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DokumentationAgentinnen

Konfigurieren Sie einen Agenten mit einer klaren Rolle.

Definieren Sie die Identität, Anweisungen, Kenntnisse, Modellverhalten und Ausführungsberechtigungen des Agenten über ein einziges Konfigurationsformular.

Konfiguration auf einen Blick

5 Konfigurationsabschnitte

Es sind lediglich der Name, die Systemeingabeaufforderung und das AI-Modell erforderlich. Integrationen und autonome Funktionen können hinzugefügt werden, wenn der Agent sie benötigt.

Überblick

Erstellen Sie das Betriebsprofil

Ein Agent kombiniert persistente Anweisungen mit einem ausgewählten Sprachmodell und optionalen Wissensquellen oder Tools. Diese Konfiguration wird in den Playground-, API-Aufrufen, Workflows und Widgets wiederverwendet, die auf den Agenten abzielen.

1. Definieren

Benennen Sie den Agenten und legen Sie seine Rolle, Grenzen und seinen Reaktionsstil fest.

2. Verbinden

Fügen Sie privates Wissen und externe Tools nur dann hinzu, wenn der Anwendungsfall dies erfordert.

3. Stimmen Sie ab

Wählen Sie das Modell, den Argumentationsaufwand, die Kreativität und die nativen Fähigkeiten.

Beginnen Sie mit dem kleinsten Satz an Berechtigungen und Integrationen, der die Aufgabe erledigt. Fügen Sie einen umfassenderen Zugriff hinzu, nachdem Sie den Agent im Playground validiert haben.

Section 01

Agentenidentität

Geben Sie dem Agenten einen erkennbaren Namen und eine prägnante Beschreibung, damit er in Verzeichnissen und Zielselektoren in der gesamten Anwendung identifiziert werden kann.

Abschnitt „Agentenidentität“ mit Namens- und Beschreibungsfeldern
Erstellen Sie eine Agent-Identitätskonfiguration
AgentennameErforderlich

Der Anzeigename, der im Agentenverzeichnis, in den Zielselektoren und in den Ausführungsansichten verwendet wird.

Verwenden Sie einen rollenorientierten Namen wie „Kundensupport-Assistent“ oder „Leitender Forscher“.

BeschreibungOptional

Eine kurze Zusammenfassung der Agentenspezialität, der Hauptaufgaben und der beabsichtigten Zielgruppe.

Dieser Text hilft Mitarbeitern bei der Auswahl des richtigen Agenten. Es ersetzt nicht die Systemaufforderung.

Section 02

Anweisungen und Persönlichkeit

Legen Sie den Kommunikationsstil fest und schreiben Sie die dauerhafte Systemaufforderung, die jede Ausführung regelt. Die Live-Zähler in der Kartenleiste zeigen Ihnen während der Eingabe Wörter und Zeichen an.

Abschnitt „Anweisungen und Persönlichkeit“ mit Tonoptionen und Systemaufforderung
Erstellen Sie eine Agent-Verhaltenskonfiguration
Professional

Klare, höfliche und strukturierte Antworten.

Freundlich

Herzlich, einfühlsam und zugänglich.

Technisch

Präzise, ​​detailliert und mathematisch streng.

Kreativ

Fantasievoll, ausdrucksstark und einnehmend.

Formell

Streng, verbindlich und protokollgesteuert.

Prägnant

Kurz, direkt und direkt auf den Punkt.

Brauch

Flexibler Stil, der über die Systemeingabeaufforderung konfiguriert wird.

KommunikationstonErforderlich

Bietet eine wiederverwendbare Stilvoreinstellung für die Antworten des Agenten. Die Standardeinstellung ist Professional.

Wählen Sie „Benutzerdefiniert“, wenn die Systemaufforderung einen Stil definiert, der nicht zu einer Voreinstellung passt.

SystemaufforderungErforderlich

Definiert die Rolle, Ziele, Einschränkungen, das bevorzugte Ausgabeformat und das Verhalten des Agenten, wenn Informationen fehlen.

Führen Sie mit der Persona und listen Sie dann Verantwortlichkeiten, Grenzen, Quellregeln und Antwortformat in eindeutiger Sprache auf.

Section 03

Wissen und externe Integrationen

Verankern Sie den Agenten in indizierten Dokumenten mit einer RAG-Wissensdatenbank und verbinden Sie eine beliebige Anzahl entfernter MCP-Server für externe Tools und Vorgänge.

Abschnitt „Wissen und externe Integrationen“ mit den Selektoren RAG und MCP
Erstellen Sie Agent · Wissens- und Toolverbindungen
WissensdatenbankOptional

Fügt einen RAG-Workflow hinzu, der für jede Abfrage relevante Blöcke aus indizierten Dokumenten abruft.

Verwenden Sie den durchsuchbaren Selektor oder erstellen Sie zuerst einen RAG. Löschen Sie die Auswahl, um den Abruf zu deaktivieren.

MCP ServerOptional

Fügt einen oder mehrere Remote-Model-Context-Protocol-Server hinzu, die externe Vorgänge verfügbar machen.

Wählen Sie mehrere Server aus und verwenden Sie dann „Tools konfigurieren“, um zu steuern, welche erkannten Tools aktiviert bleiben.

Wenn ein MCP-Server angeschlossen ist, werden zunächst alle aktuell erkannten Tools aktiviert. Offen Konfigurieren Sie Tools um nur die Vorgänge beizubehalten, die dieser Agent aufrufen darf.

Section 04

AI Modell und Motor

Wählen Sie das Sprachmodell aus, das den Agenten ausführt, und optimieren Sie dann modellspezifische Argumentations- und Kreativitätskontrollen. Verfügbare Modelle sind im Selektor nach Anbieter gruppiert.

AI Abschnitt „Modell und Motor“ mit Modell, Argumentation und Temperaturkontrollen
Erstellen Sie eine Agent-Modell-Konfiguration
AI ModellErforderlich

Das für jede Agentenausführung verwendete Anbietermodell. Die ausgewählte Modellkarte zeigt ihren Anbieter und ihre Beschreibung an.

Die Modelle werden nach Anbieter gruppiert, um den Vergleich der verfügbaren Modellquellen zu erleichtern.

ArgumentationsintensitätBedingt

Steuert, wie viel expliziten Argumentationsaufwand ein kompatibles Modell anwendet, bevor eine Antwort zurückgegeben wird.

Die verfügbaren Werte hängen vom Modell ab. „Keine“ verwendet die Standardeinstellung des Anbieters. Bei nicht unterstützten Modellen wird dieses Steuerelement ausgeblendet.

TemperaturBedingt

Steuert die Reaktionsvariation von 0,0 für fokussierte Ausgabe bis 2,0 für kreativere Ausgabe.

Der Standardwert ist 0,2 mit 0,1-Schritten. Bei Modellen ohne Temperaturunterstützung ist diese Steuerung ausgeblendet.

Section 05

Autonome Fähigkeiten

Erteilen Sie selbständig native Plattformberechtigungen. Beide Schalter sind standardmäßig deaktiviert und können nur für Agenten aktiviert werden, die Live-Informationen oder Sandbox-Berechnungen benötigen.

Abschnitt „Autonome Funktionen“ mit Umschaltern für Websuche und Codeausführung
Agent erstellen · Native Ausführungsberechtigungen

Websuche

Ermöglicht dem Agenten, das öffentliche Web nach aktuellen Informationen zu durchsuchen, die nicht in seinem Modell oder der angehängten Wissensdatenbank vorhanden sind.

Standard: Aus. Aktivieren Sie zeitkritische Recherchen und überprüfen Sie Quellen in der angeforderten Ausgabe.

Codeausführung

Ermöglicht dem Agenten die Ausführung von Python in einer Sandbox für Berechnungen, Datenverarbeitung und Programmlogik.

Standard: Aus. Für rechenintensive Aufgaben aktivieren; Behandeln Sie die Sandbox nicht als dauerhaften Speicher.

Komplette Konfiguration

Validieren und erstellen

Die Aktion „Agent erstellen“ wird verfügbar, nachdem alle erforderlichen Felder gültig sind. Fehlende Werte werden neben ihren Feldern hervorgehoben und die untere Aktionsleiste zeigt denselben Validierungsstatus wie die Header-Aktion an.

Vor dem Speichern erforderlich

  • Der Agentenname enthält einen erkennbaren Wert.
  • System Prompt enthält die Bedienungsanleitung.
  • Ein AI-Modell ist ausgewählt.

Nach der Schöpfung

Die Anwendung öffnet den neuen Agenten im Bearbeitungsmodus, wo seine generierte ID angezeigt wird und jede Einstellung überarbeitet werden kann. Testen Sie das gespeicherte Verhalten im Playground, bevor Sie es mit Produktionsworkflows oder Widgets verbinden.