Strumento Client MCP Bitrix24

Questo flusso di lavoro sfrutta un Agente AI integrato con lo Strumento Client MCP per elaborare gli input della chat utente, utilizzare la cronologia della chat per un contesto migliore e fornire risposte intelligenti. Ideale per aziende che desiderano automatizzare o migliorare le richieste dei clienti o interne collegando un agente AI con strumenti esterni e memoria contestuale.

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Come funziona il Flusso AI - Strumento Client MCP Bitrix24

Flussi

Come funziona il Flusso AI

Cattura Input Utente.
Riceve i messaggi degli utenti tramite input chat per l'elaborazione.
Recupera Cronologia Chat.
Recupera la cronologia chat recente per fornire contesto al ragionamento dell'Agente AI.
Integra Strumento Client MCP.
Collega lo Strumento Client MCP come risorsa per l'Agente AI, consentendo l'accesso a funzionalità esterne.
L'Agente AI Elabora la Richiesta.
L'Agente AI analizza l'input dell'utente e il contesto della chat, utilizza lo Strumento Client MCP se necessario e genera una risposta intelligente.
Visualizza Output AI.
Mostra la risposta dell'Agente AI all'utente nell'interfaccia chat.

Prompt utilizzati in questo flusso

Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i prompt utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I prompt sono le istruzioni fornite al modello AI per generare risposte o eseguire azioni. Guidano l'AI nella comprensione dell'intento dell'utente e nella generazione di output pertinenti.

Componenti utilizzati in questo flusso

Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i componenti utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I componenti sono gli elementi costitutivi di ogni Flusso AI. Ti permettono di creare interazioni complesse e automatizzare attività collegando varie funzionalità. Ogni componente serve a uno scopo specifico, come la gestione dell'input dell'utente, l'elaborazione dei dati o l'integrazione con servizi esterni.

ChatInput

Il componente Chat Input in FlowHunt avvia le interazioni con l’utente acquisendo messaggi dal Playground. Serve come punto di partenza per i flussi, consentendo al workflow di elaborare sia input testuali che basati su file.

Componente Cronologia Chat

Il componente Cronologia Chat in FlowHunt consente ai chatbot di ricordare i messaggi precedenti, garantendo conversazioni coerenti e una migliore esperienza cliente, ottimizzando al contempo memoria e utilizzo dei token.

Agente AI

Il componente Agente AI in FlowHunt potenzia i tuoi workflow con capacità decisionali autonome e l'uso di strumenti integrati. Sfrutta grandi modelli linguistici e si connette a vari strumenti per risolvere compiti, seguire obiettivi e fornire risposte intelligenti. Ideale per costruire automazioni avanzate e soluzioni AI interattive.

MCP Client

Integra facilmente più strumenti con il tuo Agente AI utilizzando il componente MCP Client. Progettato per una connettività senza soluzione di continuità, funge da ponte tra la tua AI e vari strumenti esterni, migliorando automazione e capacità.

Chat Output

Scopri il componente Chat Output in FlowHunt—finalizza le risposte del chatbot con output flessibili e multipli. Essenziale per una conclusione del flusso senza interruzioni e per creare chatbot AI avanzati e interattivi.

Descrizione del flusso

Scopo e benefici

Panoramica

Questo flusso di lavoro è progettato per automatizzare e scalare la gestione degli input chat degli utenti, sfruttando un agente AI in grado di utilizzare strumenti esterni e considerare la cronologia della chat per generare risposte sofisticate. L’architettura supporta l’estensibilità, punti di interazione chiari e può essere facilmente adattata a vari scenari aziendali o di automazione del supporto.

Componenti Principali

NodoRuolo nel Flusso di Lavoro
NotaFornisce documentazione o osservazioni importanti sul flusso.
Input ChatRaccoglie l’input dell’utente tramite un’interfaccia chat.
Cronologia ChatRecupera la cronologia chat recente per fornire contesto conversazionale all’agente AI.
Strumento Client MCPSi connette a un client MCP esterno, offrendo all’agente AI accesso a funzioni o API aggiuntive come strumenti.
Agente AIL’intelligenza principale che elabora l’input, utilizza strumenti, fa riferimento alla cronologia chat e genera una risposta.
Output ChatMostra la risposta dell’agente AI all’utente.

Come Funziona il Flusso di Lavoro

  1. Inizializzazione e Documentazione

    • Il nodo Nota contiene un riferimento (https://youtu.be/Zf4TRuJdlxk), che può spiegare il flusso o offrire ulteriori indicazioni. Questo aiuta i manutentori o gli utenti a comprendere lo scopo e il funzionamento del flusso di lavoro.
  2. Raccolta dell’Input Utente

    • Il nodo Input Chat funge da punto di ingresso per i messaggi degli utenti. Gli utenti interagiscono tramite un’interfaccia chat, inviando richieste o comandi testuali.
  3. Consapevolezza Contestuale tramite Cronologia Chat

    • Il nodo Cronologia Chat recupera fino a 50 dei messaggi più recenti (soggetti a un massimo di 800 token) dalla conversazione, garantendo che l’agente AI abbia accesso al contesto precedente per risposte più coerenti e pertinenti. Questa cronologia può includere messaggi sia dell’utente che dell’AI, come configurato.
  4. Integrazione di Strumenti tramite Client MCP

    • Il nodo Strumento Client MCP si collega a un servizio esterno (Client MCP), che può esporre vari strumenti o API. Ciò estende le capacità dell’agente AI, consentendogli di eseguire azioni avanzate o recuperare dati che sarebbero impossibili con il solo modello linguistico.
  5. Elaborazione Intelligente con l’Agente AI

    • Il nodo Agente AI è l’entità centrale di elaborazione. Esso:
      • Riceve l’ultimo input utente.
      • Ha accesso alla cronologia chat recente completa per una comprensione più ricca.
      • Può sfruttare strumenti esterni tramite il Client MCP per eseguire azioni o recuperare informazioni.
      • Può essere personalizzato con backstory, ruolo o obiettivi specifici se necessario.
      • Esegue con limiti definiti (es. max iterazioni, tempo di esecuzione, caching) per efficienza e controllo.
  6. Consegna dell’Output

    • Il nodo Output Chat prende il messaggio generato dall’agente AI e lo presenta all’utente nell’interfaccia chat.

Riepilogo Visivo del Flusso

    ChatInput["Input Chat"] -->|Messaggio Utente| AIAgent
    ChatHistory["Cronologia Chat"] -->|Messaggi Recenti| AIAgent
    MCPClient["Strumento Client MCP"] -->|Strumenti/API| AIAgent
    AIAgent["Agente AI"] -->|Risposta| ChatOutput["Output Chat"]
    Note["Nota (Documentazione)"]

Perché Questo Flusso di Lavoro è Utile

  • Scalabilità: Automatizzando la gestione delle chat e utilizzando un agente che può accedere a strumenti esterni, questo flusso può gestire molte conversazioni o compiti in parallelo con un intervento umano minimo.
  • Intelligenza Contestuale: Sfruttando la cronologia chat, l’agente AI risponde in modo coerente rispetto alle interazioni precedenti, migliorando l’esperienza utente.
  • Estensibilità: Nuovi strumenti o API possono essere integrati tramite il Client MCP, facilitando l’espansione delle capacità dell’agente secondo l’evoluzione delle esigenze.
  • Automazione: Attività di supporto di routine, recupero informazioni o automazione possono essere gestite end-to-end senza intervento manuale.
  • Manutenibilità: L’inclusione di note di documentazione e il design modulare facilitano l’aggiornamento o la cessione del flusso di lavoro ad altri membri del team.

Applicazioni Potenziali

  • Automazione del supporto clienti
  • Helpdesk interno o supporto IT
  • Recupero automatico di informazioni o assistenti di ricerca
  • Integrazione con sistemi aziendali per l’automazione dei processi

Strutturando il flusso di lavoro in questo modo, le organizzazioni possono ridurre significativamente il carico di lavoro manuale, garantire coerenza nelle risposte e adattarsi rapidamente a nuove esigenze di automazione.

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