Bitrix24 MCP Client -työkalu

Tämä työnkulku hyödyntää tekoälyagenttia, joka on integroitu MCP Client -työkaluun käsittelemään käyttäjän chat-syötteitä, hyödyntämään keskusteluhistoriaa paremman kontekstin saamiseksi ja tuottamaan älykkäitä vastauksia. Ihanteellinen yrityksille, jotka haluavat automatisoida tai tehostaa asiakas- tai sisäisiä kyselyitä yhdistämällä tekoälyagentin ulkoisiin työkaluihin ja kontekstimuistiin.

Thumbnail for Video
Kuinka AI Flow toimii - Bitrix24 MCP Client -työkalu

Flow't

Kuinka AI Flow toimii

Tallenna käyttäjän syöte.
Vastaanottaa käyttäjän viestit chat-syötteen kautta käsittelyä varten.
Hae keskusteluhistoria.
Hakee viimeaikaisen keskusteluhistorian tarjotakseen tekoälyagentille kontekstia päättelyä varten.
Integroi MCP Client -työkalu.
Yhdistää MCP Client -työkalun resurssiksi tekoälyagentille, mahdollistaen pääsyn ulkoisiin toimintoihin.
Tekoälyagentti käsittelee pyynnön.
Tekoälyagentti analysoi käyttäjän syötteen ja keskustelukontekstin, hyödyntää tarvittaessa MCP Client -työkalua ja tuottaa älykkään vastauksen.
Näytä tekoälyn tuottama vastaus.
Näyttää tekoälyagentin vastauksen käyttäjälle chat-käyttöliittymässä.

Tässä flow'ssa käytetyt kehoteet

Tekoälyagentti

Tekoälyagentti, joka voi yhdistyä työkaluihin ja tuottaa vastauksia. Käyttää mukautettuja kehotteita roolia, tavoitetta ja taustatarinaa varten.

You are an assistant for the platform Bitrix24 use the tools at your disposal in the MCP client component to fulfill the users tasks.

MCP Client

MCP Client, joka liitetään tekoälyagenttiin ja tarjoaa useita työkaluja. Käyttäjä voi antaa mukautetun MCP-konfiguraation kehotteena.

MCP Configuration:
The MCP configuration to connect to the MCP Client.

Tässä flow'ssa käytetyt komponentit

Alla on täydellinen luettelo kaikista tässä flow'ssa käytetyistä komponenteista sen toiminnallisuuden saavuttamiseksi. Komponentit ovat jokaisen AI Flow'n rakennuspalikoita. Ne mahdollistavat monimutkaisten vuorovaikutusten luomisen ja tehtävien automatisoinnin yhdistämällä erilaisia toiminnallisuuksia. Jokaisella komponentilla on erityinen tarkoitus, kuten käyttäjän syötteen käsittely, datan prosessointi tai integrointi ulkoisiin palveluihin.

ChatInput

Chat Input -komponentti FlowHuntissa käynnistää käyttäjävuorovaikutuksen keräämällä viestit Playgroundista. Se toimii työnkulun aloituspisteenä mahdollistaen sekä tekstin että tiedostojen käsittelyn.

Katso ChatInput

Keskusteluhistorian komponentti

FlowHuntin Keskusteluhistorian komponentti mahdollistaa chatboteille aiempien viestien muistamisen, varmistaen johdonmukaiset keskustelut ja paremman asiakaskokemuksen samalla kun optimoidaan muistin ja tokenien käyttöä.

Katso Keskusteluhistorian komponentti

AI-agentti

FlowHuntin AI-agentti-komponentti antaa työnkuluillesi itsenäisen päätöksenteon ja työkalujen käytön kyvykkyydet. Se hyödyntää suuria kielimalleja ja yhdistää erilaisia työkaluja ratkaistakseen tehtäviä, seuratakseen tavoitteita ja tuottaakseen älykkäitä vastauksia. Ihanteellinen kehittyneiden automaatioiden ja vuorovaikutteisten AI-ratkaisujen rakentamiseen.

Katso AI-agentti

MCP Client

Integroi useita työkaluja AI-agenttisi kanssa vaivattomasti MCP Client -komponentilla. Suunniteltu saumattomaan yhteyteen, se mahdollistaa kehittyneet työnkulut toimien sillanrakentajana AI-agenttisi ja erilaisten ulkoisten työkalujen välillä, lisäten automaatiota ja kyvykkyyttä.

Katso MCP Client

Chat Output

Tutustu FlowHuntin Chat Output -komponenttiin—viimeistele chatbotin vastaukset joustavilla, moniosaisilla ulostuloilla. Välttämätön saumattoman flown päättämiseen ja edistyneiden, vuorovaikutteisten AI-chatbottien luomiseen.

Katso Chat Output

Flow'n kuvaus

Tarkoitus ja hyödyt

Yleiskatsaus

Tämä työnkulku on suunniteltu automatisoimaan ja skaalaamaan käyttäjien chat-syötteiden käsittelyä hyödyntäen tekoälyagenttia, joka kykenee käyttämään ulkoisia työkaluja ja huomioimaan keskusteluhistorian tuottaakseen kehittyneitä vastauksia. Arkkitehtuuri tukee laajennettavuutta, selkeitä vuorovaikutuspisteitä ja on helposti mukautettavissa erilaisiin liiketoiminta- tai tukiautomaatiotarpeisiin.

Pääkomponentit

SolmuRooli työnkulussa
HuomioTarjoaa dokumentaatiota tai tärkeitä huomioita työnkulusta.
Chat-syöteKerää käyttäjän syötteen chat-käyttöliittymän kautta.
KeskusteluhistoriaHakee viimeaikaisen keskusteluhistorian tarjotakseen tekoälyagentille keskustelukontekstin.
MCP Client -työkaluYhdistää ulkoiseen MCP Clientiin, tarjoten tekoälyagentille pääsyn lisätoimintoihin tai API-rajapintoihin.
TekoälyagenttiYdintiedonlähde, joka käsittelee syötteet, hyödyntää työkaluja, viittaa keskusteluhistoriaan ja tuottaa vastauksen.
Chat-tulosEsittää tekoälyagentin vastauksen takaisin käyttäjälle.

Työnkulun toiminta

  1. Alustus ja dokumentaatio

    • Huomio-solmu sisältää viitteen (https://youtu.be/Zf4TRuJdlxk ), joka mahdollisesti selittää työnkulkua tai tarjoaa lisäohjeistusta. Tämä auttaa ylläpitäjiä tai käyttäjiä ymmärtämään työnkulun tarkoituksen ja toiminnan.

  2. Käyttäjän syötteen keruu

    • Chat-syöte-solmu toimii käyttäjän viestien lähtöpisteenä. Käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa chat-käyttöliittymän kautta lähettäen tekstikyselyitä tai komentoja.

  3. Kontekstin huomioiminen keskusteluhistorian avulla

    • Keskusteluhistoria-solmu hakee jopa 50 viimeisintä viestiä (enintään 800 tokenia) keskustelusta varmistaen, että tekoälyagentilla on pääsy aiempaan kontekstiin johdonmukaisempia ja osuvampia vastauksia varten. Tämä historia voi sisältää sekä käyttäjän että tekoälyn viestejä, asetuksista riippuen.

  4. Työkalujen integrointi MCP Clientin kautta

    • MCP Client -työkalu -solmu yhdistyy ulkoiseen palveluun (MCP Client), joka voi tarjota erilaisia työkaluja tai API-rajapintoja. Tämä laajentaa tekoälyagentin kyvykkyyksiä mahdollistaen kehittyneet toimenpiteet tai tiedon haun, jota pelkkä kielimalli ei pystyisi suorittamaan.

  5. Älykäs käsittely tekoälyagentilla

    • Tekoälyagentti-solmu on keskeinen käsittelijä. Se:
      • Vastaanottaa viimeisimmän käyttäjän syötteen.
      • Sillä on pääsy koko viimeaikaiseen keskusteluhistoriaan syvempää ymmärrystä varten.
      • Voi hyödyntää ulkoisia työkaluja MCP Clientin kautta suorittaakseen toimenpiteitä tai hakeakseen tietoa.
      • Voidaan mukauttaa taustatarinalla, roolilla tai erityisillä tavoitteilla tarpeen mukaan.
      • Toimii määriteltyjen rajoitusten (esim. maksimikierrokset, suoritusaika, välimuisti) puitteissa tehokkuuden ja hallinnan takaamiseksi.

  6. Vastauksen toimitus

    • Chat-tulos-solmu ottaa tekoälyagentin tuottaman viestin ja esittää sen käyttäjälle chat-käyttöliittymässä.

Työnkulun visuaalinen yhteenveto

    ChatInput["Chat Input"] -->|User Message| AIAgent
    ChatHistory["Chat History"] -->|Recent Messages| AIAgent
    MCPClient["MCP Client Tool"] -->|Tools/APIs| AIAgent
    AIAgent["AI Agent"] -->|Response| ChatOutput["Chat Output"]
    Note["Note (Documentation)"]

Miksi tämä työnkulku on hyödyllinen

  • Skaalautuvuus: Automatisoimalla chattien käsittelyn ja käyttämällä agenttia, joka voi hyödyntää ulkoisia työkaluja, tämä työnkulku pystyy hallitsemaan monta rinnakkaista keskustelua tai tehtävää minimaalisella ihmistyöllä.
  • Kontekstuaalinen älykkyys: Keskusteluhistorian hyödyntäminen takaa, että tekoälyagentti vastaa johdonmukaisesti aiempiin vuorovaikutuksiin, parantaen käyttäjäkokemusta.
  • Laajennettavuus: Uusia työkaluja tai API-rajapintoja voidaan integroida MCP Clientin kautta, jolloin agentin kyvykkyyksiä on helppo laajentaa tarpeiden kehittyessä.
  • Automaatio: Rutiininomainen tuki, tiedonhaku tai automaatiotehtävät voidaan hoitaa alusta loppuun ilman manuaalista työtä.
  • Ylläpidettävyys: Dokumentaatiomuistiinpanojen ja modulaarisen rakenteen ansiosta työnkulkua on helppo päivittää tai siirtää eteenpäin tiimin muille jäsenille.

Mahdollisia käyttökohteita

  • Asiakastuen automaatio
  • Sisäinen helpdesk tai IT-tuki
  • Automaattinen tiedonhaku tai tutkimusavustajat
  • Integraatiot liiketoimintajärjestelmiin työnkulun automatisointiin

Rakentamalla työnkulku tällä tavalla organisaatiot voivat merkittävästi vähentää manuaalista työkuormaa, varmistaa vastausten johdonmukaisuuden ja sopeutua nopeasti uusiin automaatiotarpeisiin.

Annamme rakentaa oman AI-tiimisi

Autamme kaltaisiasi yrityksiä kehittämään älykkäitä chatbotteja, MCP-palvelimia, AI-työkaluja tai muuntyyppisiä AI-automaatioratkaisuja korvaamaan ihmisiä toistuvissa tehtävissä organisaatiossasi.

Varaa demo Kokeile nyt

Lue lisää

LiveAgent AI Chatbot -tuki
LiveAgent AI Chatbot -tuki

LiveAgent AI Chatbot -tuki

Automatisoi asiakastuki LiveAgentissa tekoälychatbotilla, joka vastaa kysymyksiin sisäisen tietopankkisi avulla, hakee asiaankuuluvia dokumentteja ja siirtää ke...

3 min lukuaika