Konversationswerkzeug
Erstellen Sie ein Werkzeug, das die KI während Gesprächen verwenden kann. Die KI entscheidet basierend auf dem Kontext, wann sie es aufruft.
Lassen Sie Ihren KI-Agenten handeln · Erstellen Sie Ihr erstes Werkzeug
Wann man es verwenden sollte
Verwenden Sie diesen Trigger, um die Fähigkeiten Ihrer KI zu erweitern:
- Suchen Sie nach Produkten in Ihrem Katalog
- Überprüfen Sie den Bestellstatus in Ihrem System
- Suchen Sie Kundendaten im CRM
- Erstellen Sie Support-Tickets in JIRA
- Buchen Sie Termine
- Jede benutzerdefinierte Fähigkeit
Konfiguration
Grundlegende Einstellungen
| Feld | Beschreibung |
|---|---|
| Werkzeugname | Menschlich lesbarer Name (wird in der Node-Bibliothek angezeigt) |
| Beschreibung | Erklärt, wann/wie die KI dieses Werkzeug verwenden sollte |
Benutzerzielgruppen
Wählen Sie, wer dieses Werkzeug verwenden kann:
| Option | Beschreibung |
|---|---|
| Alle Benutzer | Anonyme + verbundene Benutzer |
| Nur verbundene Benutzer | Nur angemeldete Benutzer |
| Rollenbasierter Zugriff | Bestimmte Benutzerrollen |
Werkzeugvariablen
Definieren Sie Parameter, die die KI vom Benutzer sammeln muss:
| Feld | Beschreibung |
|---|---|
| Variablenname | Interner Name (z.B. query, orderId) |
| Beschreibung | Hilft der KI zu verstehen, wonach gefragt werden soll |
Variablen werden in Ihrem Flow als {{variableName}} verfügbar.
So funktioniert es
- Sie definieren ein Werkzeug mit Name, Beschreibung und Variablen
- Die KI lernt, wann sie es aus Ihrer Beschreibung verwenden soll
- Der Benutzer fragt etwas dazu (z.B. "Finde mir einen Laptop")
- Die KI sammelt erforderliche Variablen im Gespräch
- Der Flow läuft mit den gesammelten Daten
- Das Ergebnis wird an die KI für die endgültige Antwort zurückgegeben
Benennung Ihrer Werkzeuge: Warum es wichtig ist
Wenn Ihr KI-Assistent Zugriff auf mehrere Werkzeuge hat, wählt er aus, welches er aufrufen soll, basierend auf drei Dingen: dem Werkzeugnamen, der Werkzeugbeschreibung und den Variablenbeschreibungen. Er kann nicht sehen, was im Flow enthalten ist — er liest den Text und entscheidet.
Wenn diese drei Felder vage oder zu ähnlich sind, wird die KI das falsche Werkzeug auswählen. Studien zur Funktionsweise von LLM zeigen, dass die Verbesserung der Klarheit der Beschreibung allein die korrekte Werkzeugauswahl um 15–20 Prozentpunkte erhöhen kann, ohne das zugrunde liegende Modell zu ändern.
Dies ist besonders kritisch, wenn Sie mehrere Werkzeuge haben, die unterschiedliche Wissensdatenbanken durchsuchen — aus der Perspektive der KI "suchen" sie alle nach Informationen. Der Name und die Beschreibung sind der einzige Weg, wie sie sich unterscheiden können.
Werkzeugname
Verwenden Sie das Muster domain_action_target, damit der Name allein jedes Werkzeug unterscheidet:
| ❌ Vage | ✅ Klar |
|---|---|
Search | rgpd_legal_analysis |
search_docs | ecommerce_product_search |
Tool 2 | support_ticket_lookup |
Die KI verwendet den Namen als ersten Filter, bevor sie die Beschreibung liest. Ein klarer Name ermöglicht es ihr, sofort eine Vorauswahl zu treffen; ein generischer Name zwingt sie zum Raten.
Werkzeugbeschreibung
Die Beschreibung ist Ihr stärkstes Mittel. Verwenden Sie diese Formel:
[Was es tut — 1 Satz]
Verwenden für: [3–5 konkrete Anwendungsfälle mit den Wörtern, die Ihre Benutzer tatsächlich verwenden würden]
❌ Schlecht:
Durchsuchen Sie die Wissensdatenbank nach Informationen.
✅ Gut:
Durchsucht CNIL-Sanktionen und CJUE-Rechtsprechung.
Verwenden für: Finden von Strafentscheidungen nach Sektor oder Verstoßart,
Überprüfen von Geldbußen, Zitieren von Rechtsvorschriften,
Bewertung des finanziellen Risikos von RGPD-Nichtkonformität.
Die Wörter innerhalb von "Verwenden für" fungieren als semantische Auslöser. Wenn die Nachricht eines Benutzers "Geldbuße", "Strafe" oder "Risiko" enthält, ordnet die KI dies sofort diesem Werkzeug zu.
Variablenbeschreibungen
Eine als "Die Suchanfrage" beschriebene Variable sagt der KI nichts. Sie wird jedes Mal die rohe Frage des Benutzers einfügen. Eine bessere Beschreibung leitet die KI an, die richtigen Schlüsselwörter zu extrahieren, bevor sie sie sendet.
| ❌ Vage | ✅ Klar |
|---|---|
Die Suchanfrage | Suchanfrage: Verstoßart, Firmenname, Sektor, Geldbuße oder rechtliches Konzept |
Benutzereingabe | Angeforderter Dokumenttyp: Vorlage, Modell, Formular, Klausel oder Vertrag |
Dies zwingt die KI, umzuformulieren, anstatt die gesamte Nachricht des Benutzers zu kopieren — was zu gezielteren Suchen und besseren Ergebnissen führt.
Vermeidung von Werkzeugkonflikten
Wenn zwei Werkzeuge die gleiche Frage beantworten können, zögert die KI — und wählt manchmal zufällig. Jedes Werkzeug muss ein exklusives Territorium abdecken.
Die Regel: Wenn Sie an eine Benutzerfrage denken können, die an entweder Werkzeug gerichtet werden könnte, benötigen Ihre Beschreibungen mehr Präzision.
Beispiel — 5 Compliance-Werkzeuge mit klaren Grenzen:
| Werkzeug | Deckt ab | Deckt NICHT ab |
|---|---|---|
compliance_legal_analysis | Gesetzesartikel, rechtliche Verpflichtungen, Rechte | Keine praktischen Ratschläge, keine realen Fälle |
compliance_methodology | Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Prüfverfahren, Rahmenwerke | Kein rechtlicher Text, keine Vorlagen |
compliance_document_templates | Einsatzbereite Modelle, Formulare, Vertragsklauseln | Keine Methodologie, keine rechtliche Analyse |
compliance_business_processes | Operative Workflows, Genehmigungsschaltungen | Kein rechtlicher Text, nur interne Prozesse |
compliance_operational_solutions | Konkrete Lösungen, technische Empfehlungen | Keine Theorie, nur umsetzbare Lösungen |
Je spezifischer jede Beschreibung darüber ist, was das Werkzeug abdeckt, desto weniger Mehrdeutigkeit gibt es. Sie müssen keine expliziten Ausschlüsse schreiben — Präzision erledigt die Arbeit.
Schnelle Checkliste
Überprüfen Sie vor der Veröffentlichung eines Flows mit einem Konversationswerkzeug-Trigger:
- Name folgt
domain_action_target— unterscheidbar, ohne die Beschreibung zu lesen - Beschreibung beginnt mit dem, was das Werkzeug in 1 Satz tut
- Beschreibung enthält "Verwenden für:" mit 3–5 konkreten Anwendungsfällen
- Variablenbeschreibungen listen die erwarteten Informationsarten auf, nicht nur "die Anfrage"
- Keine Überschneidungen mit dem Territorium eines anderen Werkzeugs
- Getestet mit 2–3 mehrdeutigen Fragen im Testpanel, um die korrekte Weiterleitung zu bestätigen
Beispiel: Produktsuche
Werkzeugkonfiguration:
- Name:
ecommerce_product_search - Beschreibung: Durchsucht den Produktkatalog nach Name, Kategorie oder Merkmal. Verwenden für: Finden eines bestimmten Produkts, Vergleichen von Produkten in einer Kategorie, Überprüfen, ob ein Produkt existiert, Nachschlagen von Produktspezifikationen oder Preisen.
- Variable:
query— "Produktname, Kategorie, Merkmal oder Preisspanne, nach der gesucht werden soll"
Flow:
- Trigger: Konversationswerkzeug
- Aktion: Wissensdatenbank durchsuchen (
{{query}}) - Aktion: Beobachtung setzen (Ergebnisse zurückgeben)
Benutzerkonversation:
Benutzer: "Haben Sie kabellose Kopfhörer?"
KI: ruft ecommerce_product_search mit query="kabellose Kopfhörer" auf
KI: "Ja! Ich habe 3 kabellose Kopfhörer gefunden. Die Sony WH-1000XM5 sind unser Bestseller für 349 €..."
Beispiel: JIRA-Ticket
Werkzeugkonfiguration:
- Name:
support_create_jira_ticket - Beschreibung: Erstellt ein JIRA-Supportticket aus dem Gespräch. Verwenden für: wenn der Benutzer einen Fehler meldet, eine Funktion anfordert oder ein Problem an das technische Team eskalieren muss.
- Variablen:
title— "Kurze Zusammenfassung des Problems (1 Satz)",description— "Detaillierte Beschreibung einschließlich Schritte zur Reproduktion, erwartetes Verhalten und tatsächliches Verhalten"
Flow:
- Trigger: Konversationswerkzeug
- Aktion: KI-Anfrage (Titel/Beschreibung generieren)
- Parallel: Beschreibung + Titel generieren
- Aktion: JIRA-Ticket erstellen
