Acest flux de lucru folosește un Agent AI integrat cu MCP Client Tool pentru a procesa intrarea din chat a utilizatorului, utilizează istoricul chatului pentru un context mai bun și generează răspunsuri inteligente. Ideal pentru companiile care doresc să automatizeze sau să îmbunătățească solicitările clienților sau interne, conectând un agent AI cu instrumente externe și memorie contextuală.
Flow-uri
Mai jos este o listă completă a tuturor prompt-urilor folosite în acest flow pentru a-și atinge funcționalitatea. Prompt-urile sunt instrucțiuni date modelului AI pentru a genera răspunsuri sau a efectua acțiuni. Ele ghidează AI-ul în înțelegerea intenției utilizatorului și generarea de rezultate relevante.
Agent AI care se poate conecta la instrumente și genera răspunsuri. Utilizează prompturi personalizate pentru rol, scop și poveste de fundal.
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 care trebuie conectat la un Agent AI, oferind mai multe instrumente. Utilizatorul poate furniza o configurație MCP personalizată ca prompt.
MCP Configuration:
The MCP configuration to connect to the MCP Client.
Mai jos este o listă completă a tuturor componentelor folosite în acest flow pentru a-și atinge funcționalitatea. Componentele sunt blocurile de construcție ale fiecărui AI Flow. Ele îți permit să creezi interacțiuni complexe și să automatizezi sarcini prin conectarea diferitelor funcționalități. Fiecare componentă servește unui scop specific, cum ar fi gestionarea input-ului utilizatorului, procesarea datelor sau integrarea cu servicii externe.
Componenta Chat Input din FlowHunt inițiază interacțiunile cu utilizatorul prin captarea mesajelor din Playground. Ea servește ca punct de pornire pentru fluxuri, permițând procesarea atât a mesajelor text, cât și a fișierelor.
Componenta Istoric Chat din FlowHunt permite chatbot-urilor să își amintească mesajele anterioare, asigurând conversații coerente și o experiență îmbunătățită pentru clienți, optimizând în același timp utilizarea memoriei și a tokenilor.
Componenta Agent AI din FlowHunt îți împuternicește fluxurile de lucru cu capacități autonome de luare a deciziilor și de utilizare a instrumentelor. Folosește modele lingvistice mari și se conectează la diverse instrumente pentru a rezolva sarcini, a urmări obiective și a oferi răspunsuri inteligente. Ideal pentru crearea de automatizări avansate și soluții AI interactive.
Integrează mai multe instrumente cu Agentul tău AI fără efort folosind componenta Client MCP. Proiectată pentru conectivitate fluentă, aceasta permite fluxuri de lucru avansate, servind drept punte între AI-ul tău și diverse instrumente externe, sporind automatizarea și capabilitățile.
Descoperă componenta Chat Output în FlowHunt—finalizează răspunsurile chatbotului cu ieșiri flexibile, multiple. Esențială pentru finalizarea fără probleme a flow-urilor și pentru crearea de chatboți AI avansați, interactivi.
Descrierea flow-ului
Acest flux de lucru este proiectat pentru a automatiza și scala procesul de gestionare a intrărilor din chatul utilizatorilor, folosind un agent AI capabil să utilizeze instrumente externe și să țină cont de istoricul chatului pentru a genera răspunsuri sofisticate. Arhitectura susține extensibilitatea, puncte clare de interacțiune și poate fi ușor adaptată la diverse scenarii de automatizare de business sau suport.
| Nod | Rolul în fluxul de lucru |
|---|---|
| Note | Furnizează documentație sau remarci importante despre flux. |
| Chat Input | Colectează intrarea utilizatorului printr-o interfață de chat. |
| Chat History | Recuperează istoricul recent al chatului pentru a oferi context conversațional agentului AI. |
| MCP Client Tool | Se conectează la un client MCP extern, oferind agentului AI acces la funcții suplimentare sau API-uri ca instrumente. |
| AI Agent | Inteligența centrală care procesează intrarea, utilizează instrumente, consultă istoricul chatului și generează un răspuns. |
| Chat Output | Afișează răspunsul agentului AI către utilizator. |
Inițializare și documentare
Colectarea inputului utilizatorului
Conștientizare contextuală prin istoricul chatului
Integrarea instrumentelor prin MCP Client
Procesare inteligentă cu Agentul AI
Livrarea rezultatului
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)"]
Prin structurarea fluxului în acest mod, organizațiile pot reduce semnificativ volumul de muncă manual, pot asigura consistența răspunsurilor și se pot adapta rapid la nevoi noi de automatizare.
Ajutăm companii ca a ta să dezvolte chatboți inteligenți, servere MCP, instrumente AI sau alte tipuri de automatizare AI pentru a înlocui oamenii în sarcinile repetitive din organizația ta.
Automatizează suportul pentru clienți cu un chatbot AI care răspunde la întrebări folosind baza ta internă de cunoștințe și conectează fără probleme utilizatori...
Un flux simplu de asistent de chat AI care utilizează istoricul conversațiilor anterioare pentru a genera răspunsuri relevante la inputul utilizatorului. Includ...
Un chatbot AI pentru serviciul clienți care folosește sursele interne de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri instantanee, precise și utile la întrebările clien...
