AI Agent

AI Agents sind intelligente, autonome Systeme, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden und dazu entwickelt wurden, selbstgesteuerte Aufgaben auszuführen, um von Ihnen definierte spezifische Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Automatisierungen kann ein AI Agent dynamisch eine Kombination von Tools nutzen, um komplexe Workflows zu bewältigen und sogar mit anderen Agents zusammenzuarbeiten.

AI Agents bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, komplexe Geschäftsaktivitäten zu automatisieren, die mit herkömmlicher, regelbasierter Automatisierung schwierig oder unmöglich zu bewältigen sind. Sie bringen Anpassungsfähigkeit und Intelligenz in Ihre Prozesse, was zu erhöhter Effizienz und verbesserten Ergebnissen führt.

AI Agents sind ideal für Szenarien, die eine dynamische, zielorientierte Automatisierung erfordern, die über einfache regelbasierte Prozesse hinausgeht. Erwägen Sie die Verwendung von AI Agents, wenn Ihr Unternehmen folgende Aufgaben erfüllen muss:

  • Automatisierung komplexer, mehrstufiger Workflows, die verschiedene Systeme und Entscheidungsstellen einbeziehen.
  • Verbesserung des Kundendienstes durch Bearbeitung verschiedener Anfragen, Nachschlagen von Informationen und Eskalation komplexer Fälle.
  • Implementierung von Lösungen, die Anpassungsfähigkeit und logisches Denken erfordern, wie z. B. Datenanalyse, Inhaltserstellung oder Prozessoptimierung, bei denen die genauen Schritte im Voraus nicht bekannt sind.
  • Menschliche Aufsicht und Eingriffe an kritischen Punkten, aber die Effizienz der Automatisierung.

Wichtigste Vorteile

Zielorientierte Autonomie
AI Agents arbeiten eigenständig auf benutzerdefinierte Ziele hin und entlastet menschliche Ressourcen von wiederholenden oder mehrstufigen Aufgaben.
Anpassungsfähige Ausführung
Agents greifen auf eine Kombination von Tools und Unter-Agents zu, um dynamisch auf ihre Umgebung zu reagieren. Das bedeutet, dass sie ihren Ansatz je nach spezifischer Situation anpassen können, was zu effektiveren Ergebnissen führt.
Interaktives Engagement
AI Agents kann mehrstufige Aufgaben ausführen, bei Bedarf um Klärung bitten, bei komplexen Problemen einen menschlichen Eingriff vornehmen und die Ergebnisse validieren, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Komponenten

Ein AI Agent funktioniert, indem er vom Nutzer festgelegte Ziele interpretiert und dann eigenständig die beste Abfolge von Aktionen bestimmt, um diese zu erreichen. Sie nutzen ein zugrunde liegendes LLM für die Argumentation und können auf eine vielfältige Auswahl an Toolsn und Daten zugreifen.

AI Agent

Für professionelle Entwickler bietet unser Framework:

  • Tool-Management: Wählen Sie Tool-Verhalten aus, konfigurieren Sie diese und überschreiben Sie sie für präzise Steuerung.
  • Erweiterte Prompt-Verwaltung: Strukturierte und bearbeitbare Prompts gewährleisten eine klare Aufgabenabstimmung.
  • Variablenverwaltung: Flexible Eingabe-/Ausgabevariablen mit Typisierung und benutzerdefinierten Optionen.
  • Reflexion und Nachdenken: Integrierte Funktionen für verbessertes Agent-Denken.
  • Human-in-the-Loop (HITL): Einfache Integration menschlicher Aufsicht zur Qualitätskontrolle.
  • Langlaufende Prozesse: Agents behalten das Gedächtnis und den Zustand über längere Zeiträume bei.
  • Testen und Fehlerbehebung: Robuste Tools und detaillierte Protokolle sorgen für eine effektive Validierung und Fehlerbehebung.
  • Sicherheit und Schutzvorrichtungen: Integrierte Schutzmaßnahmen verhindern Probleme wie Endlosschleifen und gewährleisten die Einhaltung, zusammen mit umfassender Protokollierung für Prüfzwecke.

Prompt-Generierung und Optimierung

Der Prompt ist entscheidend für die Steuerung des AI Agent-Verhaltens.

  • Prompt für Ihre Agents generieren – Pop-up: (nur Cloud-Funktion) Diese optionale Einstellung hilft Nutzern dabei, effektive Eingaben zu erstellen, indem sie einen strukturierten Ansatz bietet.
  • Struktur: Diese grundlegende Struktur hilft dem zugrunde liegenden Sprachmodell (LM), richtig zu verstehen und zu reagieren.
    • Rolle: Definiert die Persona und die Expertise des Agents (zum Beispiel: „Du bist ein erfahrener Kundendienstmitarbeitender“).
    • Ziel: Gibt das übergeordnete Ziel an, das der Agent erreichen muss (zum Beispiel „Kundenanfragen effizient lösen“).
    • Aktionsplan: Beschreibt die übergeordneten Schritte oder Strategien, denen der Agent folgen sollte, um sein Ziel zu erreichen.
  • Generieren vs. Optimieren:
    • Generieren: Erstellt einen völlig neuen Prompt basierend auf Ihrer ursprünglichen Eingabe.
    • Optimieren: Organisiert die Rolle, das Ziel und den Aktionsplan eines bestehenden Prompts neu, um sie an Best Practices auszurichten und die Klarheit sowie Effektivität für das LM zu verbessern. Es berücksichtigt die Elemente des bestehenden Prompts, Tool-Details und andere Aspekte Ihrer AI Agent-Konfiguration.

Tool-Integration

AI Agents beziehen ihre Stärke aus ihrer Fähigkeit, mit externen Systemen zu interagieren und Aktionen auszuführen.

  • Tools für bestimmte Aufgaben: AI Agents verwenden Tools, um bestimmte Aufgaben auszuführen, und die Plattform ist so gestaltet, dass praktisch jede Antwort als potenzielle Toolinteraktion behandelt wird.
  • Verfügbare Tools: Agents haben Zugang zu einer Vielzahl von Tools, darunter:
    • API Tasks: Für die Interaktion mit API-basierten Automatisierungen von externen Anbietern.
    • Bots: Um bestehende bot-Funktionen zu nutzen.
    • Prozesse: Um vordefinierte Workflows auszulösen und zu verwalten.
    • Andere Agents: Aktivierung der Zusammenarbeit mehrerer Agents und komplexer Workflows.
    • Formulare: Für Datenerfassung oder Interaktionspunkte mit Menschen.
  • Tool-Benennungskonvention: Der Name eines Tools entspricht direkt dem Namen der zugehörigen Datei im Repository.
  • Variablenunterstützung: Wenn eine als Tool verwendete Automatisierung nicht unterstützte Variablentypen enthält, kann die Automatisierung dennoch verwendet werden, aber Eingaben für diese Variablen sind nicht möglich und Ausgaben für sie werden nicht empfangen.