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.
Agents can be triggered via multiple external events, such as API calls, third-party platform actions (e.g., receiving an email or Slack message), or time-defined events.
They support cross-agent collaboration, enabling information exchange between agents for multi-step automation.
👉 In this guide, you will learn how to create, configure, and optimize AI agents in Beam AI.
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
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:
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.
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
Connected Integrations: View workspace-level integrations that agents can utilise for data exchange
🔗 For a detailed guide on setting up your first AI agent, see Creating & Managing AI Agents.
How AI Agents Work in Beam AI
Each AI Agent is designed with core components that enable structured automation:
1️⃣ Flows - The Execution Framework
AI agents in Beam AI do not operate on static workflows—instead, they execute graph-based flows where users define:
Nodes: Individual action steps (e.g., Extract details from an email, Verify order status, Update a database).
Branches: Conditional decision points where the agent selects the appropriate path based on task context.
Exit Conditions: Endpoints where a process concludes, either successfully or requiring escalation.
🔗 For detailed insights, see “Understanding Graph-Based Flows”.
2️⃣ Triggers - Activating an Agent
Agents operate based on events, which determine when a flow should execute:
✅ External Triggers: Events from third-party platforms (e.g., receiving a Gmail message, Slack notification, webhook request).
✅ Manual Execution: Run an agent on-demand through the Beam AI interface.
✅ Scheduled Triggers: Automate tasks at predefined intervals (e.g., sending daily reports at 9 AM).
Expanding Agent Capabilities
Beam AI agents are not limited to isolated tasks—they can dynamically interact, optimize, and collaborate with other agents.
1️⃣ Cross-Agent Communication via “Agent Calling”
Agents can pass data between each other using the Agent Calling Tool, allowing for multi-step automation across different agents.
📌 Example: A Sales Operations Agent can call a Pricing Review Agent, passing order details for approval before finalizing a sale.
2️⃣ Task Execution & Monitoring
The Tasks Page provides real-time visibility into agent performance, including:
Completed ✅
Consent Required 🆗
Input Required ⏳
Errors & Failures ❌ (With diagnostic insights)
🔗 For deeper insights into execution tracking, see “Execution Accuracy & Node Optimization”.
Managing Integrations & Data
Beam AI agents leverage integrations to connect with external platforms and access structured data.
1️⃣ Workspace-Level Integrations
All connected services (e.g., Google Sheets, Gmail, Slack) are accessible to agents within the same workspace.
2️⃣ Memory Management - Retaining Context
Agents store and retrieve information using:
✅ File Uploads (e.g., CSV, PDF, Excel)
✅ Databases & URLs
✅ Text Snippets for Quick Access
Understanding Agent Analytics
Tracking agent performance is key to refining automation strategies. Beam AI provides comprehensive analytics with:
📊 Task Completion Rate – Percentage of successfully executed tasks
📊 Error Rate – Failed executions and diagnostic insights
📊 Runtime Analysis – Task execution time trends
📊 User Feedback Metrics – Qualitative evaluation of agent decisions
