Bitrix24 MCP Klientverktøy

Oversikt

Denne arbeidsflyten er utformet for å automatisere og skalere prosessen med å håndtere brukerens chat-inndata, ved å bruke en AI-agent som kan benytte eksterne verktøy og ta hensyn til chatthistorikk for å generere sofistikerte svar. Arkitekturen støtter utvidbarhet, klare interaksjonspunkter og kan enkelt tilpasses ulike forretnings- eller supportautomatiseringsscenarier.

Hovedkomponenter

Slik fungerer arbeidsflyten

1. Initiering og dokumentasjon

   • Notat-noden inneholder en referanse (https://youtu.be/Zf4TRuJdlxk ), som muligens forklarer flyten eller gir ytterligere veiledning. Dette hjelper vedlikeholdere eller brukere å forstå hensikten og driften av arbeidsflyten.

2. Innsamling av brukerinnspill

   • Chat-inndata-noden fungerer som inngangspunkt for brukermeldinger. Brukere samhandler via et chatgrensesnitt og sender inn tekstspørsmål eller kommandoer.

3. Kontekstuelt minne med chatthistorikk

   • Chatthistorikk-noden henter opptil 50 av de siste meldingene (med et maksimum på 800 tokens) fra samtalen, slik at AI-agenten har tilgang til tidligere kontekst for mer sammenhengende og relevante svar. Denne historikken kan inkludere både bruker- og AI-meldinger, etter konfigurasjon.

4. Verktøyintegrasjon via MCP Klient

   • MCP Klientverktøy-noden kobler til en ekstern tjeneste (MCP Klient) som kan tilby ulike verktøy eller API-er. Dette utvider AI-agentens muligheter, slik at den kan utføre avanserte handlinger eller hente data som ikke ville vært mulig kun med språkmodellering.

5. Intelligent behandling med AI-agent

   • AI-agent-noden er den sentrale prosesseringsenheten. Den:
     • Mottar det siste brukerinnspillet.
     • Har tilgang til hele den nylige chatthistorikken for bedre forståelse.
     • Kan benytte eksterne verktøy via MCP Klient for å utføre handlinger eller hente informasjon.
     • Kan tilpasses med bakgrunnshistorie, rolle eller spesifikke mål ved behov.
     • Kjøres med definerte begrensninger (f.eks. maks antall iterasjoner, kjøretid, caching) for effektivitet og kontroll.

6. Levering av utdata

   • Chat-utdata-noden tar meldingen generert av AI-agenten og presenterer den tilbake til brukeren i chatgrensesnittet.

Visuell oppsummering av arbeidsflyten

    ChatInput["Chat-inndata"] -->|Brukermelding| AIAgent
    ChatHistory["Chatthistorikk"] -->|Nylige meldinger| AIAgent
    MCPClient["MCP Klientverktøy"] -->|Verktøy/API-er| AIAgent
    AIAgent["AI-agent"] -->|Svar| ChatOutput["Chat-utdata"]
    Note["Notat (dokumentasjon)"]

Hvorfor denne arbeidsflyten er nyttig

• Skalerbarhet: Ved å automatisere chatthåndtering og bruke en agent som kan få tilgang til eksterne verktøy, kan denne arbeidsflyten håndtere mange samtidige samtaler eller oppgaver med minimalt menneskelig inngrep.
• Kontekstuelt intelligent: Ved å bruke chatthistorikk sikrer man at AI-agenten svarer på en måte som er sammenhengende med tidligere interaksjoner, noe som forbedrer brukeropplevelsen.
• Utvidbarhet: Nye verktøy eller API-er kan integreres via MCP Klient, noe som gjør det enkelt å utvide agentens muligheter etter hvert som behovene endrer seg.
• Automatisering: Rutinemessig support, informasjonsinnhenting eller automatiseringsoppgaver kan håndteres fra start til slutt uten manuell innsats.
• Vedlikeholdbarhet: Inkludering av dokumentasjonsnotater og modulær design gjør det enkelt å oppdatere eller overlevere arbeidsflyten til andre teammedlemmer.

Potensielle bruksområder

• Automatisering av kundestøtte
• Internt hjelpesenter eller IT-support
• Automatisert informasjonsinnhenting eller forskningsassistenter
• Integrasjon med forretningssystemer for arbeidsflytautomatisering

Ved å strukturere arbeidsflyten på denne måten, kan organisasjoner redusere manuelt arbeid betraktelig, sikre konsistens i svar og raskt tilpasse seg nye automatiseringsbehov.