🤖 Benutzeranleitung: Agenten-Verwaltung
Übersicht: Das Agenten-Management-System ermöglicht es Ihnen, verschiedene KI-Agenten zu erstellen, zu konfigurieren und zu verwalten. Unterstützt werden AWS Bedrock, LangChain und Perplexity Agenten mit individuellen Einstellungen und Tool-Zuordnungen.
🔧 Agenten-Typen
AWS
AWS Bedrock Agent
- Cloud-basiert: Amazon Web Services Integration
- Skalierbar: Automatische Ressourcen-Anpassung
- Sicher: AWS-Sicherheitsstandards
- Konfiguration: Agent ID, Alias ID, Bucket ID
- Anwendung: Enterprise-Umgebungen
LANGCHAIN
LangChain Agent
- Flexibel: Modularer Aufbau
- Knowledge Base: Eigene Wissensdatenbanken
- RAG-Fähigkeiten: Retrieval Augmented Generation
- Anpassbar: Verschiedene Embedding-Modelle
- Anwendung: Spezialisierte Wissenssysteme
PERPLEXITY
Perplexity Agent
- Aktuelle Daten: Echtzeit-Internetsuche
- Quellenangaben: Automatische Referenzen
- Einfach: Minimale Konfiguration
- Schnell: Direkte API-Integration
- Anwendung: Recherche und News
📋 Agenten-Übersicht
Hauptfunktionen der Verwaltung
🔍 Suche und Filter
- Suche: Agenten nach Namen durchsuchen
- Unternehmen-Filter: Nach Unternehmen filtern
- Sortierung: Nach Name oder Unternehmen sortieren
- Pagination: Seitenweise Navigation
📊 Informations-Anzeige
- Agent-Typ: Farbkodierte Badges
- Unternehmen: Zugehörigkeit anzeigen
- Agent-ID/Knowledge Base: Technische Details
- Status: Standard-Agent Kennzeichnung
⚡ Aktionen
- 👁️ Details anzeigen: Vollständige Agent-Informationen
- ✏️ Bearbeiten: Konfiguration ändern
- 🗑️ Löschen: Agent entfernen (mit Bestätigung)
- ➕ Neuer Agent: Schnell neue Agenten erstellen
🎯 Workflow-Integration
- Breadcrumb-Navigation: Orientierung behalten
- Erfolgs-/Fehlermeldungen: Aktions-Feedback
- Responsive Design: Mobile Optimierung
- Bulk-Operationen: Mehrere Agenten verwalten
⚙️ Agent erstellen und bearbeiten
Schritt-für-Schritt Anleitung
1. Grundlegende Informationen
| Feld | Beschreibung | Erforderlich |
|---|---|---|
| Name | Eindeutiger Agent-Name für die Identifikation | ✅ Ja |
| Unternehmen | Zuordnung zu einem Unternehmen (bestimmt Berechtigungen) | ✅ Ja |
| Agent Typ | AWS, LANGCHAIN oder PERPLEXITY | ✅ Ja |
2. Agent-Anweisungen
- System-Prompt: Definiert das Verhalten des Agenten
- Rollenverständnis: Wie soll sich der Agent verhalten?
- Antwort-Stil: Formal, casual, fachlich?
- Beschränkungen: Was soll der Agent nicht tun?
💡 Tipp: Schreiben Sie klare, spezifische Anweisungen. Beispiel: "Du bist ein hilfsreicher Kundenservice-Agent. Antworte höflich und professionell. Bei technischen Problemen leite an Experten weiter."
3. Erweiterte Einstellungen
Memory Size
- Bereich: 1-100 Nachrichten
- Zweck: Kontext-Erhaltung in Gesprächen
- Empfehlung: 10-20 für normale Chats
- Auswirkung: Höher = mehr Kontext, mehr Ressourcen
Max Token Response
- Bereich: 100-10000 Tokens
- Zweck: Begrenzt Antwort-Länge
- Empfehlung: 2000-4000 für ausführliche Antworten
- Auswirkung: Höher = längere Antworten, höhere Kosten
Standard Agent
- Checkbox: Als Standard-Agent für das Unternehmen markieren
- Bedeutung: Wird automatisch in neuen Chats verwendet
- Einschränkung: Nur ein Standard-Agent pro Unternehmen
- Verwendung: Für den am häufigsten genutzten Agent
🧠 Modell-Konfiguration
Modell und Version wählen
Verfügbare Modelle
| Modell | Versionen | Eigenschaften | Empfehlung |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-3.5, GPT-4, GPT-4-Turbo | Allzweck, Kreativ, Analytisch | Standard für die meisten Anwendungen |
| Claude | Claude-2, Claude-3, Claude-3.5 | Sicherheit, Längere Kontexte | Für sensible Daten und lange Dokumente |
| LLaMA | LLaMA-2, Code-LLaMA | Open Source, Programmierung | Für Code-Generation und lokale Deployments |
| mehr | LLM je nach Konfiguration | Sagen sie uns was sie wollen | Grok, Mistral, etc. |
🎯 Auswahlkriterien
- Anwendungsfall: Was soll der Agent können?
- Kosten: Unterschiedliche Preismodelle
- Geschwindigkeit: Response-Zeit wichtig?
- Qualität: Präzision vs. Kreativität
ℹ️ Hinweis: Die Versionsliste wird automatisch basierend auf dem gewählten Modell aktualisiert.
☁️ AWS-Agent Konfiguration
AWS Bedrock Einstellungen
⚠️ Wichtig: Diese Felder sind nur für AWS-Agenten sichtbar und erforderlich. Stellen Sie sicher, dass Sie gültige AWS-Credentials haben.
AWS-Agenten werden im AWS-Backend konfiguriert (Wissensdatenbanken, Actions, etc.)
📋 Erforderliche Informationen
| Feld | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Agent ID | AWS Bedrock Agent Identifier | AGENT123ABC |
| Alias ID | Alias für den Agent | PROD_ALIAS |
| Bucket ID | S3 Bucket für Daten | my-agent-bucket |
| AWS Key | Access Key ID | AKIAIOSFODNN7EXAMPLE |
| AWS Secret | Secret Access Key | ●●●●●●●● (versteckt) |
🔐 Sicherheits-Features
- Passwort-Schutz: AWS Secret wird verschleiert dargestellt
- Toggle-Funktion: Ein-/Ausblenden per Augen-Symbol
- Sichere Speicherung: Verschlüsselte Datenhaltung
- Validierung: Automatische Credential-Prüfung
📝 Setup-Schritte
- AWS Console: Bedrock Agent erstellen
- IAM-Benutzer: Credentials generieren
- S3-Bucket: Für Datenspeicherung einrichten
- Agent testen: Verbindung prüfen
📚 Knowledge Base Management
Knowledge Base Instances für LangChain
ℹ️ Info: Knowledge Base Instances sind nur für LangChain-Agenten verfügbar und ermöglichen RAG (Retrieval Augmented Generation).
🗂️ Instance-Typen
VECTOR
Vector Database
Für semantische Suche und Ähnlichkeits-Matching. Ideal für unstrukturierte Daten wie Dokumente, Artikel und FAQ.
GRAPH
Graph Database
Für Beziehungsanalyse und Netzwerk-Traversierung. Ideal für strukturierte, vernetzte Daten wie soziale Netzwerke, Empfehlungssysteme und Wissensgraphen.
⚙️ Auswahl-Prozess
- Unternehmen wählen: Bestimmt verfügbare Instances
- Instances werden geladen: Automatische Aktualisierung
- Relevante auswählen: Multiple Selection möglich
- Kombination: Vector + Search für optimale Ergebnisse
📊 Instance-Informationen
- Name: Eindeutige Bezeichnung der Instance
- Beschreibung: Zweck und Inhalt der Knowledge Base
- Typ-Badge: Visueller Indikator für VECTOR/GRAPH
- Result Limit: Maximale Anzahl zurückgegebener Ergebnisse
🔧 Best Practices
- Thematische Zuordnung: Instances nach Fachbereich gruppieren
- Qualität vor Quantität: Weniger, aber relevante Instances
- Regelmäßige Updates: Knowledge Base aktuell halten
- Testing: Abfragen testen und optimieren
🛠️ Tool-Zuordnung
Tools für Agenten konfigurieren
📋 Verfügbare Tool-Typen
| Tool-Name | Typ | Beschreibung | Anwendung |
|---|---|---|---|
| Web Search | web_search | Internet-Suchfunktionen | Aktuelle Informationen, News, Recherche |
| Calculator | calculator | Mathematische Berechnungen | Formeln, Statistiken, Analysen |
| E-Mail-Integration | Nachrichten senden, Terminplanung | ||
| File Handler | file_handler | Datei-Operationen | Upload, Download, Konvertierung |
🌐 Globale vs. Unternehmensspezifische Tools
🌐 Global
System-weite Tools
Für alle Unternehmen verfügbar. Grundfunktionen wie Web-Suche, Rechner, allgemeine APIs.
🏢 Unternehmen
Spezifische Tools
Nur für bestimmte Unternehmen. CRM-Integration, interne APIs, firmenspezifische Systeme.
✅ Auswahl-Strategien
- Anwendungsfall: Welche Funktionen braucht der Agent?
- Sicherheit: Sensible Tools nur für vertrauenswürdige Agenten
- Performance: Nicht alle Tools aktivieren
- Kosten: Externe APIs können kostenpflichtig sein
💡 Tipp: Starten Sie mit grundlegenden Tools und erweitern Sie schrittweise basierend auf den Bedürfnissen.
🔧 Management-Funktionen
- Dynamisches Laden: Tools basierend auf Unternehmen
- Multiple Selection: Mehrere Tools gleichzeitig
- Echtzeit-Update: Sofortige Verfügbarkeit
- Fehlerbehandlung: Automatische Fallbacks
📁 Datei-Upload System
Knowledge Base mit Dateien befüllen
📤 Upload-Methoden
- Drag & Drop: Dateien direkt in den Bereich ziehen
- Datei-Browser: "Select Files" Button verwenden
- Multiple Upload: Mehrere Dateien gleichzeitig
- Queue-System: Warteschlange für große Mengen
📋 Unterstützte Formate
- Dokumente: PDF, DOC, DOCX, TXT, RTF
- Tabellen: XLS, XLSX, CSV
- Präsentationen: PPT, PPTX
- Bilder: JPG, PNG, GIF (für OCR)
- Archive: ZIP, RAR (automatische Extraktion)
⚙️ Automatische Verarbeitung
- Text-Extraktion: Automatische Inhalts-Extraktion
- Chunk-Erstellung: Aufteilen in verarbeitbare Segmente
- Embedding-Generierung: Vector-Repräsentationen erstellen
- Index-Update: Knowledge Base automatisch aktualisieren
📊 Upload-Status
PENDING
Wartet auf Verarbeitung
UPLOADING
Upload läuft
COMPLETED
Erfolgreich verarbeitet
FAILED
Fehler bei Verarbeitung
💾 Datei-Verwaltung
📋 Recent Uploads
- Chronologische Übersicht
- Dateiname und Größe
- Upload-Zeitpunkt
- Schnelle Download-Links
🔍 Suchfunktionen
- Dateiname-Suche
- Zeitraum-Filter
- Format-Filter
- Größen-Filter
⚡ Bulk-Operationen
- Mehrere Dateien löschen
- Batch-Download
- Re-Index Funktionen
- Metadaten-Update
🔄 Typische Workflows
📋 Workflow 1: Neuen Agent erstellen
- Navigation: "Neuer Agent" Button in der Agenten-Übersicht
- Grunddaten: Name, Unternehmen und Agent-Typ auswählen
- Modell konfigurieren: Passendes KI-Modell und Version wählen
- Anweisungen: System-Prompt definieren
- Erweiterte Einstellungen: Memory Size und Token-Limit festlegen
- Typ-spezifisch konfigurieren:
- AWS: Credentials und IDs eingeben
- LangChain: Knowledge Base Instances auswählen
- Perplexity: Keine weitere Konfiguration
- Tools zuordnen: Benötigte Funktionen aktivieren
- Speichern und testen: Agent speichern und ersten Test durchführen
📚 Workflow 2: Knowledge Base befüllen
- Agent auswählen: LangChain-Agent mit Knowledge Base Instance
- Upload-Bereich: Zu File Upload System navigieren
- Instance wählen: Richtige Knowledge Base auswählen
- Dateien vorbereiten: Dokumente sammeln und prüfen
- Upload durchführen: Drag & Drop oder File Browser
- Verarbeitung abwarten: Status-Updates beobachten
- Qualitätskontrolle: Erste Testfragen an Agent stellen
- Optimierung: Bei Bedarf weitere Dokumente hinzufügen
🛠️ Workflow 3: Agent optimieren
- Performance analysieren: Chat-Logs und User-Feedback auswerten
- Agent bearbeiten: Zur Edit-Ansicht navigieren
- System-Prompt anpassen: Anweisungen präzisieren
- Tools überprüfen: Nicht genutzte Tools entfernen, fehlende hinzufügen
- Knowledge Base erweitern: Häufig gefragte Themen hinzufügen
- Parameter tunen: Memory Size und Token-Limits anpassen
- A/B Testing: Neue Version mit Teilnutzern testen
- Rollout: Optimierte Konfiguration aktivieren
💡 Best Practices
✅ Empfohlene Vorgehensweise
🎯 Agent-Design
- Klare Rolle: Eindeutige Aufgabendefinition
- Spezifische Anweisungen: Präzise System-Prompts
- Grenzen definieren: Was der Agent NICHT tun soll
- Konsistenter Ton: Einheitlicher Kommunikationsstil
📚 Knowledge Management
- Qualität vor Quantität: Relevante, aktuelle Dokumente
- Strukturierte Inhalte: Gut organisierte Informationen
- Regelmäßige Updates: Veraltete Inhalte entfernen
- Testing: Neue Inhalte immer testen
🛠️ Tool-Auswahl
- Bedarfsorientiert: Nur notwendige Tools aktivieren
- Sicherheit beachten: Kritische Tools einschränken
- Performance monitoring: Tool-Nutzung überwachen
- Schrittweise Erweiterung: Nach Bedarf hinzufügen
❌ Häufige Fehler vermeiden
🚫 Agent-Konfiguration
- Vage Anweisungen: Führen zu inkonsistenten Antworten
- Zu viele Tools: Verwirrt den Agent, verlangsamt Antworten
- Falsche Parameter: Memory zu hoch/niedrig, Token-Limits unpassend
- Fehlende Tests: Agent ohne Qualitätskontrolle produktiv setzen
📁 Datei-Management
- Zu große Dateien: Über 20MB können Probleme verursachen
- Schlechte Qualität: Unleserliche PDFs, falsche Formate
- Duplikate: Mehrfach hochgeladene Inhalte
- Veraltete Daten: Alte Informationen nicht entfernen
🔐 Security Issues
- Schwache Credentials: Unsichere AWS-Keys verwenden
- Zu offene Berechtigungen: Globale Tools für alle Agenten
- Sensible Daten: Vertrauliche Informationen in Knowledge Base
- Fehlende Monitoring: Keine Überwachung der Agent-Aktivitäten
🆘 Troubleshooting
🤖 Agent-Probleme
Agent antwortet nicht
- Modell-Konfiguration prüfen
- API-Credentials validieren
- Network-Verbindung testen
- Token-Limits kontrollieren
Schlechte Antwortqualität
- System-Prompt überarbeiten
- Knowledge Base erweitern
- Memory Size anpassen
- Tools optimieren
Performance-Probleme
- Zu viele Tools deaktivieren
- Knowledge Base bereinigen
- Memory Size reduzieren
- Modell wechseln
📁 Upload-Probleme
Datei-Upload fehlgeschlagen
- Dateigröße prüfen (max. 20MB)
- Format validieren
- Netzwerk-Stabilität checken
- Browser-Cache leeren
Verarbeitung hängt
- Server-Status prüfen
- Queue-Position kontrollieren
- Datei-Korruption testen
- Neustart versuchen
Knowledge Base Updates
- Index-Rebuild anfordern
- Embedding-Service prüfen
- Duplikate entfernen
- Cache invalidieren
🔧 System-Probleme
Benutzeroberfläche
- Browser-Kompatibilität prüfen
- JavaScript aktiviert?
- Cookies erlaubt?
- Hard-Refresh (Ctrl+F5)
Berechtigungen
- User-Rolle validieren
- Unternehmen-Zuordnung prüfen
- Admin kontaktieren
- Logout/Login durchführen
Integration-Issues
- API-Endpoints testen
- Credentials erneuern
- Rate-Limits prüfen
- Logs analysieren