Erste Schritte mit KI-Agenten
Die KI-Agenten in Beam sind in der Lage, Aufgaben zu automatisieren, Arbeitsabläufe zu verwalten und sich in Echtzeit-Gesprächen mit Nutzern zu engagieren. Egal, ob Sie einen reaktionsfähigen Chatbot erstellen oder einen komplexen Arbeitsablauf automatisieren möchten, unsere Agenten können individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden.
Konversationsfähigkeiten
Zeichen-Einstellungen: Personalisieren Sie die Antworten Ihres Agenten, indem Sie dessen Persönlichkeit und Verhalten definieren. Sie können spezifische Anweisungen, Töne oder Regeln hinzufügen, die leiten, wie der Agent mit Nutzern interagiert. Dies ist besonders nützlich, um ein Chatbot-Erlebnis zu schaffen, das mit Ihren Marken- oder Dienstleistungszielen übereinstimmt.
Trigger Activation – The node receives a trigger to begin execution.
Data Processing – Inputs are retrieved and processed according to predefined configurations.
Execution Logic – The agent follows decision-making logic, such as conditional branches or sequential execution.
Action Execution – The agent performs the task (e.g., sending an email, updating a database, generating a response).
Output Handling – The output is processed and passed to the next step or external system.
Completion & Logging – The system logs task completion status, including success, failure, or required intervention.
Konversationsfähigkeiten
Zeichen-Einstellungen: Personalisieren Sie die Antworten Ihres Agenten, indem Sie dessen Persönlichkeit und Verhalten definieren. Sie können spezifische Anweisungen, Töne oder Regeln hinzufügen, die leiten, wie der Agent mit Nutzern interagiert. Dies ist besonders nützlich, um ein Chatbot-Erlebnis zu schaffen, das mit Ihren Marken- oder Dienstleistungszielen übereinstimmt.
Task History – View past executions to identify patterns and troubleshoot recurring issues.
Real-Time Status Indicators – Observe running tasks and pending actions.
Auswahl der richtigen Agentenkonfiguration
Um das Potenzial Ihres Agenten zu maximieren, können Sie wählen, wie Sie seine Funktionen auf die für Sie am besten geeignete Weise nutzen möchten:
Workflow-Fähigkeiten
Über Gespräche hinaus kann jeder Agent strukturierte Arbeitsabläufe ausführen, um vordefinierte Aufgaben zu automatisieren. Diese Funktion ist ideal, um Prozesse zu automatisieren, die nicht unbedingt direkte Interaktion erfordern, aber dennoch Genauigkeit und Effizienz verlangen.
Zweck: Nutzer in Echtzeitgespräche einbinden, Unterstützung bieten und maßgeschneiderte Anleitung durch interaktiven Dialog liefern.
Einrichtung: Definieren Sie den Charakter und das Verhalten Ihres Agenten in den Charaktereinstellungen, um zu steuern, wie er mit Benutzern kommuniziert. Diese Anpassung ermöglicht es dem Agenten, in einer Weise zu antworten, die mit Ihren Servicestandards übereinstimmt.
Einrichtung: Definieren Sie den Charakter und das Verhalten Ihres Agenten in den Charaktereinstellungen, um zu steuern, wie er mit Benutzern kommuniziert. Diese Anpassung ermöglicht es dem Agenten, in einer Weise zu antworten, die mit Ihren Servicestandards übereinstimmt.
Einrichtung: Definieren Sie den Charakter und das Verhalten Ihres Agenten in den Charaktereinstellungen, um zu steuern, wie er mit Benutzern kommuniziert. Diese Anpassung ermöglicht es dem Agenten, in einer Weise zu antworten, die mit Ihren Servicestandards übereinstimmt.
Workflow-Fähigkeiten
Über Gespräche hinaus kann jeder Agent strukturierte Arbeitsabläufe ausführen, um vordefinierte Aufgaben zu automatisieren. Diese Funktion ist ideal, um Prozesse zu automatisieren, die nicht unbedingt direkte Interaktion erfordern, aber dennoch Genauigkeit und Effizienz verlangen.
Workflows: Workflows ermöglichen es dem Agenten, spezielle Aufgaben durch eine Reihe definierter Schritte auszuführen, indem er Werkzeuge und Daten integriert, um jeden Prozess nahtlos abzuschließen. Sie können Workflows erstellen und jedem Agenten zuweisen, sodass er unabhängig von den Gesprächseinstellungen arbeiten kann.
Für detaillierte Anleitungen, beachten Sie den Leitfaden: Workflow-Effizienz meistern
Conditional Triggers – Used to determine the next path in a branching flow.
Setting Up & Managing Variables
Beam AI allows defining variables to streamline workflow execution. Variables are used to store and manipulate data dynamically during task execution.
Types of Variables in Beam AI
AI Fill – The system determines the value based on available context.
User Fill – The user manually inputs a value when required.
Static Values – Predefined values that do not change.
Types of Variables in Beam AI
Handling Task Dependencies & Execution Order
Many workflows require tasks to execute in a specific sequence to ensure logical processing. Managing dependencies ensures data is available at the correct time.
Types of Dependencies
✔ Sequential Execution – Each step must complete before the next starts.
✔ Conditional Execution – Execution depends on an event, such as data availability or decision logic.
Example: Task Dependency in an Order Processing Flow
Utilising Database Sources as Inputs
Nodes can pull data from external databases, stored memory, or API calls to enrich execution accuracy.
Example: Integrating a Customer Database
Retrieve Customer Details → Uses stored memory to pull customer order history.
Validate Purchase → Checks order ID against the company database.
Determine Eligibility → Compares against stored return policies.
Error Handling & Debugging in Execution
Error detection and handling ensure workflows remain functional even when unexpected issues arise.
Common Errors & Solutions
Debugging Strategies
Use Execution Logs – Analyse logs to pinpoint failures.
Run Test Executions – Simulate different inputs and check outputs.
Modify Node Settings – Adjust variable configurations or prompts.
Node Optimisation & Execution Accuracy
What is Node Optimisation?
Beam AI introduces Node Optimisation to improve:
✅ Task execution accuracy
✅ Workflow efficiency
✅ Output validation
How it Works
1️⃣ Reviewing Past Executions
Users can navigate to the Tools Page and view past workflow executions.
Each execution is assigned an accuracy score based on output correctness.
2️⃣ Providing Feedback & Refining Outputs
Users can flag errors such as:
Data loss in execution
Missing task inputs
Incorrect memory lookup
Hallucinations (inaccurate AI-generated data)
3️⃣ Optimising & Re-Executing Workflows
Users can apply recommended optimisations and re-run workflows.
Ensures continuous improvement in automated data extraction.