KI-Agenten in Wrike
TL;DR:
KI-Agenten in Wrike sind intelligente Assistenten, die Ihrem Team effizienteres Arbeiten ermöglichen, indem sie Projekte überwachen, Kontext analysieren und Maßnahmen ergreifen. Sie können vorgefertigte Agenten verwenden oder eigene Agenten erstellen. Nur Space-Administratoren können sie einrichten. Agenten funktionieren am besten mit klaren, beschreibenden Texten und können nur auf Daten innerhalb ihres zugewiesenen Bereichs zugreifen.
| Verfügbarkeit: Business, Pinnacle, Apex. ; Nichtverfügbarkeit: Free, Team; |
- Überblick
- Was können KI-Agenten tun?
- Wie KI-Agenten funktionieren
- Verfügbare Agent-Typen
- Wie richte ich KI-Agenten ein?
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KI-Agenten-Builder: Arbeitsobjekte Benutzern zuweisen
- Wie funktioniert die automatische Aufgabenzuweisung mit einem benutzerdefinierten KI-Agenten?
- Welche Konfigurationseinstellungen sind erforderlich, um den KI-Agenten für Aufgabenzuweisungen einzurichten?
- Welche Zuweisungsmethoden unterstützt der KI-Agent?
- Beispiel-Aufforderungen zur Zuweisung, Best Practices und Fehlerbehebung
- Dos und Don'ts für das Schreiben einer kreativen Eingabeaufforderung für einen benutzerdefinierten Agenten
- Optimierungstipps
- Welche Einschränkungen haben KI-Agenten?
- Wie behebe ich Probleme mit KI-Agenten?
- Was steht als Nächstes an?
KI-Agenten in Wrike sind intelligente Assistenten, die Ihr Team dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten. Sie überwachen Ihre Projekte, analysieren den Kontext und führen Aktionen aus, z. B. Risiken erkennen, Anfragen kategorisieren oder Details prüfen. Sie können aus vorgefertigten Agenten wählen oder eigene erstellen, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Anmerkung
KI-Agenten sind derzeit nur in Spaces verfügbar und können von Space-Administratoren konfiguriert werden.
Wichtig
Für KI-Agenten muss das KI-Addendum unterzeichnet werden, da sie von großen Sprachmodellen betrieben werden, deren Nutzungsbedingungen Sie akzeptieren müssen.
Wenn die Schaltfläche KI-Agenten nicht angezeigt wird, stellen Sie sicher, dass Generative KI in Ihren Einstellungen aktiviert ist, um alle KI-Funktionen nutzen zu können.
KI-Agenten bringen Intelligenz und Automatisierung in Ihre Arbeitsabläufe:
- Intelligente Analyse: Liest Aufgabenbeschreibungen, Kommentare und Kontext, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Proaktives Monitoring: Erkennt Risiken, Engpässe und Chancen.
- Intelligente Klassifizierung: Organisiert und leitet Arbeit basierend auf Inhaltsverständnis weiter.
- Qualitätssicherung: Prüft eingehende Anfragen auf Vollständigkeit.
- Externe Integration: Über die Wrike API vorgenommene Änderungen lösen ebenfalls Agenten aus, was die Integration mit externen Systemen und Tools ermöglicht.
- Automatisches Routing: Verschiebt oder fügt Arbeitselemente in Ordner ein, basierend auf Inhalt, Feldwerten oder Arbeitsablaufphase.
- Genehmigungsverwaltung: Startet Genehmigungsabläufe und verwaltet Genehmiger automatisch.
- E-Mail-Benachrichtigungen: Sendet E-Mails über Gmail oder Outlook, wenn Agenten relevante Änderungen erkennen.
- Slack-Benachrichtigungen: Veröffentlicht Nachrichten in einem Slack-Kanal, wenn Agenten relevante Änderungen erkennen.
Agenten können Kommentare posten, Felder aktualisieren, E-Mails senden, in Slack posten und Genehmigungen starten – in der Regel innerhalb von Sekunden nach Erkennung einer Änderung.
Neben dem ausgelösten Element selbst können Agenten auf zusätzlichen Kontext zugreifen:
- Benutzerdefinierte Felder des übergeordneten Elements: Der Agent kann Werte benutzerdefinierter Felder aus der übergeordneten Aufgabe oder dem Projekt lesen. Das bedeutet, dass ein Agent, der auf einer Unteraufgabe agiert, den Status, die Priorität oder andere Felder des übergeordneten Projekts berücksichtigen kann, bevor er entscheidet, was zu tun ist.
- Geschwister- und Unteraufgaben: Der Agent kann Geschwisterelemente und Unteraufgaben sehen. Dies ermöglicht ein übergreifendes Schlussfolgern – z. B. prüft der Agent, ob andere Unteraufgaben ebenfalls überfällig sind, bevor er ein Risiko kennzeichnet.
- Positionskontext: Der Agent weiß, wo er sich in der Space- und Account-Hierarchie befindet, was bei Routing- und Klassifizierungsentscheidungen hilft.
- Benutzerprofile: Der Agent kann Profilattribute von Benutzern sehen – Jobtitel, Abteilung, Land, Zeitzone, E-Mail und Anzahl zugewiesener Aufgaben. Dies ermöglicht Zuweisungen nach Rolle, Abteilung oder Standort.
- Genehmigungsstatus: Der Agent kann Genehmigungsdaten von Arbeitselementen lesen – Status, Beschreibung, Fälligkeitsdatum und Genehmiger.
- Vorgänger und Nachfolger: Der Agent kann Abhängigkeitsketten mit vollem Feldzugriff sehen (Name, Status, Arbeitsablauf, Daten).
- Hierarchiedurchlauf mit Filterung: Der Agent kann Unterelemente nach Elementtyp, Name, allen benutzerdefinierten Feldtypen, Status, Daten, Verantwortlichem oder Überfälligkeitskennzeichen abfragen, ohne jedes Element zu laden.
- Überschneidungserkennung: Der Agent kann Konflikte bei Datumsbereichen und Namensähnlichkeiten zwischen Unterelementen erkennen.
Beispiel: Ein auf einer Unteraufgabe ausgelöster Agent kann das Feld „Kunde“ des übergeordneten Projekts prüfen, um zu bestimmen, welches Team zugewiesen werden soll, ohne dass die Unteraufgabe ein eigenes Kundenfeld benötigt.
KI-Agenten arbeiten in zwei Phasen:
- Watcher: Überwacht Spaces, Projekte oder Ordner auf Auslöser (z. B. neue Aufgaben oder Feldänderungen).
- Do-er: Analysiert die Situation und ergreift Maßnahmen – Kommentare posten, Felder aktualisieren oder Teammitglieder benachrichtigen.
Anmerkung
Die Reaktionszeit beträgt in der Regel 2–5 Sekunden, während der Agent überlegt, welcher nächste Schritt der beste ist. Die Verarbeitung kann bei größeren Elementen oder bei Massenaktionen, z. B. massenhafter Änderung von Verantwortlichen, länger dauern.
Sie können mit drei integrierten Agenten beginnen oder einen eigenen benutzerdefinierten Agenten erstellen:
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Risk-Agent
- Zweck: Potenzielle Projektrisiken frühzeitig erkennen.
- Funktion: Scannt Projekte und Aufgaben nach überfälligen oder blockierten Elementen und veröffentlicht einen zusammenfassenden Kommentar.
- Eignet sich für: Projektmanager, die einen schnellen Projekt-Gesundheitscheck wünschen.
- Einrichtungstipp: Planen Sie tägliche oder wöchentliche Läufe; der Agent veröffentlicht seinen Risikobericht automatisch als Kommentar.
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Triaging-Agent
- Zweck: Klassifiziert und leitet eingehende Arbeit basierend auf dem Inhalt weiter.
- Funktion: Liest neue Aufgabenbeschreibungen, erkennt die Absicht und setzt benutzerdefinierte Feldwerte wie Priorität oder Kategorie.
- Eignet sich für: Teams mit hohem Aufkommen an eingehenden Anfragen.
- Einrichtungstipp: Legen Sie fest, welche benutzerdefinierten Felder ausgefüllt und welche Klassifizierungsoptionen verwendet werden sollen.
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Intake-Agent
- Zweck: Prüft, ob neue Anfragen alle erforderlichen Details enthalten, bevor die Arbeit beginnt.
- Funktion: Überprüft Aufgabenbeschreibungen auf fehlende Informationen und postet Validierungskommentare.
- Eignet sich für: Teams, die auf einen strukturierten Anfrageeingang angewiesen sind.
- Einrichtungstipp: Definieren Sie, was „vollständig“ für Ihr Team bedeutet (z. B. Deadline, Design-Link, Verantwortlicher).
Benutzerdefinierter Agent
- Zweck: Erstellen Sie Ihre eigene intelligente Automatisierung, die auf Ihren Arbeitsablauf zugeschnitten ist.
- Funktion: Sie definieren Rolle, Logik und Auslöser; wählen Aktionen wie Kommentarposten oder Feldaktualisierung.
- Eignet sich für: Fortgeschrittene Teams, die einzigartige Arbeitsabläufe automatisieren möchten.
- Einrichtungstipp: Formulieren Sie eine klare Eingabeaufforderung, in der beschrieben ist, wonach der Agent suchen soll, wie er entscheiden soll und was in jedem Fall zu tun ist. Testen Sie ihn im Playground, bevor Sie ihn einsetzen.
Sie benötigen Space-Administratorberechtigungen, um KI-Agenten einzurichten. Agenten arbeiten auf Space-Ebene und müssen jeweils einem bestimmten Ordner, Projekt oder einer Aufgabe zugewiesen werden.
- Wechseln Sie zu dem Space, in dem Sie einen Agenten erstellen möchten, und klicken Sie dann auf das Settings-Symbol 1 neben der Space-Übersicht in der Seitenleiste oder unter dem Spacetitel in der Übersicht.
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Wählen Sie in der Space-Einstellungsübersicht die Registerkarte KI-Agenten 2 und klicken Sie auf Loslegen 3.
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Wählen Sie im Drop-down 4 einen Agententyp (Triaging, Intake oder Risk) oder klicken Sie auf + Custom AI agent 5, um Ihren eigenen Agenten zu erstellen.
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Details konfigurieren:
- Benennen Sie Ihren Agenten. Geben Sie dem Agenten einen aussagekräftigen Namen – dieser dient als sein @Handle, wenn Sie ihn an Orten hinzufügen.
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Beschreiben Sie unter Allgemeine Anweisungen die Rolle, das Ziel, die Logik, die erwarteten Aktionen und das Fallback-Verhalten des Agenten. Fügen Sie Beispiel-Eingaben/-Ausgaben hinzu, wenn dies hilft, das Verhalten zu verdeutlichen.
Beispiel: „Du fungierst als Projektassistent. Du überwachst zugewiesene Arbeit, kennzeichnest Risiken und hältst Teams abgestimmt, indem du Arbeitselemente aktualisierst und klare, umsetzbare Kommentare hinterlässt.“
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Legen Sie fest, wann der Agent ausgelöst werden soll:
- Geplante Agenten (z. B. ein Risikostatusreporter): Legen Sie fest, wie oft der Agent ausgeführt wird (Täglich, Wöchentlich oder Benutzerdefiniert).
- Ereignisbasierte Agenten: Wählen Sie Auslöser wie Neues Element erstellt oder Feldwert ändert sich (für Status oder andere Felder).
- Datumsbasierte Agenten: Lösen den Agenten relativ zu einem Datumsfeldwert aus, z. B. „3 Tage vor Fälligkeitsdatum“ oder „Wenn Startdatum erreicht ist“. Funktioniert mit Datums- und Datumszeit-benutzerdefinierten Feldern und unterstützt die Berechnung von Arbeitstagen. Ideal für Erinnerungen, Eskalationen und fristbasierte Aktionen.
- API-gesteuerte Agenten: Über die Wrike API vorgenommene Änderungen lösen ebenfalls Agenten aus und ermöglichen so die Integration mit externen Systemen.
- Integration mit Wrike Automations: Agenten arbeiten bidirektional mit Wrike Automations. Traditionelle Automatisierungsregeln können Agenten auslösen, und Agentenaktionen können Automatisierungsregeln aktivieren. Dies ermöglicht komplexe mehrstufige Arbeitsabläufe, die KI-gestützte Logik mit regelbasierter Automatisierung kombinieren.
Anmerkung
KI-Agenten können diese Typen benutzerdefinierter Felder lesen und darauf reagieren: Text, Zahl, Prozent, Währung, Datum, Einfachauswahl, Mehrfachauswahl, Dauer, Kontrollkästchen, Link zu Datenbank, Spiegelungen sowie Berechnungs-/Formelfelder.
Zusätzlich zu benutzerdefinierten Feldern können Agenten Folgendes lesen:
- Autor und Verantwortlicher des Arbeitselements
- Leere benutzerdefinierte Felder – Agenten können erkennen, was fehlt, anstatt nur, was vorhanden ist
- Berechnungs-/Formelfelder – können Systemdaten bereitstellen, auf die Agenten nicht direkt zugreifen können, z. B. Kapazität, Workload oder geplante Stunden
- Benutzerdefinierte Felder des übergeordneten Elements – Agenten können benutzerdefinierte Felder aus der übergeordneten Aufgabe oder dem Projekt lesen
- Geschwister- und Unteraufgaben – Agenten können Geschwisterelemente und Unteraufgaben sehen, um übergreifend zu schlussfolgern
- Positionskontext – Agenten wissen, wo sie sich in der Space- und Account-Hierarchie befinden
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Legen Sie den Geltungsbereich fest, wann der Auslöser ausgeführt werden soll:
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Jedes Unterelement des Arbeitselements, zu dem der Agent hinzugefügt wurde:
Verwenden Sie dies für Aktionen auf Aufgabenebene, wie Intake oder Triage. Der Agent reagiert auf Änderungen in Unterelementen und agiert auf diesen Unterelementen.
Beispiel: Der Intake-Agent wird zu einem Ordner „Eingehende Anfragen“ hinzugefügt. Wenn diesem Ordner ein neues Unterelement hinzugefügt wird, löst dies den Agenten aus, um zu prüfen, ob alle erforderlichen Informationen (z. B. Verantwortlicher oder Fälligkeit) vorhanden sind. Der Agent postet dann einen Kommentar zu diesem Unterelement, um Sie zu informieren, falls etwas fehlt.
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Element, zu dem der Agent hinzugefügt wurde:
Verwenden Sie dies für aggregierte Aktionen, wie einen Risiko-Reporter. Der Agent reagiert auf Änderungen in diesem Element und agiert auf demselben Element.
Beispiel: Ein benutzerdefinierter Agent wird zu einem „Product Launch“-Projekt hinzugefügt, um Follower über Änderungen am Projekt zu informieren. Wenn sich eines der benutzerdefinierten Projektfelder ändert, postet der Agent einen Kommentar zum Projekt über diese Änderung und @erwähnt alle Follower.
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Definieren Sie eine Aktion:
- Kommentar posten: Der Agent teilt seine Analyse oder Entscheidung als Kommentar zum entsprechenden Element.
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Feldwerte aktualisieren: Der Agent aktualisiert bestimmte Felder wie Verantwortlicher, Benutzerdefiniertes Feld, Elementname oder Status.
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Benutzerdefiniertes Feld ändern: Der Agent aktualisiert bestimmte benutzerdefinierte Felder (wählen Sie aus, welches Feld aktualisiert werden soll).
Anmerkung
KI-Agenten können diese Typen benutzerdefinierter Felder aktualisieren: Text, Einfachauswahl, Mehrfachauswahl, Zahl, Prozent, Währung, Link zu Datenbank, Kontrollkästchen, Datum.
Schreibgeschützt (kann von Agenten nicht geschrieben werden): Spiegel-Felder und Berechnungs-/Formelfelder. Agenten können diese Werte als Kontext lesen, aber nicht aktualisieren. Benutzerdefinierte Felder vom Typ „Person“ können von Agenten weder gelesen noch geschrieben werden.
Datumsfelder mit Zeitkomponente (Labs-Funktion) werden in Agentenaktionen nicht unterstützt. Diese Felder werden beim Konfigurieren eines Agenten nicht im Auswahlfeld für benutzerdefinierte Felder angezeigt. Wenn ein Datumsfeld nach dem Speichern eines Agenten in einer Aktion um eine Zeitkomponente ergänzt wird, schlägt diese Aktion bei jeder Ausführung fehl.
- Verantwortlichen ändern: Der Agent weist Arbeitselemente anhand Ihrer Eingabe Benutzern zu. Agenten können Benutzerprofilattribute (Jobtitel, Abteilung, Land, Zeitzone, Anzahl zugewiesener Aufgaben) und die Zugehörigkeit zu Benutzergruppen sehen, was Zuweisungen nach Rolle, Standort, Abteilung oder Gruppe ermöglicht. Agenten können nicht auf Workload- oder Kapazitätsdaten über die Anzahl der Aufgaben hinaus zugreifen.
- Arbeitselementnamen ändern: Der Agent aktualisiert den Titel der Aufgabe oder des Projekts basierend auf seiner Analyse.
- Status ändern: Der Agent aktualisiert den Aufgabenstatus basierend auf von Ihnen definierten Bedingungen. Funktioniert sowohl mit Standard- als auch mit benutzerdefinierten Arbeitsabläufen.
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Link-to-Database-Datensatz auswählen: Der Agent kann ändern, welcher Datenbankdatensatz in Link-to-Database-Feldern ausgewählt ist. Verwenden Sie dies, wenn Agenten Elemente kategorisieren müssen, indem sie einen Ihrer Datenbankdatensätze auswählen.
Anmerkung
Zugriff auf Link-to-Database-Kontext:
- L2DB-Feld ändern: Der Agent kann die gesamte Datenbank durchsuchen. Suche nach Wert, nicht nach Spaltennamen.
- Andere Aktionen (Kommentar posten, Status ändern usw.): Der Agent sieht nur den aktuell ausgewählten Wert, nicht die gesamte Datenbank.
Beispiel
- ✅ „den Datensatz mit diesem Wert auswählen“
- ❌ „den Datensatz auswählen, bei dem der Spaltenname dem Wert entspricht“
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Start-/Fälligkeitsdatum ändern: Der Agent kann Start- und Fälligkeitsdaten von Aufgaben anpassen. Verwenden Sie dies für Fristverwaltungs-Workflows, z. B. um ein Fälligkeitsdatum zu verschieben, wenn eine Aufgabe blockiert ist, oder um ein Startdatum basierend auf Intake-Kriterien festzulegen.
Beispiel-Prompts:
- „Wenn der Status auf Blockiert wechselt, verschiebe das Fälligkeitsdatum um 5 Arbeitstage nach vorne.“
- „Wenn alle erforderlichen Felder ausgefüllt sind, setze das Startdatum auf heute.“
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Ort: Der Agent kann Arbeitselemente in Ordner verschieben oder hinzufügen, die Sie während der Einrichtung definieren. Beim Konfigurieren dieser Aktion betten Sie Standortchips – strukturierte Verweise auf bestimmte Ordner oder Projekte – direkt in den Anweisungstext der Aktion ein. Der Agent analysiert das Arbeitselement und wählt aus diesen Chips das passende Ziel aus.
Es stehen zwei Modi zur Verfügung:
- In Zielordner verschieben: Entfernt das Element aus seinem aktuellen Ordner und legt es ausschließlich im Zielordner ab.
- Zum Speicherort hinzufügen: Belässt das Element in seinem aktuellen Ordner und fügt es einem zusätzlichen Ordner hinzu.
Beispiel-Prompts:
- “Wenn eine Aufgabenbeschreibung rechtliche, Compliance- oder regulatorische Themen erwähnt, verschiebe sie in den Ordner „Legal Review“.”
-
“Wenn die Priorität auf Kritisch gesetzt ist, füge die Aufgabe dem Ordner „Urgent Queue“ hinzu, damit beide Teams sie sehen können.”
Wichtig
Der Agent kann Elemente nur in Ordner verschieben, die du in der Anweisung ausdrücklich als Standort-Chips referenzierst. Er kann Elemente nicht an beliebige Orte verschieben oder neue Ordner erstellen.
-
Genehmigungsablauf starten oder verwalten: Der Agent erstellt neue Genehmigungen für Work Items oder aktualisiert vorhandene Entwurfs-Genehmigungen. Du kannst Genehmiger mithilfe von Benutzer-Chips in den Aktionsanweisungen festlegen.
Unterstützte Genehmigungsaktionen:
- Neue Genehmigung für ein Work Item erstellen
- Vorhandene Entwurfs-Genehmigung aktualisieren
- Genehmiger hinzufügen oder entfernen
- Wähle den Autor oder Zuständigen des Elements als Genehmiger
- Lege einzelne Benutzer oder Benutzergruppen als Genehmiger über Benutzer-Chips fest
Beispiel-Prompts:
- „Wenn der Status auf Ready for Review wechselt, starte eine Genehmigung mit dem Projekteigentümer als Genehmiger.“
- „Wenn das Feld Budget 50.000 überschreitet, starte eine Genehmigung mit der Benutzergruppe Finance Team.“
- E-Mail senden (Gmail oder Outlook): Der Agent sendet eine E-Mail über ein verbundenes OAuth-Konto. Während der Agent-Einrichtung authentifiziert der Space-Administrator ein Gmail- oder Outlook-Konto. Der Agent erstellt Betreff, Inhalt und Empfänger anhand des Work-Item-Kontexts und der Aktionsanweisungen.
-
E-Mail-Prompts verfassen:
Dein Prompt muss den Agenten darüber informieren, wem er eine E-Mail senden soll. Sei eindeutig, woher die Empfängeradresse stammt.
Der Agent kann E-Mail-Adressen aus folgenden Quellen ableiten:
- Primäre E-Mail-Adresse des Zuständigen (z. B. „an Aufgaben-Zuständige senden“)
- E-Mail-Adresse des Autors (z. B. „den Autor benachrichtigen“)
- Benutzerdefinierte Feldwerte mit E-Mail-Adressen
- Aufgabentitel oder Beschreibungstext mit E-Mail-Adressen
- Explizite Adressen im Prompt (z. B. „an intake@company.com senden“)
- Zusammensetzungsregeln (z. B. „Vorname + Punkt + Nachname + @contoso.com“)
Der Agent kann E-Mail-Adressen nicht beziehen aus:
- Follower
- Sekundäre E-Mail-Adressen
Betreff und Inhalt können leer bleiben – der Agent füllt sie nur aus, wenn dein Prompt dies anweist.
Tipp
Sei vorsichtig bei mehrdeutigen Prompts. Ein Prompt wie „Update assignees on the project status“ könnte als „Zuständige ändern“ statt als „eine E-Mail-Aktualisierung an die Zuständigen senden“ interpretiert werden. Verwende eindeutige Formulierungen wie „Sende den Zuständigen eine E-Mail mit einer Zusammenfassung des Projektstatus.“
Beispiel-Prompts:
- \"Wenn sich der Status auf Blockiert ändert, sende dem Verantwortlichen eine E-Mail mit einer Zusammenfassung dessen, was die Aufgabe blockiert.\"
- \"Wenn eine neue Aufgabe im Ordner Incoming erstellt wird, sende eine E-Mail an intake@company.com mit dem Titel und der Beschreibung der Aufgabe.\"
-
\"Sende eine wöchentliche Zusammenfassung an die E-Mail-Adresse des Autors mit allen überfälligen Unteraufgaben.\"
Wichtig
Eine einzelne E-Mail-Aktion kann mehrere Empfänger ansprechen (mehrere "To"-Adressen). E-Mail-Einschränkungen: Keine CC-/BCC-Felder, keine Anhänge, keine sekundären E-Mail-Adressen, keine Follower-E-Mail-Adressen. Der Absender der Nachricht zeigt das verbundene Konto an.
-
In Slack benachrichtigen: Der Agent postet als Aktion eine Nachricht in einen Slack-Kanal. Während der Agent-Einrichtung verbindet ein Space-Administrator einen Slack-Arbeitsbereich und wählt mithilfe eines Slack-Kanal-Chips einen Zielkanal aus. Der Zielkanal wird während der Einrichtung festgelegt – jede „In Slack benachrichtigen“-Aktion postet in genau einen Kanal. Der Agent erstellt nur den Nachrichteninhalt auf Basis des Work-Item-Kontexts und der Aktionsanweisungen.
Wichtig
Slack-Benachrichtigungen erfordern das Verbinden eines Slack-Arbeitsbereichs in den Agent-Einstellungen. Nur Space-Administratoren können die Verbindung herstellen. Die Slack-App muss in jedem Kanal installiert sein, in den der Agent posten soll. Die Wrike-App für Slack ist vom Slack Marketplace zugelassen; falls dein Slack-Arbeitsbereich die Installation von Drittanbieter-Apps einschränkt, muss dein Slack-Workspace-Administrator „Wrike“ möglicherweise vorab im Slack-App-Verzeichnis genehmigen, bevor die Verbindung hergestellt werden kann.
Beispiel-Prompts:
- „Wenn der Status auf Blocked wechselt, poste eine Nachricht in den verbundenen Kanal, die zusammenfasst, was die Aufgabe blockiert.“
- „Wenn im Ordner Incoming eine Aufgabe mit hoher Priorität erstellt wird, poste in den verbundenen Kanal den Aufgabentitel, den Zuständigen und die Beschreibung.“
Beispiel: Ein Agent, der durch eine Statusänderung auf „At Risk“ ausgelöst wird, kann nun eine Benachrichtigung in den Slack-Kanal des Projekts posten – mit dem Aufgabennamen, dem Eigentümer und dem Blocker – ohne dass jemand zu Wrike wechseln muss, um dies zu überprüfen.
Einschränkungen bei Slack-Benachrichtigungen: Ein Kanal pro Aktion (mehrere Kanäle und Direktnachrichten werden in Version 1 nicht unterstützt); keine Thread-Antworten oder Erhaltung des Thread-Kontexts; kein @Erwähnen von Slack-Benutzern.
- Benachrichtigen in Microsoft Teams: Der Agent postet als Aktion eine Nachricht in einen Microsoft Teams-Kanal. Während der Agenten-Einrichtung verbindet ein Space-Admin ein Microsoft Teams-Konto und wählt einen Zielkanal aus. Der Zielkanal wird während der Einrichtung festgelegt – jede „In Teams benachrichtigen“-Aktion postet in einen Kanal; der Agent wählt den Kanal nicht zur Laufzeit aus. Der Agent erstellt nur den Nachrichtentext unter Verwendung des Arbeitsobjekt-Kontexts und der Anweisungen der Aktion. Die Nachricht wird von der Wrike-Microsoft-Teams-App zugestellt und enthält einen Link zurück zum Wrike-Arbeitsobjekt. Das Aktivitätsprotokoll erfasst den Zustellstatus zusammen mit dem Kanalnamen.
Beispiel-Prompts:
- \"Wenn sich der Status auf Blockiert ändert, poste eine Nachricht in den verbundenen Teams-Kanal mit einer Zusammenfassung dessen, was die Aufgabe blockiert.\"
- \"Wenn eine Aufgabe mit hoher Priorität im Ordner Incoming erstellt wird, poste in den verbundenen Teams-Kanal den Titel, den Verantwortlichen und die Beschreibung der Aufgabe.\"
Einschränkungen bei Microsoft-Teams-Benachrichtigungen: Es wird nur in Kanäle innerhalb eines Teams gepostet – Posten in Chats (Gruppen-DMs) wird noch nicht unterstützt; keine @Erwähnungen von Teams-Benutzern; keine Thread-Nachrichten; ein Kanal pro Aktion.
-
Wähle aus, wo das Update stattfinden soll:
- Work Item, dem der Agent hinzugefügt wurde: Die Aktion richtet sich an das übergeordnete Element, in dem der Agent konfiguriert ist.
- Alle Unterelemente des Work Items, dem der Agent hinzugefügt wurde: Die Aktion richtet sich an alle untergeordneten Elemente (maximal 1.000 Unterelemente pro Ausführung).
- Work Item, bei dem der Trigger ausgelöst wurde: Die Aktion richtet sich an das spezifische Element, das den Agenten ausgelöst hat.
- Unterelemente des ausgelösten Elements: Die Aktion richtet sich an die Unterelemente des spezifischen Elements, das den Agenten ausgelöst hat. Nur direkte Kinder (eine Ebene unterhalb des ausgelösten Elements). Anwendungsfall: Ein Blueprint erstellt ein Projekt mit Unteraufgaben in einem Intake-Ordner; der Agent wirkt nur auf die Unteraufgaben des neuen Projekts, nicht auf Unteraufgaben anderer Projekte.
-
Filterung von Work Items
Filtere, auf welche Elemente die Aktion angewendet wird: Jede Aktion verfügt über einen Filterauswahl-Dialog – dieselben Filtersteuerungen, die du auch an anderer Stelle in Wrike verwendest. Du kannst nach Elementtyp, Status, Zuständigem, benutzerdefinierten Feldern, Wichtigkeit, Name oder jeder Kombination daraus filtern. Elemente, die nicht dem Filter entsprechen, werden übersprungen, ohne Agent-Credits zu verbrauchen.
Dies wird pro Aktion konfiguriert, sodass verschiedene Aktionen innerhalb desselben Agenten unterschiedliche Filter haben können. Beispielsweise kann eine Aktion nur Aufgaben im Status „New“ betreffen, während eine andere abgeschlossene Projekte betrifft.
Tipp
Wenn dein Agent einem Ordner mit Projekten und Aufgaben zugewiesen ist, verwende einen Filter, um die Aktionen auf die Elementtypen zu beschränken, die dich interessieren.
Anmerkung
Durch Klicken auf + Aktion kannst du mehrere Aktionen hinzufügen, sodass der Agent mehrere Aktualisierungen in einem Durchgang durchführen kann.
Wichtig
Funktionsweise mehrerer Aktionen
- Aktionen sind unabhängig – das Ergebnis einer Aktion beeinflusst andere Aktionen nicht.
- Es gibt keine garantierte Ausführungsreihenfolge. Aktion 1, Aktion 2 und Aktion 3 können in beliebiger Reihenfolge und eventuell parallel ausgeführt werden. Behandle jede Aktion so, als könnte sie zuerst ausgeführt werden.
- Jede Aktion hat ihre eigene Anweisung und kann auf einen anderen Ort abzielen (Übergeordnetes Element, alle Unterelemente oder das ausgelöste Element).
- Die Allgemeine Anweisung gilt für alle Aktionen, während jede Aktion ihre eigene spezifische Eingabeaufforderung hat.
- Sie können jeder Aktion einen Namen geben, um sie in der Konfiguration und in den Aktivitätsprotokollen leichter zu identifizieren. Benennen Sie Ihre Aktionen beispielsweise „Priorität festlegen“, „An Team weiterleiten“ und „Zusammenfassung posten“ anstelle allgemeiner Bezeichnungen. Das ist besonders nützlich, wenn ein Agent mehrere Aktionen desselben Typs hat.
Was das für Ihre Eingabeaufforderungen bedeutet:
- Jede Aktionsaufforderung muss für sich allein funktionieren und auf den Feldern, Kommentaren, dem übergeordneten Kontext oder den referenzierten Standort-Chips des Arbeitselements basieren.
- Schreiben Sie keine Formulierungen wie „Lies den Kommentar, der von der vorherigen Aktion gepostet wurde“, „Verwende den in Aktion 2 berechneten Wert“ oder „Wenn Aktion 1 erfolgreich war, dann …“. Es gibt keine „Aktion 1“ – es gibt nur Aktionen, und jede von ihnen könnte zuerst ausgeführt werden.
- Wenn zwei Aktionen denselben berechneten Wert benötigen (z. B. ein Meilensteindatum basierend auf dem Projektstartdatum und der Dringlichkeit), lassen Sie jede Aktion ihn unabhängig aus derselben Quelle berechnen. Sie werden dasselbe Ergebnis liefern, weil sie dieselben Daten lesen.
Wenn Aktion B tatsächlich die Ausgabe von Aktion A benötigt, funktioniert ein einzelner Multi-Aktions-Agent nicht. Verwenden Sie Agent-Chaining: Agent 1 schreibt ein benutzerdefiniertes Feld oder einen Status; Agent 2 wird durch diese Änderung ausgelöst und führt den nächsten Schritt aus.
Gute Anwendungsfälle für Multi-Aktions-Agenten:
- Kategorie-Feld setzen UND einen Klassifizierungskommentar posten (keine Abhängigkeit)
- Verantwortlichen ändern UND Status aktualisieren (keine Abhängigkeit)
- Mehrere benutzerdefinierte Felder gleichzeitig aktualisieren
Wann Sie Statusänderungen verwenden sollten:
Statusänderungen eignen sich ideal für die automatische Fortschreibung des Arbeitsablaufs:
- Intake-Validierung: Ändern Sie den Status in Bereit, wenn alle Pflichtfelder ausgefüllt sind.
- Überfälligkeits-Tracking: Markieren Sie Aufgaben als Überfällig, wenn sie ihr Fälligkeitsdatum überschreiten.
- Abhängigkeits-Erkennung: Setzen Sie den Status auf Blockiert, wenn in Kommentaren Abhängigkeiten erwähnt werden.
- Projektabschluss: Verschieben Sie Aufgaben auf Abgeschlossen, wenn alle Unteraufgaben erledigt sind.
Wichtige Hinweise zu Statusänderungen:
- Agenten respektieren Ihre Übergangsregeln im Arbeitsablauf und können erforderliche Status nicht überspringen.
- Statusänderungen werden in der Aufgabenaktivitätshistorie mit der Begründung des Agenten protokolliert.
- Wenn der Status bereits korrekt ist, erstellt der Agent nur einen Protokolleintrag (kein doppelter Kommentar).
- Funktioniert sowohl mit Standard-Wrike-Status als auch mit benutzerdefinierten Arbeitsablauf-Status.
Beispielaufforderungen für Statusänderungen:
-
Überfällige Aufgaben markieren:
Wenn eine Aufgabe ihr Fälligkeitsdatum überschreitet und der Status nicht „Abgeschlossen“ ist, ändern Sie den Status zu „Überfällig“.
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Abschluss der Intake-Prüfung validieren:
Wenn bei einer Aufgabe alle drei Pflichtfelder ausgefüllt sind (Budget, Verantwortlicher, Frist), ändern Sie den Status von „Neu“ zu „Bereit für die Arbeit“. Ignorieren Sie Aufgaben, die bereits als „Bereit für die Arbeit“ oder „Abgeschlossen“ markiert sind.
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Blockierte Arbeit erkennen:
Wenn in Kommentaren „blockiert“, „wartet auf“ oder „Abhängigkeit“ erwähnt wird und der Status nicht bereits „Blockiert“ oder „Abgeschlossen“ ist, ändern Sie den Status zu „Blockiert“ und posten Sie einen Kommentar, der zusammenfasst, was die Aufgabe blockiert.
- Testen Sie Ihre Einrichtung im Testing Playground, um zu sehen, wie der Agent argumentiert und reagiert. Ausführungen im Playground zählen nicht zu Ihrem KI-Nutzungslimit, sodass Sie vor der Bereitstellung des Agenten frei an Eingabeaufforderungen und Konfigurationen arbeiten können.
- Klicken Sie auf Erstellen, um Ihren Agenten zu aktivieren.
-
Weisen Sie den Agenten einem Ort zu: Nachdem Sie den Agenten erstellt haben, müssen Sie ihn dem spezifischen Ordner, Projekt oder der Aufgabe zuweisen, in dem/der er arbeiten soll. Navigieren Sie zum Zielort und @erwähnen Sie den Agenten im Kommentar-Stream, um ihn dort zu aktivieren. Der Agent überwacht und handelt nur innerhalb seines zugewiesenen Bereichs.
Wichtig
Das Erstellen eines Agenten in den Space-Einstellungen reicht nicht aus – Sie müssen ihn außerdem durch eine @Erwähnung einem bestimmten Ort zuweisen. Ohne diesen Schritt ist der Agent nicht aktiv.
KI-Agenten können automatisch die Namen von Arbeitselementen ändern und Arbeitselemente Benutzern zuweisen, indem sie Kontext, Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung analysieren. Diese Aktion ist für Custom Agents verfügbar und hilft Ihrem Team, Arbeit dynamisch zuzuweisen.
Wenn Sie einen benutzerdefinierten KI-Agenten einrichten und die Details wie in Schritt 4 oben konfigurieren, wählen Sie die Aktion, um das Feld Verantwortlicher zu aktualisieren und Aufgaben zuzuweisen. Der Agent analysiert die verfügbaren Benutzerinformationen und folgt den Regeln, die Sie in Ihrer Eingabeaufforderung festgelegt haben. Der Agent kann die Aufgaben zählen, die er jedem Benutzer zugewiesen sieht, hat jedoch keinen Zugriff auf Wrikes Workload-Ansicht, Kapazitätsplanung oder Terminplandaten. Für eine genauere Auslastungsbalance verwenden Sie ein berechnetes Feld, das Kapazitäts- oder Workload-Systemdaten referenziert – Agenten können die Werte berechneter Felder lesen.
Welche Konfigurationsanforderungen benötige ich, um den KI-Agenten für Aufgaben-Zuweisungen einzurichten?
Um den KI-Agenten von Wrike für Aufgaben-Zuweisungen zu verwenden, müssen Sie einen klaren Benutzerpool angeben, aus dem der Agent auswählen kann. Der Agent weist Aufgaben nicht irgendjemandem zu; Sie müssen ihn leiten, indem Sie genau definieren, wer infrage kommt. Das Zuweisen von Aufgaben an eine zufällige Person ohne Einschränkungen wird nicht unterstützt.
Gültige Möglichkeiten zur Definition des Benutzerpools:
- Exakte Benutzer namentlich angeben: „Weise Lisa Simpson oder Alex Jones zu“
- Kriterien kombinieren: „Weise Morgan oder Casey zu, wenn die Aufgabe ‚Design‘ oder ‚UI‘ erwähnt. Bevorzuge dabei die Person mit weniger zugewiesenen Aufgaben.“
Ungültige Möglichkeiten zur Definition des Benutzerpools:
- „Weise einem zufälligen Benutzer zu“ (kein Pool definiert).
- „Weise der besten Person zu“ (kein Pool definiert).
Wichtig
Sie müssen immer einen Benutzerpool definieren. Der Agent weist keine Aufgaben zu, wenn Sie keine klare Anleitung geben.
Anmerkung
My Team ist eine integrierte Gruppe, die alle regulären Benutzer in Ihrem Account enthält. Sie umfasst keine Collaborators oder External users.
Der KI-Agent kann Arbeitselemente mit folgenden Methoden zuweisen:
- Nach vollständigem Namen oder Benutzer-UID.
- Nach einem eindeutigen Teilnamen.
- Nach Benutzerprofil-Attributen (Abteilung, Arbeitsrolle, Zeitzone, Land).
- Nach Benutzergruppenmitgliedschaft („Weise einem Mitglied der Design-Gruppe zu“).
- An dieselben Verantwortlichen wie eine andere Aufgabe (Agent liest Verantwortliche aus gleichgeordneten Elementen).
- An die Verantwortlichen der übergeordneten Aufgabe.
- An „mich“ (die Person, die den Agenten erstellt hat).
- An Mitglieder oder Admins einer Benutzergruppe.
- An Benutzer ohne bestimmte Berechtigungen.
- An den Aufgabenersteller.
- An mehrere Benutzer gleichzeitig.
- Über verschiedene Gruppen hinweg.
- Nach Standort, Zeitzone, Arbeitsrolle, Abteilung oder Land.
- Nach Arbeitsbelastung (z. B. die am wenigsten ausgelastete Person in einer Gruppe).
- Unter Verwendung von Rotationsstrategien (z. B. jede Woche einer anderen Person zuweisen).
- Mit Fallback-Optionen, falls niemand Ihren Hauptkriterien entspricht.
Aktuelle Einschränkungen:
Einige Zuweisungsoptionen sind noch nicht verfügbar:
- Zuweisung an Space-Admins (Admin-Informationen werden dem Agenten noch nicht übermittelt).
- Zuweisung basierend auf Account-Rollen oder Berechtigungen.
- Zuweisung unter Nutzung von Workload- oder Kapazitätsdaten über die Aufgabenanzahl hinaus. Agenten können die Anzahl der zugewiesenen Aufgaben pro Benutzer sehen, haben jedoch keinen Zugriff auf Aufwand, geplante Stunden oder Kapazitätsplanung.
Workaround: Verwenden Sie ein berechnetes Feld, das Kapazitätsdaten referenziert – Agenten können Werte berechneter Felder lesen.
Anmerkung
Der Agent kann die Aufgaben zählen, die er sieht, hat jedoch keinen vollständigen Zugriff auf Terminierungs- oder Kapazitätsdaten.
Beispielaufforderungen
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie den KI-Agenten zur Aufgaben-Zuweisung anleiten können:
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Grundlegende Zuweisung:
Wenn in diesem Ordner eine neue Aufgabe erstellt wird, weise sie Lisa Simpson oder Alex Jones zu. Wenn die Aufgabe „Design“ erwähnt, bevorzuge Lisa. Andernfalls bevorzuge Alex.
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Workload-bewusste Zuweisung:
Weise neue Aufgaben dem Benutzer aus dieser Liste zu, der aktuell die wenigsten Aufgaben zugewiesen hat: Morgan, Casey, Alex. Wenn mehrere Benutzer gleichauf sind, wähle zufällig.
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Rotationsstrategie:
Rotieren Sie die Aufgaben-Zuweisung wöchentlich zwischen den Mitgliedern des Design-Teams. Weisen Sie montags Benutzer A zu, dienstags Benutzer B usw.
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Mehrkriterielle Zuweisung:
Weisen Sie Aufgaben Benutzern zu, die diese Kriterien erfüllen:
- Mitglied der Benutzergruppe Engineering.
- In Europa ansässig (GMT bis GMT+3).
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Weniger als 10 aktive Aufgaben.
Wenn niemand passt, weisen Sie sie dem Admin der Engineering-Benutzergruppe zu.
Best Practices
- Definieren Sie Ihren Benutzerpool immer eindeutig.
- Fügen Sie eine Fallback-Logik für Fälle hinzu, in denen niemand Ihre Kriterien erfüllt.
- Testen Sie Ihre Eingabeaufforderungen im Playground, bevor Sie live gehen.
- Beginnen Sie mit einfachen Regeln und fügen Sie bei Bedarf Komplexität hinzu.
- Dokumentieren Sie Ihre Zuweisungslogik für die Zukunft.
Fehlersuche
Wenn der Agent niemanden zuweist:
- Überprüfen Sie, ob Ihre Eingabeaufforderung einen Benutzerpool definiert.
- Stellen Sie sicher, dass Benutzer die richtigen Berechtigungen für den Ordner oder das Projekt haben.
Wenn die falsche Person zugewiesen wurde:
- Überprüfen Sie Ihre Eingabeaufforderung auf mehrdeutige Formulierungen.
- Stellen Sie sicher, dass Benutzerprofile aktuell sind.
- Testen Sie Ihre Eingabeaufforderung im Playground, um das Verhalten zu bestätigen.
Wenn die Zuweisung zufällig erscheint:
- Stellen Sie sicher, dass Ihre Kriterien spezifisch und klar sind.
- Beachten Sie, dass KI-Agenten bei ähnlichen Optionen gelegentlich unterschiedliche Entscheidungen treffen können.
Anmerkung
Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Zuweisungsaufforderungen regelmäßig, wenn sich Ihr Team ändert oder Ihre Prozesse weiterentwickeln.
Sobald Ihre Agenten bereitgestellt sind, können Sie ihre Leistung im Agent Activity Dashboard innerhalb der Verwaltungsoberfläche AI agents überwachen.
Agenten-Übersichts-Tabelle
Sehen Sie alle Ihre zugewiesenen Agenten mit folgenden Details:
- Agentenname und monatliche Aktivitätszusammenfassung (z. B. „5 Aktionen in diesem Monat“).
- Zeitstempel der letzten Aktionen.
- Aktionstypen (zum Beispiel das Ändern von benutzerdefinierten Feldern oder das Veröffentlichen von Kommentaren).
- Betroffene Arbeitselemente.
- Auslöseereignisse, die den Agenten aktiviert haben.
- Erfolgs- oder Fehlstatus.
- Agentenaktivitätsprotokolle filtern: Verwenden Sie die Filtersteuerungen über der Aktivitätstabelle, um das Protokoll einzugrenzen und bestimmte Ausführungen schneller zu finden. Verfügbare Filter: Zeitstempel, Aktion, Arbeitselement, Ausgelöst von, Status. Nützlich in stark frequentierten Spaces, in denen der Agent bereits Hunderte Male ausgeführt wurde – debuggen Sie einen Fehler, indem Sie auf den Fehlstatus filtern, oder verfolgen Sie die Historie eines bestimmten Arbeitselements.
Detaillierte Aktionsansichten
Klicken Sie auf eine Aktion, um weitere Informationen zu erhalten, darunter:
- Vollständige Agentendetails und Zeitstempel.
- Konkretes Arbeitselement und dessen Ort.
- Genauer Auslöser, der den Agenten aktiviert hat.
- Genaue durchgeführte Aktion (z. B. „Feld ‚Request Category‘ auf creative asset setzen“).
- Aktionsname: Wenn Sie der Aktion während der Einrichtung einen Namen gegeben haben, wird dieser neben dem Aktionstyp im Protokolleintrag angezeigt (z. B. „Priorität festlegen – benutzerdefiniertes Feld ändern“).
- KI-Begründung mit einer vollständigen Erklärung, warum der Agent seine Entscheidung getroffen hat.
Best Practices für das Monitoring
- Regelmäßige Überprüfung: Überprüfen Sie wöchentlich die Aktivitätsprotokolle des Agenten, um sicherzustellen, dass die Agenten wie erwartet arbeiten.
- Analyse der Begründung: Verwenden Sie die detaillierte Begründungsanzeige, um zu verstehen, wie Agenten Entscheidungen treffen, und um Möglichkeiten zur Verbesserung der Eingabeaufforderungen zu erkennen.
- Erfolgsraten-Tracking: Überwachen Sie Erfolgs- und Fehlstatus, um eventuelle laufende Probleme zu erkennen.
- Leistungsanpassung: Verfeinern Sie Agentenaufforderungen basierend auf Aktivitätsprotokollen, um Genauigkeit und Konsistenz zu erhöhen.
Wichtig
- Testen Sie Ihre Agenten-Einrichtung immer im integrierten Playground, bevor Sie sie bereitstellen. Sie können Beispiel-Elemente auswählen und genau sehen, wie der Agent reagieren wird, einschließlich seines Begründungsprozesses.
- Legen Sie Fallback-Werte für Fälle fest, in denen der Agent keine Entscheidung treffen kann.
- Agenten respektieren bestehende Berechtigungseinstellungen und greifen nicht auf Informationen zu, die Benutzer nicht sehen können.
- Am selben Ort (Ordner, Projekt oder Aufgabe) kann jeweils nur ein Agent jedes Typs arbeiten.
- Je nach gewähltem Umfang können Agenten auf Container-Ebene (Ordner oder Projekte) überwachen oder auf einzelne Arbeitselemente (Aufgaben) wirken.
Befolgen Sie diese Best Practices für Konfiguration und Scope-Management, um sicherzustellen, dass Ihre Agenten effizient arbeiten und maximalen Nutzen bringen.
Beachten Sie Ihren Scope
Die Verwaltung des Scopes eines Agenten ist der entscheidende Schritt beim Aufbau effektiver Automatisierung.
- „Alles auswählen“ vermeiden: Ein häufiger Fehler besteht darin, alle verfügbaren Scopes für einen Agenten auszuwählen. Dies kann zu unbeabsichtigten Aktionen und Leistungsproblemen führen.
- Action-Filter verwenden: Action-Filter sind das beste Werkzeug, um genau festzulegen, wo ein Agent arbeiten soll.
- Spezifische Elemente anvisieren: Konfigurieren Sie Agenten so, dass sie nur an bestimmten Elementtypen oder Elementen mit einem bestimmten Status wie „Aktiv“ arbeiten.
Ausgelöste Unterelemente nutzen
Eine der leistungsstärksten Funktionen beim Erstellen von Agenten ist die Möglichkeit, Unterelemente basierend auf einem übergeordneten Auslöser anzusprechen.
- Projekt-Blueprints automatisieren: Wenn Sie ein Projekt mit mehreren Unterelementen haben, können Sie den Agenten so einstellen, dass er auf all diesen Unterelementen Aktionen ausführt, sobald sich der Status des übergeordneten Projekts ändert.
- Aktionspräzision: Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Automatisierung genau dann durch die Projektstruktur nach unten fließt, wenn es nötig ist.
Ordnerkapazität verwalten
Das Datenvolumen, das ein Agent durchsuchen muss, wirkt sich erheblich auf seine Leistung aus.
- Elementanzahl begrenzen: Setzen Sie keine Agenten auf Ordner an, die eine enorme Anzahl von Elementen enthalten (z. B. 20.000 Elemente).
- Leistungsprobleme vermeiden: Große Ordnerumfänge können technische Probleme verursachen und die Verarbeitungskapazitäten des Agenten beeinträchtigen.
Wenn Sie in Wrike mit einem Agenten chatten, können Sie Folgefragen zu den Aktionen stellen, die er in Ihren Projekten und Aufgaben ausführt. Nutzen Sie diese Funktion, um Einblicke in die Entscheidungen und die Begründung des Agenten zu erhalten – alles in einem privaten Gespräch.
- Navigieren Sie zum Kommentarstream des Projekts oder der Aufgabe, in dem/der der Agent gehandelt hat.
- Klicken Sie im Kommentarfeld in der Symbolleiste auf das KI-Agent-Symbol, um verfügbare Agenten anzuzeigen, oder tippen Sie @ gefolgt vom Namen des Agenten. Das KI-Agent-Symbol filtert die Auswahl, sodass nur Agenten (keine regulären Benutzer) angezeigt werden, was das Finden des richtigen Agenten erleichtert.
- Auf der rechten Seite Ihres Bildschirms öffnet sich ein privates Chatfenster.
- Geben Sie Ihre Frage ein und drücken Sie Eingabe, um mit dem Agenten zu chatten.
Anmerkung
Ihr Gespräch mit dem Agenten ist privat. Andere Benutzer können nicht sehen, was Sie im Chatfenster besprechen.
Sie können den Chat nutzen, um zu verstehen, warum der Agent bestimmte Entscheidungen getroffen hat. Zum Beispiel:
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Warum er eine Aktion ausgeführt hat:
„Warum hast du diese Aufgabe als riskant markiert?“
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Welche Informationen er verwendet hat:
„Warum hast du das als Bug klassifiziert?“
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Wie er zu seinem Schluss gekommen ist:
„Warum dachtest du, dass dies blockiert ist?“
Tipp
- Stellen Sie klare, direkte Fragen, um die besten Antworten vom Agenten zu erhalten.
- Sie können die Antwort in die Zwischenablage kopieren und die Antwort im Chat positiv oder negativ bewerten.
Klicken Sie oben rechts im Chat auf die Schaltfläche X, um ihn zu schließen.
Um eine neue Unterhaltung zu öffnen, @erwähnen Sie den Agenten einfach erneut.
Anmerkung
Der Agent kann nur Aktionen erklären, die er bereits ausgeführt hat. Er kann über den Chat keine neuen Aktionen ausführen oder Analysen durchführen.
Was sind die Do’s und Don’ts beim Schreiben einer kreativen Eingabeaufforderung für einen benutzerdefinierten Agenten?
Do:
- Seien Sie spezifisch darin, wonach der Agent suchen soll.
- Geben Sie klare Beispiele für die Klassifizierungen oder Aktionen, die Sie erwarten.
- Definieren Sie Fallback-Verhalten für alle Randfälle.
- Verwenden Sie natürliche Sprache – schreiben Sie, als würden Sie es einem hilfsbereiten Kollegen erklären.
- Testen Sie Ihre Eingabeaufforderung gründlich im Testing Playground, bevor Sie sie bereitstellen.
Don't:
- Erstellen Sie keine übermäßig komplexe, mehrstufige Logik.
- Gehen Sie nicht davon aus, dass der Agent die Terminologie Ihres Unternehmens ohne Erklärung versteht.
- Vergessen Sie nicht, Situationen mit unklaren oder unvollständigen Informationen zu berücksichtigen.
- Setzen Sie Ihren Agenten nicht ein, ohne ihn vorher getestet zu haben.
- Klein anfangen: Testen Sie einen Agententyp in einem einzigen Ordner, bevor Sie ihn auf andere Bereiche ausweiten.
- Erst testen: Validieren Sie das Verhalten Ihres Agenten immer im Playground, bevor Sie ihn bereitstellen.
- Agenten kombinieren: Verwenden Sie den Intake Agent und den Triaging Agent gemeinsam, um Anfragen vollständig zu bearbeiten.
- Häufig überprüfen: Verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderungen regelmäßig basierend auf Aktivitätsprotokollen und Feedback des Teams.
- Kommunizieren: Halten Sie Ihr Team darüber informiert, wann Agenten aktiv sind, und teilen Sie mit, was automatisiert wird.
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Agent Chaining:
Die Aktion eines Agenten kann einen anderen Agenten auslösen. Dies ist der empfohlene Ansatz für Arbeitsabläufe, bei denen ein Schritt vom Ergebnis eines vorherigen Schritts abhängt.
So funktioniert es: Agent 1 führt eine Aktion aus (z. B. setzt einen Wert in einem benutzerdefinierten Feld) → Agent 2 ist so konfiguriert, dass er auf diese Feldänderung reagiert → Agent 2 führt den nächsten Schritt aus.
Beispiele:
- Triage → Zuweisung: Ein Triage-Agent setzt das Feld "Priorität" → Ein Zuweisungs-Agent wird bei Änderungen der Priorität ausgelöst und weist die Aufgabe basierend auf dem neuen Prioritätswert zu.
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Intake → Routing: Ein Intake-Agent überprüft eine Anfrage und setzt den Status auf „Erledigt“ → Ein Routing-Agent wird durch diese Statusänderung ausgelöst und verschiebt das Element in den richtigen Ordner.
Tipp
Mit der Aktion „Standort ändern“ kann der Routing-Agent Elemente jetzt nativ in Ordner verschieben. Konfigurieren Sie den Routing-Agenten mit einer Aktion „Standort ändern“ und betten Sie die Zielordner als Standort-Chips in seine Anweisung ein.
- Kategorisierung → Benachrichtigung: Ein Kategorisierungs-Agent setzt das Feld Typ → Ein Benachrichtigungs-Agent wird bei Typänderungen ausgelöst und veröffentlicht einen gezielten Kommentar.
Wann Verkettung und wann Mehrfachaktion verwenden:
- „Muss Aktion B wissen, was Aktion A entschieden hat?“ → Verkettung verwenden (separate Agenten).
- „Brauche ich einen Kommentar UND eine Feldaktualisierung zur selben Sache?“ → Mehrfachaktion verwenden (ein Agent).
Verwenden Sie berechnete Felder, um den Sichtbereich der Agenten zu erweitern:
Agenten haben keinen Zugriff auf Arbeitsbelastungsmetriken oder Kapazitätsdaten und können keine verlässlichen Berechnungen durchführen. Agenten KÖNNEN jedoch berechnete/Formel-Felder lesen. Erstellen Sie eine Formel, die den benötigten Wert berechnet (z. B. verfügbare Kapazität, Überfälligkeitsprozentsatz, Risikowert). Der Agent kann das Ergebnis auslesen und darauf reagieren.
Verhalten:
- Nicht-deterministisches Verhalten: KI-Agenten können auf dieselbe Situation leicht unterschiedliche Antworten geben – das ist bei KI zu erwarten.
- Kontextgrenzen: Agenten können nur auf Informationen innerhalb ihres zugewiesenen Bereichs zugreifen und mit ihnen arbeiten.
- Sprachverarbeitung: Agenten erzielen die besten Ergebnisse, wenn Sie klaren, beschreibenden Text bereitstellen. Agenten verwenden für ihre Ausgabe die Sprache, die in den Anweisungen genutzt wird.
- Unzuverlässige Mathematik/Berechnungen – Agenten sind bei Arithmetik, Zählen und mehrstufigen Berechnungen unzuverlässig. Verwenden Sie Formel-Felder und Automatisierungen für rechenintensive Arbeitsabläufe. Agenten sind hervorragend darin, berechnete Werte zu lesen und Entscheidungen darauf basierend zu treffen.
- Ähnlich benannte Elemente: Agenten können gleichrangige Elemente mit ähnlichen Namen verwechseln (z. B. „Gate1“ vs. „Gate2“). Teilen Sie ähnlich benannte Elemente in separate Aktionen auf.
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Aktionen, die Agenten nicht ausführen können:
- Elemente löschen
- Aufgaben-/Projektbeschreibungen ändern
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Daten, auf die Agenten nicht zugreifen können:
- Metriken zur Arbeitsbelastung von Benutzern – Agenten können zugewiesene Aufgaben zählen, aber nicht auf Kapazitätsplanungs- oder Terminplanungsdaten zugreifen
- Benutzerdefinierte Felder vom Typ „Person“
- Anhänge (PDFs, Bilder, Dokumente)
- Externe Datenquellen (Wissensdatenbanken, Google Docs, SharePoint, externe APIs)
- Daten außerhalb des zugewiesenen Space-Bereichs
Wenn Ihr Agent nicht reagiert:
- Ist der Agent in den Space-Einstellungen aktiviert?
- Wurde dem Agenten ein Standort zugewiesen? Das Erstellen eines Agenten reicht nicht aus – Sie müssen ihn im Zielordner, Projekt oder in der Aufgabe @erwähnen.
- Entspricht der Auslöser dem, was tatsächlich passiert ist? Wenn der Auslöser beispielsweise „Status geändert“ lautet, der Benutzer aber ein benutzerdefiniertes Feld geändert hat, wird der Agent nicht ausgelöst.
- Bei datumsbasierten Auslösern prüfen Sie, dass das Datumsfeld einen Wert hat und das Auslöseintervall korrekt ist.
Wenn Ihr Agent falsche Entscheidungen trifft::
- Überprüfen Sie das Aktivitäts-Dashboard und lesen Sie die KI-Begründung, um zu verstehen, wie der Agent zu seinem Ergebnis kam.
- Testen Sie im Playground mit dem tatsächlichen Element, das das falsche Ergebnis erzeugt hat.
- Machen Sie Ihre Anweisungen präziser – fügen Sie explizite Regeln, Beispiele und Fallback-Verhalten hinzu.
- Wenn der Agent ähnlich benannte Elemente verwechselt (z. B. „Phase 1“ vs. „Phase 2“), teilen Sie sie in separate Aktionen auf.
Wenn die Zuweisung zufällig oder falsch erscheint
- Stellen Sie sicher, dass Ihr Prompt Teammitglieder namentlich aufführt – Agenten können keine Benutzergruppen oder Profilattribute nachschlagen.
- Überprüfen Sie, ob die Namen korrekt geschrieben sind.
- Fügen Sie eine Fallback-Logik für Fälle hinzu, in denen niemand Ihren Kriterien entspricht.
- Denken Sie daran, dass Agenten zugewiesene Aufgaben zählen können, aber keinen Zugriff auf Arbeitsbelastungs- oder Terminplanungsdaten haben.