AI Agent

AI Agent-komponenten er en alsidig byggeblok designet til at agere som en intelligent agent i et AI-workflow. Denne agent udnytter store sprogmodeller (LLM’er), kan forbinde til eksterne værktøjer og kan konfigureres til en bred vifte af anvendelser såsom samtale-AI, kompleks automatisering og dynamisk opgaveløsning.

Hvad komponenten gør

Kernen i AI Agenten er at behandle input-prompter, eventuelt tage højde for samtalehistorik og kunne benytte eksterne værktøjer til at generere kontekstafhængige svar. Dens egenskaber kan tilpasses ved at angive baggrundshistorie, rolle og mål, hvilket gør det muligt for agenten at opføre sig efter en specifik persona eller et bestemt formål. Agenten kan også foretage funktionskald, hvilket gør det muligt at interagere programmæssigt med API’er eller eksterne systemer via aktiverede værktøjer.

Inputs

Komponenten har flere konfigurerbare inputs, så du kan tilpasse dens opførsel:

Bemærk: Kun Tools-inputtet er strengt nødvendigt; alle andre indstillinger er valgfrie og giver yderligere tilpasning.

Outputs

AI Agent-komponenten giver to hovedoutputs:

• Message Output:
  Det primære svar fra agenten efter at have behandlet input og eventuelt brugt værktøjer eller kontekst. Dette er typisk en besked eller et tekstsvar, der kan vises eller bruges videre.

• Agent Object:
  Den underliggende agent-instans, som kan bruges til avanceret chaining, introspektion eller yderligere manipulation i dit workflow.

Anvendelser og praktisk nytte

AI Agenten er nyttig i scenarier, hvor du har brug for en samtale-AI eller en automatiseret assistent, der kan:

• Vedligeholde og referere chat-historik for sammenhængende samtaler over flere beskeder.
• Dynamisk kalde eksterne værktøjer eller API’er (f.eks. lommeregnere, søgning, databaser) som en del af sin ræsonnering.
• Tilpasses med en individuel baggrundshistorie, rolle og mål til domænespecifikke applikationer (f.eks. kundesupport, forskningsassistenter, opgaveautomatisering).
• Håndtere komplekse opgaver, der kræver flere trin eller iterationer.
• Anvende begrænsninger såsom eksekveringstid og rater for at sikre driftsstabilitet.

Eksempelscenarier

• Samtale-chatbot: Byg en chatbot, der husker tidligere samtaler og kan svare præcist på opfølgende spørgsmål.
• Automatiseret forskningsagent: Konfigurer med værktøjer som web-søgning eller dokumenthentning for at besvare komplekse forespørgsler.
• Custom workflow-orchestrator: Brug værktøjer til at automatisere forretningsprocesser eller interagere med andre systemer baseret på brugerinput.

Oversigtstabel

Hvorfor bruge denne komponent?

AI Agent-komponenten gør det muligt hurtigt at opbygge avancerede, kontekstafhængige og værktøjs-understøttede agenter i dine AI-workflows. Dens fleksibilitet og rige konfigurationsmuligheder gør den velegnet til et bredt spektrum af AI-drevne automatiserings-, samtale- og beslutningsstøttesystemer.