Grundlagen von KI-Agenten in Beam

Erste Schritte mit KI-Agenten

Beam AI-Agenten sind intelligente Automatisierungseinheiten, die entwickelt wurden, um strukturierte Abläufe auszuführen, indem sie Daten verarbeiten, Entscheidungen treffen und Aktionen in verschiedenen Systemen auslösen. Diese Agenten arbeiten innerhalb von grafikbasierten Abläufen, die es ihnen ermöglichen, vordefinierte Pfade basierend auf benutzerdefinierter Logik zu folgen und Aufgaben dynamisch basierend auf dem Kontext auszuführen.

Wichtige Erkenntnisse

AI-Agenten führen Abläufe aus, indem sie benutzerdefinierte Pfade folgen und Schritte basierend auf Aufgabenabfragen und verfügbarem Kontext abschließen.

AI-Agenten führen Abläufe aus, indem sie benutzerdefinierten Pfaden folgen und Schritte basierend auf Aufgabenanforderungen und verfügbarem Kontext abschließen.

AI-Agenten führen Abläufe aus, indem sie benutzerdefinierte Pfade folgen und Schritte basierend auf Aufgabenanfragen und verfügbarem Kontext abschließen.

Agenten können durch mehrere externe Ereignisse ausgelöst werden, wie API-Aufrufe, Aktionen von Drittanbieterplattformen (z. B. Empfang einer E-Mail oder Slack-Nachricht) oder zeitlich festgelegte Ereignisse.

Sie unterstützen die Zusammenarbeit zwischen Agenten, was den Informationsaustausch zwischen Agenten für mehrstufige Automatisierung ermöglicht.

👉 In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie AI-Agenten in Beam AI erstellen, konfigurieren und optimieren können.

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

Erstellung & Verwaltung von KI-Agenten

Beam AI bietet zwei Möglichkeiten, einen Agenten zu erstellen

1️⃣ Vorkonfigurierte Agentenvorlagen – Diese Agenten kommen mit einem vordefinierten Ablauf, der eine schnelle Bereitstellung ermöglicht.

1️⃣ Vorkonfigurierte Agentenvorlagen – Diese Agenten kommen mit einem vordefinierten Ablauf, der eine schnelle Implementierung ermöglicht.

1️⃣ Vorkonfigurierte Agenten-Vorlagen – Diese Agenten kommen mit einem vordefinierten Ablauf, der eine schnelle Bereitstellung ermöglicht.

2️⃣ Individuelle Agenten – Vollständig konfigurierbare Agenten, bei denen Benutzer einzigartige Abläufe, Auslöser und Aktionen definieren können, um spezifische Automatisierungsanforderungen zu erfüllen.

2️⃣ Kundenspezifische Agenten – Vollständig anpassbare Agenten, bei denen Benutzer einzigartige Abläufe, Trigger und Aktionen definieren können, um spezifische Automatisierungsanforderungen zu erfüllen.

2️⃣ Kundenanpassbare Agenten – Vollständig konfigurierbare Agenten, bei denen Benutzer einzigartige Abläufe, Auslöser und Aktionen definieren können, um spezifische Automatisierungsanforderungen zu erfüllen.

📌 Navigation des Agenten-Dashboards

Das Agenten-Dashboard dient als zentrale Anlaufstelle für die Verwaltung aller Agenten und die Durchführung von Aktionen in Echtzeit

Das Agenten-Dashboard dient als zentrale Anlaufstelle zur Verwaltung aller Agenten und zur Durchführung von Echtzeitaktionen.

Das Agent Dashboard dient als zentrale Anlaufstelle zur Verwaltung aller Agenten und zur Ausführung von Aktionen in Echtzeit

Agentenvorlagen: Vorgefertigte branche-spezifische Agenten (z.B. E-Mail-Triage-Agent, KYC-Agent, Kundenbetreuungs-Agent).

Agenten-Templates: Vorgefertigte branchenspezifische Agenten (z. B. Email-Triage-Agent, KYC-Agent, Kundenunterstützungs-Agent).

Agentenvorlagen: Vorgefertigte branchenspezifische Agenten (z.B. E-Mail-Triage-Agent, KYC-Agent, Kundensupport-Agent).

Agenten-Schnellaktionen: Führen Sie auf Abruf Aufgaben aus, indem Sie eine Abfrage in die Befehlsleiste eingeben (z. B. „Dringende E-Mails sortieren und kennzeichnen“).

Schnellaktionen für Agenten: Führen Sie Aufgaben auf Abruf aus, indem Sie eine Abfrage in die Befehlsleiste eingeben (z. B. „Dringende E-Mails sortieren und kennzeichnen“).

Schnellaktionen des Agenten: Führen Sie auf Abruf Aufgaben aus, indem Sie eine Abfrage in die Befehlsleiste eingeben (z.B. „Sortieren und markieren Sie dringende E-Mails“).

Verbundene Integrationen: Sehen Sie sich Integrationen auf Arbeitsbereichsebene an, die Agenten für den Datenaustausch nutzen können.

🔗 Für eine ausführliche Anleitung zur Einrichtung Ihres ersten AI-Agenten, siehe Erstellen & Verwalten von AI-Agenten.

Wie KI-Agenten in Beam AI funktionieren

Jeder AI-Agent ist mit Kernkomponenten entworfen, die eine strukturierte Automatisierung ermöglichen:

1️⃣ Flows - Das Ausführungs-Framework

AI-Agenten in Beam AI arbeiten nicht mit statischen Workflows—stattdessen führen sie graphenbasierte Flows aus, bei denen Benutzer definieren:

Knoten: Einzelne Handlungsschritte (z. B. Details aus einer E-Mail extrahieren, Bestellstatus überprüfen, Datenbank aktualisieren).

Zweige: Bedingte Entscheidungspunkte, an denen der Agent den geeigneten Pfad basierend auf dem Kontext der Aufgabe auswählt.

Ausstiegsbedingungen: Endpunkte, an denen ein Prozess entweder erfolgreich abgeschlossen wird oder eine Eskalation erforderlich ist.

🔗 Für detaillierte Einblicke, siehe „Verständnis von Graph-basierten Flows“.

2️⃣ Trigger - Aktivierung eines Agenten

Agenten operieren auf Basis von Ereignissen, die bestimmen, wann ein Ablauf ausgeführt werden soll:

✅ Externe Auslöser: Ereignisse von Drittanbieterplattformen (z. B. Empfang einer Gmail-Nachricht, Slack-Benachrichtigung, Webhook-Anfrage).

✅ Manuelle Ausführung: Führen Sie einen Agenten auf Abruf über die Beam AI-Oberfläche aus.

✅ Geplante Auslöser: Automatisieren Sie Aufgaben in vordefinierten Intervallen (z. B. das Versenden von täglichen Berichten um 9 Uhr).

Erweiterung der Agentenfähigkeiten

Beam AI-Agenten sind nicht auf isolierte Aufgaben beschränkt—sie können dynamisch interagieren, optimieren und mit anderen Agenten zusammenarbeiten.

1️⃣ Cross-Agent-Kommunikation über „Agent Calling“

Agenten können Daten untereinander austauschen mit dem Agenten-Anruf-Tool, was mehrstufige Automatisierungen über verschiedene Agenten hinweg ermöglicht.

📌 Beispiel: Ein Sales Operations Agent kann einen Pricing Review Agent anrufen, um Bestelldetails zur Genehmigung zu übermitteln, bevor der Verkauf abgeschlossen wird.