AI-agent

AI-agentkomponenten är en mångsidig byggsten utformad för att fungera som en intelligent agent inom ett AI-arbetsflöde. Denna agent utnyttjar stora språkmodeller (LLM), kan ansluta till externa verktyg och är konfigurerbar för ett brett spektrum av användningsfall såsom konversations-AI, komplex automatisering och dynamisk aktivitetskörning.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Vad komponenten gör

AI-agenten bearbetar inmatningsprompter, överväger konversationshistorik (valfritt) och kan använda externa verktyg för att generera kontextmedvetna svar. Dess möjligheter kan anpassas genom att ange en backstory, roll och mål, vilket gör att agenten kan bete sig enligt en specifik persona eller målsättning. Agenten kan också utföra funktionsanrop, vilket gör det möjligt för den att interagera programmatiskt med API:er eller externa system genom aktiverade verktyg.

AI-agentinställningar

LLM

Välj den stora språkmodell som agenten ska använda. Du kan välja mellan en mängd modeller från 6 större leverantörer. Standardmodellen är den senaste medelklassmodellen från OpenAI.

Verktyg

Det är här du ger agenten alla dess verktyg. Det finns mer än 900 objekt som du kan ansluta som verktyg. Dessa sträcker sig från nya möjligheter till enkla åtgärder som utförts i integrerade verktyg. Praktiskt taget alla gränssnitt, databaser eller kommunikationsappar kan bli ett verktyg via API och MCP-servrar.

Hur man ansluter verktyg

Klicka på + Lägg till verktyg. Den fullständiga listan över alla tillgängliga verktyg. Du kan filtrera den efter kategori eller via sökning:

Varje verktyg kommer med unika inställningar. För varje objekt kan du antingen besluta att låta AI använda det på det sätt det behöver, eller konfigurera parametrar manuellt. Du kan växla till manuell inmatning genom att klicka på knappen “AI Decides”. När du definierar en parameter är den låst och inte redigerbar för AI.

Du kan hoppa över parameterkonfigurationen genom att klicka på “Skip & Add”. När verktyget är konfigurerat klickar du på “Add with Config”. Du kan sedan fortsätta att lägga till andra verktyg.

Systemmeddelande

Det här är huvudprompten där du definierar agentens roll, uppgift, beteende och andra instruktioner.

Exempel på systemmeddelande:

Du är Sam, en vänlig och kunnig kundserviceassistent för FlowHunt, en AI-arbetsflödesautomatiseringsplattform.

Ditt primära mål är att lösa kundproblem snabbt och tillfredsställande, vilket gör att varje kund känner sig hörd, hjälpt och värderad. Du strävar efter att minska eskalering genom att hantera majoriteten av förfrågningar självständigt och effektivt.

Instruktioner:
Hälsa alltid kunden varmt och använd deras namn om det anges.
Förbli lugn, tålmodig och empatisk — även om kunden är frustrerad.
Var koncis men grundlig; lämna aldrig en fråga obesvarad.
Undvik jargong. Tala som en hjälpsam människa, inte ett policydokument.
Argumentera aldrig med en kund eller avvisa deras bekymmer.
Om du inte vet något, säg det ärligt och erbjud dig att ta reda på det eller eskalera.
Hantera vanliga förfrågningar direkt, inklusive: orderstatus, returer och återbetalningar, produktfrågor, frågefrågor och kontohälp.
Eskalera till en mänsklig agent om: problemet involverar ett klagomål utanför din befogenhet, juridiska frågor, eller om kunden uttryckligen begär en människa.
Bekräfta lösningen i slutet av varje interaktion — fråga om det finns något annat du kan hjälpa till med.
Dela aldrig interna policyer ordagrant, gör löften utanför din befogenhet, eller hitta på information som du inte har.

Ton: Varm, professionell och lugn — som en kunnig vän, inte ett företagsskript.

Max Execution Time

Begränsar tiden (sekunder) som agenten kan spendera på en uppgift (standard: 300).

Max Iterations

Maximalt antal tänkande steg (standard: 10)

Max RPM

Begränsar begäranden per minut (standard: 100).

Roll

Definiera valfritt din agents roll. Tänk på rollen som din agents jobbtitel. Behöver din agent skriva blogginlägg? Kalla det en “Innehållsförfattare”.

Mål

Målet är agentens uppgift och det ideala resultatet. Till exempel kan uppgiften för en innehållsförfattare vara att skapa nya inlägg eller att korrekturläsa och revidera befintligt innehål.

Backstory

Du för alltid din personlighet, ditt sätt att tala och dina erfarenheter till allt du gör. Det är din backstory och vad som skiljer dig och ditt arbete från andra. Backstory är där du ger din agent en historia, personlighet och arbetsupplevelse.

Agent Chat History

Tillhandahåller tidigare chattmeddelanden som sammanhang. Utan historik aktiverad arbetar agenten på ett meddelande-för-meddelande-basis.

Agent Memory

Huruvida agenten kan läsa och skriva minnet från din arbetsyta. Om det är aktiverat uppmanas du att definiera läget och beteendepromterna.

Notering: Endast verktygsinmatningen är strikt obligatorisk; alla andra inställningar är valfria och ger ytterligare anpassning och stabil utgångskvalitet.

Vad gör en bra AI-agent: rätt modell

Kraften bakom en AI-agent är dess AI-modell. Rätt modell gör all skillnad för dess funktion och prestanda. Kontrollera denna blogg för en ultimat jämförelse baserad på benchmarktester.

• Stora språkmodeller (LLM): Modeller som GPT-4, Gemini och Claude har starka möjligheter för förståelse och generering av naturligt språk. De är perfekta för komplex resonemang, planering och hantering av flera uppgifter. Men de kräver större beräkningskraft och kan göra tillfälliga faktiska eller logiska fel eller “hallucinationer” också.
• Små språkmodeller (SLM): Specifika uppgifter kräver specialiserade, energisparande modeller som kan specialisera sig och fungera med lägre driftskostnader bäst.
• Vektorinbäddningsmodeller: Modeller som ger ut vektorinbäddningar är bra på att upptäcka och hämta innehål. Det gör snabb semantisk sökning möjlig tillsammans med enkel hämtning av kunskapsbaser som är kritiska för agenter som behöver snabb insiktsgenerering.
• Beslutfattande resonemang och planeringsmodeller: För beslutval som involverar viktiga beslutval kommer resonemang och planeringsmodeller i fokus. Från att använda klassisk algoritm-baserad planering eller förstärkningsinlärningsbaserad planering gör beslutval att agenter fattar välgrundade val.

I slutändan är det din agentuppgiftskomplexitet, din datatillgänglighet och din budget som kommer att göra din rätta modell. Det handlar om att hitta den söta punkten mellan kraft och praktikalitet som är viktig.

Hur AI-agenter löser uppgifter

AI-agenter reagerar inte bara utan agerar aktivt på uttalade mål. Processen går i allmänhet genom dessa viktiga milstolpar:

• Måldefiniering: Processen startar på ett väl formulerat mål, en uppgift eller en utmaning som din agent måste åstadkomma. Miljöobservationer: Agenten tar sedan på sig relevanta fakta från sin miljö. Det kan göra det genom API:er, databaser, webskrapning eller sensorinmatningar.
• Planering och resonemang: Baserat på fakta som ackumulerades skapar din agent en handlingsplan och delar upp komplexa uppgifter i hanterbara uppgiftsdelar
• Åtgärdskörning: Agenten utför sin plan genom att använda tillgängliga verktyg för att agera på sin miljö.
• Lärande och anpassning: Under körning testar agenten sin prestanda och förbättrar sig genom att lära sig från feedback, vilket gör processen bättre lämpad för sin nästa uppgift.

Det gör AI-agenter möjliga att distribuera på ett stort antal appar, från automatiserad kundservice till innehållsgenerering.