Flow-Beschreibung
Zweck und Vorteile
Überblick
Der Use Case Generator-Workflow wurde entwickelt, um automatisch einen umfassenden, tiefgehenden Bericht zu einem bestimmten Produkt zu erstellen, indem Daten aus mehreren Online-Quellen aggregiert und analysiert werden. Er hebt die Funktionen und praktischen Anwendungen des Produkts hervor, legt dabei den Fokus auf Anwendungsfälle im Marketing und Vertrieb und integriert Erkenntnisse aus YouTube-Inhalten. Der Prozess ist vollständig automatisiert und nutzt KI-Agenten, Websuche, Inhalts-Extraktion und fortschrittliche Sprachmodelle, um strukturierte und umsetzbare Markt-Insights bereitzustellen.
Wichtige Workflow-Schritte
Benutzerinteraktion & Eingabe
- Der Prozess beginnt mit einer Begrüßungsnachricht, die den Nutzer auffordert, den Produktnamen einzugeben.
- Der Nutzer gibt den Produktnamen über eine Chat-Eingabemaske ein.
Vorbereitung der Prompts
- Zwei spezialisierte Prompts werden erstellt:
- Der erste Prompt fordert die Extraktion praktischer Anwendungsfälle für das Produkt in den Bereichen Marketing, Vertrieb und YouTube sowie eine Zusammenfassung der wichtigsten Funktionen und Zielgruppen.
- Der zweite Prompt dient der Generierung eines Artikels im Copywriter-Stil mit gut strukturierten Überschriften zum Produkt, basierend auf den aggregierten Erkenntnissen.
Datensammlung
- Websuche: Der Workflow nutzt Google Search, um relevante URLs zum Produkt zu finden.
- Inhaltsabruf: Die Inhalte von 10-30 URLs werden abgerufen und verarbeitet, wodurch ein breites und aktuelles Datenset bereitgestellt wird.
- YouTube-Suche: Der Workflow sucht nach relevanten YouTube-Videos und extrahiert Informationen aus Titeln und Beschreibungen.
KI-gesteuerte Analyse
- Drei KI-Agenten werden aktiviert:
- Marketing Use Case Agent: Analysiert Webinhalte auf die neuesten Marketing-Anwendungsfälle des Produkts.
- Sales Use Case Agent: Konzentriert sich auf vertriebsbezogene Anwendungsfälle.
- YouTube Use Case Agent: Durchforstet YouTube-Video-Metadaten, um weitere praktische Anwendungsfälle zu identifizieren.
- Diese Agenten werden als kollaborative „Crew“ orchestriert, wobei jeder seine spezialisierten Erkenntnisse zum Abschlussbericht beiträgt.
Aufgabenmanagement
- Ein selbstverwaltetes Aufgabensystem stellt sicher, dass der erwartete Output – ein gründlicher Produktbericht – effizient mit klaren Aufgabenbeschreibungen und Agentenrollen erstellt wird.
Inhaltssynthese
- Die gesammelten Erkenntnisse der Agenten werden zusammengeführt.
- Ein Sprachmodell (OpenAI’s o1-preview) erhält den Kontext und Prompt, um einen gut strukturierten Artikel zu generieren, der Folgendes enthält:
- Eine H2-Überschrift („Was ist [Produktname]?“)
- H3-Unterüberschriften, die auf das Produkt zugeschnitten sind
- Integrierte Erkenntnisse aus allen Datenquellen
Ausgabelieferung
- Der generierte Bericht wird dem Nutzer in der Chat-Oberfläche angezeigt und ist bereit für den Einsatz im Marketing, Vertrieb oder in der Produktdokumentation.
Workflow-Diagramm
Schritt | Verwendete Tools/Nodes | Zweck |
---|
Nutzereingabe | ChatOpenedTrigger, MessageWidget, ChatInput | Erfasst Produktnamen und startet den Flow |
Prompt-Erstellung | PromptTemplate | Erstellt strukturierte Prompts zur Analyse |
Web- & YouTube-Suche | GoogleSearch, YouTubeSearchTool | Findet URLs und Videos zum Produkt |
Inhaltsabruf | URLContent | Extrahiert Inhalte aus URLs |
Agentenanalyse | AIAgent (x3) | Spezialisierte Agenten für Marketing, Vertrieb, YT |
Crew-Koordination | SelfManagedCrew, SelfManagedTask | Organisiert Agenten/Aufgaben für Zusammenarbeit |
Inhaltserstellung | OpenAILLM, Generator | Erstellt einen publikationsfertigen Artikel |
Ergebnispräsentation | ChatOutput | Zeigt den Abschlussbericht an |
Warum dieser Workflow nützlich ist
- Skalierbarkeit: Durch die Automatisierung von Datensammlung, Analyse und Berichtserstellung können mehrere Produkte schnell und mit minimalem menschlichen Aufwand bewertet werden.
- Umfang: Der Workflow nutzt vielfältige Datenquellen – Web, Dokumente und YouTube – und sorgt so für eine breite und aktuelle Perspektive.
- Konsistenz: Strukturierte Prompts und KI-Agenten stellen sicher, dass jeder Bericht einem professionellen, wiederholbaren Format folgt.
- Kollaboration: Die Crew-Struktur ermöglicht parallele Recherche in verschiedenen Bereichen (Marketing, Vertrieb, Multimedia).
- Umsetzbarer Output: Das Ergebnis ist direkt für Marketingmaterialien, Sales Enablement oder Produktdokumentation einsetzbar und spart Stunden manueller Recherche und Texterstellung.
Beispielhafte Anwendungsfälle
- Marketing-Teams: Erstellen Sie schnell Produktbriefings oder Wettbewerbsanalysen für Kampagnen.
- Sales Enablement: Generieren Sie aktuelle Produkt-Onepager für Schulungen oder Kundentermine.
- Produktmanager: Erhalten Sie einen 360-Grad-Blick darauf, wie ein Produkt am Markt wahrgenommen und eingesetzt wird.
- Content Creators: Nutzen Sie den generierten Artikel als Grundlage für Blogbeiträge oder erklärende Inhalte.
Fazit
Dieser Workflow rationalisiert den Prozess der Recherche, Analyse und Kommunikation von Anwendungsfällen und Funktionen eines Produkts. Durch die Nutzung von Automatisierung und KI ermöglicht er Teams, hochwertige, datenbasierte Berichte in großem Maßstab zu erstellen und wertvolle Zeit für strategische Aufgaben freizusetzen.