1. Ausführen & Überwachen von Aufgaben
Sobald ein Flow erstellt wurde, ist es entscheidend sicherzustellen, dass Aufgaben korrekt ausgeführt werden und ihre erwarteten Ergebnisse erreichen. Die Ausführungsüberwachung hilft dabei, die Leistung von Aufgaben zu verfolgen, Fehler zu erkennen und Prozesse für die Effizienz zu optimieren.
Lebenszyklus der Aufgabenausführung
Eine Aufgabe innerhalb eines Knotens folgt einem strukturierten Ausführungszyklus:
Auslöser aktivieren – Der Knoten erhält einen Auslöser, um mit der Ausführung zu beginnen.
Datenverarbeitung – Eingaben werden gemäß vordefinierter Konfigurationen abgerufen und verarbeitet.
Ausführungslogik – Der Agent folgt einer Entscheidungslogik, wie bedingte Verzweigungen oder sequentielle Ausführung.
Aktion Ausführung – Der Agent führt die Aufgabe aus (z. B. Senden einer E-Mail, Aktualisieren einer Datenbank, Generieren einer Antwort).
Ausgabeverarbeitung – Die Ausgabe wird verarbeitet und an den nächsten Schritt oder ein externes System übergeben.
Abschluss & Protokollierung – Das System protokolliert den Abschlussstatus von Aufgaben, einschließlich Erfolg, Misserfolg oder erforderlicher Intervention.
Überwachung der Aufgabenabwicklung
Eine Aufgabe innerhalb eines Knotens folgt einem strukturierten Ausführungszyklus:
Aufgabenverlauf – Sehen Sie sich vergangene Ausführungen an, um Muster zu erkennen und wiederkehrende Probleme zu lösen.
Echtzeit-Statusanzeigen – Beobachten Sie laufende Aufgaben und ausstehende Aktionen.
Wie Knoten Eingaben und Ausgaben verarbeiten
Jeder Knoten in einem Fluss erfordert strukturierte Eingaben, um korrekt ausgeführt zu werden und die erwarteten Ausgaben zu erzeugen.
Eingabeverarbeitung in Knoten
Benutzereingabe – Informationen, die manuell von einem Benutzer bereitgestellt werden.
Gespeicherte Daten – Daten, die aus einer Speicherquelle, Datenbank oder einer vorherigen Aufgabe abgerufen wurden.
Integrationsdaten – Informationen, die aus einem externen System abgerufen werden (z. B. Gmail, Slack, CRM).
Generierte Daten – KI-generierte Inhalte basierend auf der Eingabeaufforderung und Logik des Agenten.
Ausgabeverarbeitung
Nach der Ausführung erzeugen Knoten Ausgaben, die dienen als:
Direkte Antworten – Endgültige Ausgaben, die an Benutzer oder externe Systeme gesendet werden.
Zwischendaten – An den nächsten Knoten zur weiteren Verarbeitung übergeben.
Bedingte Auslöser – Wird verwendet, um den nächsten Pfad in einem verzweigten Ablauf zu bestimmen.
Einrichten und Verwalten von Variablen
Beam AI ermöglicht das Definieren von Variablen, um die Ausführung von Arbeitsabläufen zu optimieren. Variablen werden verwendet, um Daten während der Ausführung von Aufgaben dynamisch zu speichern und zu verarbeiten.
Arten von Variablen in Beam AI
AI Fill – Das System bestimmt den Wert basierend auf dem verfügbaren Kontext.
Benutzereingabe – Der Benutzer gibt bei Bedarf manuell einen Wert ein.
Statische Werte – Vordefinierte Werte, die sich nicht ändern.
Arten von Variablen in Beam AI
Bearbeitung von Aufgabenabhängigkeiten und Ausführungsreihenfolge
Viele Workflows erfordern, dass Aufgaben in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden, um eine logische Verarbeitung zu gewährleisten. Das Verwalten von Abhängigkeiten stellt sicher, dass Daten zur richtigen Zeit verfügbar sind.
Arten von Abhängigkeiten
✔ Sequenzielle Ausführung – Jeder Schritt muss abgeschlossen sein, bevor der nächste beginnt.
✔ Bedingte Ausführung – Die Ausführung hängt von einem Ereignis ab, wie z.B. Datenverfügbarkeit oder Entscheidungslogik.
Beispiel: Aufgabenabhängigkeit in einem Auftragsverarbeitungsfluss
Nutzung von Datenbankquellen als Eingaben
Knoten können Daten aus externen Datenbanken, gespeichertem Speicher oder API-Aufrufen abrufen, um die Genauigkeit der Ausführung zu verbessern.
Beispiel: Integration einer Kundendatenbank
Kundendetails abrufen → Verwendet gespeichertes Gedächtnis, um die Bestellhistorie des Kunden abzurufen.
Kauf validieren → Überprüft die Bestell-ID in der Firmendatenbank.
Bestimmung der Berechtigung → Vergleicht mit gespeicherten Rückgabebedingungen.
Fehlerbehandlung & Debugging in der Ausführung
Fehlererkennung und -behebung sorgen dafür, dass Workflows auch bei unerwarteten Problemen funktionsfähig bleiben.
Häufige Fehler & Lösungen
Debugging-Strategien
Nutzungsprotokolle verwenden – Analysieren Sie die Protokolle, um Fehler zu erkennen.
Testausführungen durchführen – Simulieren Sie verschiedene Eingaben und überprüfen Sie die Ausgaben.
Node-Einstellungen ändern – Passen Sie variable Konfigurationen oder Eingabeaufforderungen an.
Knotenoptimierung & Ausführungsgenauigkeit
Was ist Node-Optimierung?
Beam AI führt Knotenoptimierung ein, um zu verbessern:
✅ Aufgabenausführungsgenauigkeit
✅ Arbeitsablauf-Effizienz
✅ Ausgabevalidierung
Wie es funktioniert
1️⃣ Überprüfung früherer Ausführungen
Benutzer können zur Werkzeugseite navigieren und vergangene Workflow-Ausführungen anzeigen.
Jede Ausführung erhält eine Genauigkeitspunktezahl basierend auf der Richtigkeit der Ausgabe.
2️⃣ Bereitstellung von Feedback & Verfeinerung der Ausgaben
Benutzer können Fehler wie folgt kennzeichnen:
Datenverlust bei der Ausführung
Fehlende Aufgaben-Eingaben
Falscher Speicherabruf
Halluzinationen (ungenau von KI generierte Daten)
3️⃣ Optimierung & erneute Ausführung von Workflows
Benutzer können empfohlene Optimierungen anwenden und Workflows erneut ausführen.
Sorgt für kontinuierliche Verbesserung bei der automatisierten Datenerfassung.