Agenten
Ein Agent ist ein wiederverwendbarer Assistent mit eigenen Anweisungen, Tools, eigenem Wissen und Modell. Sie richten ihn einmal ein, und alle, mit denen Sie ihn teilen, erleben jedes Mal dasselbe Verhalten.
Ein Prompt sagt einem Modell, was es dieses Mal tun soll. Ein Agent sagt ihm, wer es jedes Mal sein soll: die Aufgabe, die Regeln, die Dokumente, auf die es sich verlassen kann, und die Tools, die es nutzen darf. Ihr Team chattet dann mit dem Agenten, statt die Aufgabe in jeder Unterhaltung neu zu erklären.
Woraus ein Agent besteht
| Bestandteil | Was er bewirkt | Wo Sie ihn festlegen |
|---|---|---|
| System-Prompt | Die Aufgabenbeschreibung: Rolle, Arbeitsschritte, Ton und was der Agent niemals tun darf. | Tab Studio |
| Modell | Das Modell, mit dem der Agent arbeitet. Wählen Sie eines, das zur Aufgabe passt. | Tab Studio, AI model |
| Tools | Websuche, Remote-MCP-Server und Bildgenerierung direkt im Chat. | Tab Studio, Tools |
| Dateien | Referenzdateien, die direkt am Agenten hängen. | Tab Files |
| Wissen | Wissensdatenbanken, die der Agent durchsucht und als Quelle angibt. | Tab Knowledge |
| Details und Teilen | Name, Beschreibung, Handle und wer den Agenten nutzen darf. | Tabs Details und Share |
Einen Agenten erstellen
- Agents öffnen und New agent wählen
Gehen Sie in der linken Seitenleiste zu Agents und wählen Sie New agent (oder Create agent, wenn es Ihr erster Agent ist).
- Einen Namen geben und den Zweck beschreiben
Geben Sie dem Agenten einen Namen, den Ihre Kolleginnen und Kollegen wiedererkennen, etwa Support Triage, und eine Beschreibung in einem Satz. Die Beschreibung erscheint auf der Karte des Agenten. Schreiben Sie sie also für die Person, die entscheidet, ob sie ihn nutzen möchte.
- Den System-Prompt schreiben
Beschreiben Sie die Aufgabe so, wie Sie eine neue Kollegin oder einen neuen Kollegen einweisen würden: was zu tun ist, in welcher Reihenfolge, in welchem Ton und wo die Grenzen liegen. Nummerierte Schritte funktionieren gut.
Du bist der First-Level-Support-Agent für Northwind Analytics. Bei jedem Ticket: 1. Ordne es ein: Abrechnung, Fehler, Anleitung, Funktionswunsch oder Kontozugang. 2. Bewerte die Dringlichkeit von 1 bis 3 (3 = ein Kunde kann nicht arbeiten). 3. Entwirf eine Antwort in unserem Ton: herzlich, direkt, ohne Fachjargon, höchstens 120 Wörter. 4. Handelt es sich um einen Fehler, liste die Schritte zur Reproduktion auf, die dir noch fehlen. Nutze die Wissensdatenbank Help Center als maßgebliche Quelle. Versprich niemals Termine oder Erstattungen - übergib solche Fälle an einen Menschen. - Modell und Tools wählen
Wählen Sie rechts das AI model. Schalten Sie dann die Tools ein, die die Aufgabe erfordert: Web Search für aktuelle Ergebnisse mit Quellenangaben, Remote MCP, um Ihre eigenen MCP-Server zu erreichen, und Image Generation, um Bilder direkt im Chat zu erzeugen.
- Speichern
Wählen Sie Create agent. Der Agent erscheint nun auf der Seite Agents und ist bereit für den ersten Chat.
Dem Agenten Ihre Dokumente geben
Agenten antworten am besten, wenn sie ihre Fakten überprüfen können. Öffnen Sie den Tab Knowledge des Agenten und haken Sie die Wissensdatenbanken an, die er nutzen soll. Die Antworten enthalten dann Quellenangaben direkt im Text, die auf genau die Datei verweisen, aus der jede Aussage stammt.
- World-Wide Knowledge erlaubt dem Agenten, zusätzlich Allgemeinwissen jenseits Ihrer Dokumente zu nutzen. Lassen Sie die Option aus, wenn Antworten ausschließlich aus Ihren Quellen kommen dürfen.
- Use all knowledge bases verknüpft alle Wissensdatenbanken, auf die Sie Zugriff haben, auch solche, die erst später angelegt werden.
- Oder haken Sie einzelne Wissensdatenbanken an, wenn Sie genau steuern möchten, was der Agent nutzt.
Ausführlich geht es um Wissensdatenbanken unter Wissensdatenbanken.
Mit einem Agenten chatten
Öffnen Sie den Agenten und wählen Sie Chat, oder wählen Sie ihn in einem beliebigen Chat über die Agent-Auswahl im Eingabefeld. Das Eingabefeld zeigt dann den Namen des Agenten an der Stelle, an der sonst das Modell steht. So ist immer klar, wer antwortet.
Jede Unterhaltung mit einem Agenten wird auf seiner Seite unter History gespeichert. So können Sie nachvollziehen, wie er bisher geantwortet hat.
Einen Agenten teilen
Über den Tab Share stellen Sie den Agenten Kolleginnen und Kollegen oder Ihrem ganzen Workspace zur Verfügung. Alle chatten dann mit denselben Anweisungen, Tools und demselben Wissen. Die Antworten bleiben also einheitlich, ganz gleich, wer fragt.
Ideen für Ihre ersten Agenten
Ordnet Tickets ein, entwirft Antworten auf Basis Ihres Help Centers und markiert alles Dringende. Hinterlegen Sie Ihre Richtlinien als Wissensdatenbank.
Mit eingeschalteter Websuche. Liefert eine einseitige Übersicht mit Quellen zu jedem Unternehmen oder Markt.
Überarbeitet Entwürfe nach Ihrem Styleguide und erklärt, was es geändert hat.
Schlägt bei verbundenem CRM Kundenkonten nach und entwirft Follow-ups. Siehe Integrationen.
Agenten handeln, statt nur zu antworten
Alles, was ein Chat kann, kann auch ein Agent im Rahmen seiner Aufgabe: Ihre verbundenen Systeme abfragen, ein PDF- oder Word-Dokument erstellen, Bilder generieren und einer Kollegin oder einem Kollegen per Namen eine E-Mail schicken. StickyPrompts sucht Teammitglieder in Ihrem Workspace heraus, deshalb braucht „Schick den Entwurf zur Freigabe an Sarah“ keine E-Mail-Adresse. Siehe Jedes Tool, mit jedem Modell.
Die Arbeit eines Agenten automatisieren
Stellen Sie einem Agenten regelmäßig dieselbe Frage, etwa jeden Montag oder jeden Morgen, machen Sie daraus einen Workflow. Ein Workflow führt feste Anweisungen automatisch mit einem Modell aus und protokolliert jede Ausführung.
Agenten über die API oder MCP nutzen
Agenten stehen auch Ihrem eigenen Code zur Verfügung. Listen Sie sie über die REST-API (GET /agents) oder die MCP-Tools list_agents und get_agent auf und übergeben Sie einen Agenten an eine Unterhaltung. Siehe Agenten und Workflows.