Stelle dein Team aus KI‑Agenten zusammen

Ja, du kannst deinen Agenten mit der Knowledge Engine deiner Community trainieren, seinen Ton anpassen und alle KI‑Interaktionen im KI‑Posteingang überwachen.

Du kannst bis zu 10 KI‑Agenten erstellen, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben trainiert sind.

Zum Beispiel könntest du folgende haben:

• Einen KI‑Agenten, der sich auf das Onboarding neuer Mitglieder konzentriert
• Einen weiteren, der sich ausschließlich um kursbezogene Fragen kümmert
• Einen separaten Agenten, der Abrechnungs‑ und technische Probleme bearbeitet

Auf jeden Fall, du kannst:

• Eigene Textausschnitte bearbeiten und dabei kuratiertes Wissen verwenden
• Inhalte der Knowledge Engine hinzufügen oder aktualisieren, um die Genauigkeit zu verbessern
• Interaktionen im KI‑Posteingang überwachen und die KI pausieren, um bei Bedarf selbst in das Gespräch einzusteigen

KI‑Agenten eignen sich hervorragend, um einfache Fragen zu beantworten, doch bei komplexeren Anfragen können sie Mitglieder durch mehrstufige Prozesse führen oder bei Bedarf an eine reale Person weiterleiten. Außerdem kannst du individuelle Textausschnitte einrichten, um mehrstufige Antworten effektiv aufzuschlüsseln.

Der KI‑Posteingang ist ein gemeinsamer Arbeitsbereich für Teams, in dem Administratoren alle KI‑Interaktionen in Echtzeit einsehen und bei Bedarf manuell in eine Unterhaltung eingreifen können.

Nein. Deine Daten sind vollständig sicher und werden von KI/LLM‑Plattformen (oder von Circle) nicht zum Trainieren von Modellen verwendet – ebenso wenig für andere Zwecke als den Betrieb deines eigenen KI‑Agenten.

KI‑Agenten verwenden eine Technik namens „Retrieval Augmented Generation“. Einfach ausgedrückt:

1. Der Benutzer stellt deinem Agenten eine Frage
2. Wir durchsuchen die Knowledge Engine deiner Community nach Textausschnitten, die bei der Beantwortung der Frage helfen können
3. Wir übergeben diese relevanten Ausschnitte an das LLM, zusammen mit dem System‑Prompt, deinen Vorgaben zu Tonfall und Stimme und einem Verlauf der Unterhaltung
4. Diese Datenpunkte werden von der LLM‑API verwendet, um in Echtzeit eine Antwort für den Benutzer zu generieren. Beachte dabei, dass der LLM‑Anbieter Teile dieser Ausschnitte nur im Moment der Verarbeitung nutzt, aber keine Daten dauerhaft bei sich speichert
5. Die vom LLM entworfene Antwort wird deinem Benutzer wieder angezeigt