Deze workflow maakt gebruik van een AI-agent geïntegreerd met de MCP Client Tool om chatinvoer van gebruikers te verwerken, chatgeschiedenis te benutten voor betere context en intelligente antwoorden te genereren. Ideaal voor bedrijven die klant- of interne vragen willen automatiseren of verbeteren door een AI-agent te koppelen aan externe tools en contextueel geheugen.
Flows
Hieronder vindt u een complete lijst van alle prompts die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Prompts zijn de instructies die aan het AI-model worden gegeven om reacties te genereren of acties uit te voeren. Ze begeleiden de AI bij het begrijpen van de gebruikersintentie en het genereren van relevante uitvoer.
AI-agent die verbinding kan maken met tools en antwoorden kan genereren. Gebruikt aangepaste prompts voor rol, doel en achtergrondverhaal.
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 om te worden verbonden met een AI-agent, en biedt verschillende tools. De gebruiker kan een aangepaste MCP-configuratie opgeven als prompt.
MCP Configuration:
The MCP configuration to connect to the MCP Client.
Hieronder vindt u een complete lijst van alle componenten die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Componenten zijn de bouwstenen van elke AI-flow. Ze stellen u in staat om complexe interacties te creëren en taken te automatiseren door verschillende functionaliteiten met elkaar te verbinden. Elke component heeft een specifiek doel, zoals het verwerken van gebruikersinvoer, het verwerken van gegevens of het integreren met externe diensten.
Het Chat Input-component in FlowHunt start gebruikersinteracties door berichten vanuit de Playground vast te leggen. Het dient als het startpunt voor flows, waardoor de workflow zowel tekst- als bestandsinvoer kan verwerken.
De Chatgeschiedenis-component in FlowHunt stelt chatbots in staat eerdere berichten te onthouden, wat zorgt voor samenhangende gesprekken en een verbeterde klantervaring, terwijl het geheugen- en tokengebruik wordt geoptimaliseerd.
De AI Agent-component in FlowHunt geeft je workflows autonome beslissingskracht en het vermogen om tools te gebruiken. Het maakt gebruik van grote taalmodellen en koppelt aan diverse tools om taken op te lossen, doelen te volgen en intelligente antwoorden te geven. Ideaal voor het bouwen van geavanceerde automatiseringen en interactieve AI-oplossingen.
Integreer moeiteloos meerdere tools met je AI Agent via de MCP Client-component. Ontworpen voor naadloze connectiviteit, fungeert het als brug tussen je AI en diverse externe tools, waardoor geavanceerde workflows en meer automatisering mogelijk worden.
Ontdek het Chat Output-component in FlowHunt—finaliseer chatbot-antwoorden met flexibele, meerledige outputs. Essentieel voor naadloze flow-afronding en het creëren van geavanceerde, interactieve AI-chatbots.
Flowbeschrijving
Deze workflow is ontworpen om het proces van het afhandelen van chatinvoer van gebruikers te automatiseren en op te schalen. Daarbij wordt gebruik gemaakt van een AI-agent die externe tools kan inzetten en chatgeschiedenis in overweging neemt om geavanceerde antwoorden te genereren. De architectuur ondersteunt uitbreidbaarheid, duidelijke interactiepunten en kan eenvoudig worden aangepast aan diverse bedrijfs- of supportautomatiseringsscenario’s.
| Node | Rol in de workflow |
|---|---|
| Notitie | Biedt documentatie of belangrijke opmerkingen over de flow. |
| Chatinvoer | Verzamelt gebruikersinvoer via een chatinterface. |
| Chatgeschiedenis | Haalt recente chatgeschiedenis op om conversatiecontext te bieden aan de AI-agent. |
| MCP Client Tool | Verbindt met een externe MCP-client en biedt de AI-agent toegang tot extra functies of API’s als tools. |
| AI-agent | De kernintelligentie die invoer verwerkt, tools gebruikt, chatgeschiedenis raadpleegt en een antwoord genereert. |
| Chatuitvoer | Toont het antwoord van de AI-agent aan de gebruiker. |
Initialisatie en documentatie
Gebruikersinvoer verzamelen
Contextbewustzijn via chatgeschiedenis
Toolintegratie via MCP Client
Intelligente verwerking met AI-agent
Uitvoer leveren
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)"]
Door de workflow op deze manier te structureren, kunnen organisaties de handmatige werklast aanzienlijk verminderen, consistentie in antwoorden waarborgen en snel inspelen op nieuwe automatiseringsbehoeften.
Wij helpen bedrijven zoals die van u bij het ontwikkelen van slimme chatbots, MCP-servers, AI-tools of andere soorten AI-automatisering om mensen te vervangen bij repetitieve taken in uw organisatie.
Een AI-aangedreven klantenservice chatbot die automatisch gebruikers helpt, informatie haalt uit interne documenten en het web, en naadloos opschaalt naar een m...
Automatiseer klantenondersteuning in LiveAgent met een AI-chatbot die vragen beantwoordt op basis van je interne kennisbank, relevante documenten ophaalt en waa...
Implementeer een AI-gestuurde chatbot op uw website die gebruikmaakt van uw interne kennisbank om klantvragen te beantwoorden en complexere of onopgeloste vrage...
