Bitrix24 MCP Klientský Nástroj

Tento pracovný tok využíva AI agenta integrovaného s MCP klientským nástrojom na spracovanie používateľských vstupov z chatu, využíva históriu chatu pre lepší kontext a generuje inteligentné odpovede. Ideálne pre firmy, ktoré chcú automatizovať alebo vylepšiť zákaznícke alebo interné dopyty prepojením AI agenta s externými nástrojmi a kontextovou pamäťou.

Thumbnail for Video
Ako funguje AI Flow - Bitrix24 MCP Klientský Nástroj

Flow

Ako funguje AI Flow

Zachytenie používateľského vstupu.
Prijíma správy od používateľa cez chatové rozhranie na spracovanie.
Získanie histórie chatu.
Načíta nedávnu históriu chatu, aby poskytla kontext pre rozhodovanie AI agenta.
Integrácia MCP klientského nástroja.
Pripája MCP klientský nástroj ako zdroj pre AI agenta, čo umožňuje prístup k externým funkcionalitám.
AI Agent spracováva požiadavku.
AI agent analyzuje používateľský vstup a kontext chatu, podľa potreby využíva MCP klientský nástroj a generuje inteligentnú odpoveď.
Zobrazenie AI výstupu.
Výstup odpovede AI agenta späť používateľovi v chatovom rozhraní.

Prompty použité v tomto flow

Nižšie je kompletný zoznam všetkých promptov použitých v tomto flow na dosiahnutie jeho funkcionality. Prompty sú inštrukcie dané AI modelu na generovanie odpovedí alebo vykonávanie akcií. Vedú AI v porozumení zámeru používateľa a generovaní relevantných výstupov.

Komponenty použité v tomto flow

Nižšie je kompletný zoznam všetkých komponentov použitých v tomto flow na dosiahnutie jeho funkcionality. Komponenty sú stavebnými prvkami každého AI Flow. Umožňujú vytvárať komplexné interakcie a automatizovať úlohy prepájaním rôznych funkcionalít. Každý komponent slúži na špecifický účel, ako napríklad spracovanie vstupu používateľa, spracovanie dát alebo integrácia s externými službami.

ChatInput

Komponent Chat Input vo FlowHunt iniciuje interakcie s používateľom zaznamenávaním správ z Playgroundu. Slúži ako východiskový bod pre flow, čím umožňuje workflow spracovávať textové aj súborové vstupy.

Komponent História chatu

Komponent História chatu vo FlowHunt umožňuje chatbotom pamätať si predchádzajúce správy, čím zabezpečuje súvislé konverzácie a lepšiu zákaznícku skúsenosť pri optimalizácii pamäte a spotreby tokenov.

AI Agent

Komponent AI Agent v FlowHunt posilňuje vaše workflowy autonómnym rozhodovaním a schopnosťou používať nástroje. Využíva veľké jazykové modely a pripája sa k rôznym nástrojom na riešenie úloh, sledovanie cieľov a poskytovanie inteligentných odpovedí. Ideálny na tvorbu pokročilých automatizácií a interaktívnych AI riešení.

MCP Klient

Integrujte viacero nástrojov s vaším AI Agentom jednoducho pomocou komponentu MCP Klient. Navrhnutý pre bezproblémové prepojenie, slúži ako most medzi vašou AI a rôznymi externými nástrojmi, čím zvyšuje mieru automatizácie a rozširuje možnosti.

Výstup chatu

Objavte komponent Výstup chatu vo FlowHunt—dokončite odpovede chatbotu s flexibilným, viacdielnym výstupom. Nevyhnutné pre plynulé dokončenie flow a tvorbu pokročilých, interaktívnych AI chatbotov.

Opis flow

Účel a výhody

Prehľad

Tento pracovný tok je navrhnutý na automatizáciu a škálovanie procesu spracovania vstupov z používateľského chatu, pričom využíva AI agenta schopného používať externé nástroje a zohľadňovať históriu chatu na generovanie sofistikovaných odpovedí. Architektúra podporuje rozšíriteľnosť, jasné body interakcie a dá sa jednoducho prispôsobiť rôznym obchodným alebo podporným automatizačným scenárom.

Hlavné komponenty

UzolÚloha v pracovnom toku
PoznámkaPoskytuje dokumentáciu alebo dôležité poznámky k toku.
Vstup z chatuZbiera vstup od používateľa cez chatové rozhranie.
História chatuNačíta nedávnu históriu chatu a poskytuje AI agentovi konverzačný kontext.
MCP klientský nástrojPripája sa k externému MCP klientovi, čím poskytuje AI agentovi prístup k ďalším funkciám alebo API ako nástrojom.
AI AgentJadrová inteligencia, ktorá spracováva vstup, využíva nástroje, odkazuje na históriu chatu a generuje odpoveď.
Výstup z chatuZobrazuje odpoveď AI agenta späť používateľovi.

Ako pracovný tok funguje

  1. Inicializácia a dokumentácia

    • Uzol Poznámka obsahuje referenciu (https://youtu.be/Zf4TRuJdlxk), ktorá môže vysvetľovať pracovný tok alebo ponúkať ďalšie usmernenia. Pomáha to správcom alebo používateľom pochopiť účel a fungovanie pracovného toku.
  2. Zber používateľského vstupu

    • Uzol Vstup z chatu slúži ako vstupný bod pre správy používateľa. Používatelia komunikujú cez chatové rozhranie, kde zadávajú textové otázky alebo príkazy.
  3. Kontextuálne povedomie cez históriu chatu

    • Uzol História chatu načíta až 50 najnovších správ (do maximálne 800 tokenov) z konverzácie, čím zabezpečuje, že AI agent má prístup k predchádzajúcemu kontextu pre koherentnejšie a relevantnejšie odpovede. Táto história môže zahrnúť správy od používateľa aj AI podľa nastavenia.
  4. Integrácia nástrojov cez MCP klienta

    • Uzol MCP klientský nástroj sa pripája k externým službám (MCP klient), ktoré môžu sprístupniť rôzne nástroje alebo API. Rozširuje to schopnosti AI agenta a umožňuje vykonávať pokročilé akcie alebo získavať dáta, čo by len s jazykovým modelovaním nebolo možné.
  5. Inteligentné spracovanie pomocou AI agenta

    • Uzol AI Agent je centrálnou spracovateľskou entitou. Vykonáva:
      • Prijíma najnovší používateľský vstup.
      • Má prístup k celej nedávnej histórii chatu pre bohatšie pochopenie.
      • Môže cez MCP klienta využívať externé nástroje na vykonávanie akcií alebo získavanie informácií.
      • Môže byť prispôsobený pomocou pozadia, roly či konkrétnych cieľov podľa potreby.
      • Vykonáva sa s definovanými limitmi (napr. max. iterácie, čas vykonania, cache) pre efektivitu a kontrolu.
  6. Doručenie výstupu

    • Uzol Výstup z chatu preberá správu vygenerovanú AI agentom a zobrazí ju späť používateľovi v chatovom rozhraní.

Vizualizovaný súhrn pracovného toku

    ChatInput["Vstup z chatu"] -->|Správa používateľa| AIAgent
    ChatHistory["História chatu"] -->|Nedávne správy| AIAgent
    MCPClient["MCP klientský nástroj"] -->|Nástroje/API| AIAgent
    AIAgent["AI Agent"] -->|Odpoveď| ChatOutput["Výstup z chatu"]
    Note["Poznámka (Dokumentácia)"]

Prečo je tento pracovný tok užitočný

  • Škálovateľnosť: Automatizáciou spracovania chatu a použitím agenta, ktorý má prístup k externým nástrojom, dokáže tento tok obslúžiť mnoho súbežných konverzácií alebo úloh s minimálnym ľudským zásahom.
  • Kontextová inteligencia: Využitie histórie chatu zabezpečuje, že AI agent odpovedá v súlade s predchádzajúcimi interakciami, čo zlepšuje používateľskú skúsenosť.
  • Rozšíriteľnosť: Nové nástroje alebo API je možné integrovať cez MCP klienta, čo uľahčuje rozšírenie schopností agenta podľa meniacej sa potreby.
  • Automatizácia: Rutinnú podporu, získavanie informácií alebo automatizačné úlohy je možné riešiť od začiatku až po koniec bez manuálneho zásahu.
  • Udržiavateľnosť: Zaradenie poznámok a modulárny dizajn uľahčujú aktualizáciu alebo odovzdanie pracovného toku iným členom tímu.

Potenciálne využitia

  • Automatizácia zákazníckej podpory
  • Interný helpdesk alebo IT podpora
  • Automatizované získavanie informácií alebo výskumný asistent
  • Integrácia s firemnými systémami na automatizáciu procesov

Takto štruktúrovaným pracovným tokom môžu organizácie výrazne znížiť manuálnu záťaž, zabezpečiť konzistentnosť odpovedí a rýchlo sa prispôsobiť novým potrebám v oblasti automatizácie.

Vytvorme si vlastný AI tím

Pomáhame firmám, ako je tá vaša, vyvíjať inteligentné chatbota, servery MCP, AI nástroje alebo iné typy AI automatizácie na nahradenie ľudí pri opakujúcich sa úlohách vo vašej organizácii.

Zistiť viac

AI chat asistent s pamäťou konverzácie
AI chat asistent s pamäťou konverzácie

AI chat asistent s pamäťou konverzácie

Jednoduchý pracovný postup AI chat asistenta, ktorý využíva predchádzajúcu históriu konverzácie na generovanie relevantných odpovedí na vstupy používateľa. Obsa...

3 min čítania
MCP Klient
MCP Klient

MCP Klient

Integrujte viacero nástrojov s vaším AI Agentom jednoducho pomocou komponentu MCP Klient. Navrhnutý pre bezproblémové prepojenie, slúži ako most medzi vašou AI ...

3 min čítania
AI Automation +4