')
# send_email_alert(user_email, 'Daily Alert Digest', digest_text)
r.delete(key)
return len(alerts)
add_to_digest('user-42', {'title': 'AAPL Alert', 'message': 'Price at $147.50'})
add_to_digest('user-42', {'title': 'GOOG Alert', 'message': 'Price at $175.00'})
send_and_clear_digest('user-42')Wissenscheck: Proaktive Benachrichtigungen
Testen Sie Ihr Verständnis proaktiver Benachrichtigungs- und Warnsysteme.
Zusammenfassung: Proaktive Benachrichtigungen
Proaktive Agenten verwenden Polling-Schleifen im Hintergrund, um Bedingungen zu überwachen und Benachrichtigungen per Push (Pushover), Slack-DM oder E-Mail zu senden. Zentrale Entwurfselemente sind schwellenwertbasierte Regeln mit Cooldowns zur Vermeidung von Benachrichtigungsermüdung, die Filterung nach Nutzereinstellungen zur Personalisierung, ein Multi-Channel-Routing abhängig von der Dringlichkeit, die Unterstützung von Ruhezeiten sowie tägliche Zusammenfassungen für gesammelte Benachrichtigungen mit niedriger Priorität.
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Proaktive Benachrichtigungs- und Alarmsysteme“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Proaktive Benachrichtigungs- und Alarmsysteme“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des AI Agents-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Proaktive Benachrichtigungs- und Alarmsysteme“?
Agenten, die wichtige Informationen anzeigen, ohne dass Sie danach fragen müssen. Du übst AI Agents mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um AI Agents zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. AI Agents auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Proaktive Benachrichtigungs- und Alarmsysteme“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser AI Agents-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede AI Agents-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Entwurfsmuster für ständig aktive Agenten
- Proaktive Benachrichtigungs- und Alarmsysteme
- Kontextpersistenz über Sitzungen hinweg
- Einen Agenten für tägliche Briefings erstellen