Strukturierte Agenten-Pipelines

Griptape ermöglicht es einem Team, einen KI-Agenten als eine Abfolge von diskreten Schritten zu definieren – wie das Abrufen von Daten, das Aufrufen eines Tools und das Erzeugen einer Ausgabe – anstatt als einen einzigen, ergebnisoffenen Prompt. Ein Beam AI-Agent kann eine definierte Griptape-Pipeline auslösen, wenn eine genehmigte Bedingung erfüllt ist, wie das Erscheinen eines neuen Datensatzes in einem verbundenen System, und das Ergebnis der Pipeline an das Tool zurückgeben, das die Anfrage gestartet hat. Dadurch bleibt jeder Durchlauf bis zu den spezifischen Schritten zurückverfolgbar, die ihn erzeugt haben, anstatt eine einzige, undurchsichtige Antwort zu liefern. Wenn ein Schritt in der Pipeline ein Ergebnis liefert, das außerhalb des vom Kontoinhaber genehmigten Bereichs liegt, stoppt der Agent den Durchlauf und übergibt die Ausgabe einer Person zur Überprüfung, bevor nachfolgende Schritte ausgeführt werden.

Tool- und Datenverbindungen

Ein Griptape-Agent kann so konzipiert werden, dass er im Rahmen seines Workflows externe Tools und Datenquellen aufruft, anstatt nur mit einem festen Prompt zu arbeiten, je nachdem, wie das Konto konfiguriert ist. Sofern die Berechtigungen es zulassen, liefert ein Beam AI-Agent die spezifischen Daten oder Anmeldedaten, die ein bestimmter Schritt benötigt, und liest zurück, was dieser Schritt zurückgibt, bevor er zum nächsten übergeht. Dadurch bleibt jeder externe Aufruf auf das beschränkt, was dieser Schritt tatsächlich erfordert, anstatt einen breiteren Zugriff als nötig freizugeben. Jeder Schritt, der Zugriff über das genehmigte Maß hinaus anfordert oder einen Fehler zurückgibt, für den der Workflow nicht ausgelegt ist, wird zur Überprüfung durch eine Person markiert.

Freigabeschranken für Agenten-Ausgaben

Da ein Griptape-Workflow seiner eigenen definierten Logik folgt, kann ein Kontoinhaber bestimmte Schritte so kennzeichnen, dass sie nicht ohne die vorherige Bestätigung des Ergebnisses durch eine Person fortgesetzt werden dürfen, wie beispielsweise vor dem Versenden einer Nachricht oder dem Ändern eines Datensatzes. Ein Beam AI-Agent respektiert diese Schranke: Er führt den Workflow bis zum markierten Schritt aus, hält die Ausgabe dort an und benachrichtigt die für die Freigabe zuständige Person, anstatt selbstständig fortzufahren. Nach der Freigabe setzt der Agent die verbleibenden Schritte fort. Wenn innerhalb des im Konto festgelegten Zeitfensters keine Antwort eingeht, lässt der Agent den Durchlauf pausiert, anstatt eine Freigabe anzunehmen und trotzdem fortzufahren.