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Referenz für AI-Agent-Trigger

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Wrike-Dokumentationsteam

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Kurz gesagt

Wrike-Agent-Trigger legen fest, wann ein AI-Agent ausgeführt wird. Wähle einen Triggertyp – Geplant, Ereignisbasiert, Datumsbasiert, API-gesteuert oder Wrike Automatisierungen – und lege dann den Geltungsbereich fest (beliebiges Unterelement oder das Element selbst). AI-Agenten können die meisten Typen benutzerdefinierter Felder, Autoren, Verantwortliche, Daten von übergeordneten/gleichgeordneten/Unteraufgaben sowie den Standortkontext auslesen, um Arbeitsabläufe wie Intake, Triage, Erinnerungen und Berichte zu automatisieren.

Tabelle 10. Verfügbarkeit

Free Team Business Pinnacle Apex
Availability: Business, Pinnacle, Apex. ; Unverfügbarkeit: Free, Team;

Überblick

Trigger definieren, wann ein AI-Agent ausgeführt wird. Wähle den Triggertyp aus, der zu deinem Arbeitsablauf passt, und lege dann den Geltungsbereich fest, der bestimmt, auf welche Elemente der Trigger angewendet wird.

AI-Agent-Triggertypen

Triggertyp Auslösezeitpunkt Beispiel
Geplant In einem festgelegten Intervall (täglich, wöchentlich oder benutzerdefiniert) Ein täglicher Risikostatus-Reporter
Ereignisbasiert Bei Ereignissen wie "Neues Element erstellt" oder "Feldwert geändert" (Status oder andere Felder) Auslösen bei Statusänderungen
Datumsbasiert Relativ zu einem Datumsfeldwert "3 Tage vor dem Fälligkeitsdatum" oder "Wenn das Startdatum erreicht ist"
API-gesteuert Wenn Änderungen über die Wrike API vorgenommen werden Integration mit externen Systemen
Wrike Automatisierungen Bidirektional mit Automatisierungen – Regeln können AI-Agenten auslösen, und Agentenaktionen können Regeln aktivieren Komplexe mehrstufige Arbeitsabläufe, die AI + regelbasierte Automatisierung kombinieren

Anmerkung

Datumsbasierte Details: Funktioniert mit Datums- und Datumszeit-benutzerdefinierten Feldern und unterstützt die Berechnung von Arbeitstagen. Ideal für Erinnerungen, Eskalationen und fristbasierte Aktionen.

Wie AI-Agenten benutzerdefinierte Felder lesen können

AI-Agenten können diese Typen benutzerdefinierter Felder lesen und darauf reagieren: Text, Zahl, Prozent, Währung, Datum, Einzelauswahl, Mehrfachauswahl, Dauer, Kontrollkästchen, Datenbanklink, Spiegelungen und berechnete/Formelfeld-Felder.

Zusätzlich zu benutzerdefinierten Feldern können AI-Agenten Folgendes lesen:

  • Autor und Verantwortlicher des Arbeitselements
  • Leere benutzerdefinierte Felder – Agenten können erkennen, was fehlt, anstatt nur, was vorhanden ist
  • Berechnete/Formelfeld-Felder – können Systemdaten offenlegen, auf die Agenten nicht direkt zugreifen können (Kapazität, Arbeitslast, geplante Stunden)
  • Benutzerdefinierte Felder des übergeordneten Elements
  • Gleichgeordnete und Unteraufgaben-Elemente für elementübergreifende Schlussfolgerungen
  • Standortkontext – wo sich der Agent in der Space- und Account-Hierarchie befindet

Trigger-Geltungsbereich

Lege den Geltungsbereich fest, wann der Trigger ausgelöst werden soll:

Beliebiges Unterelement des Arbeitselements, dem der AI-Agent hinzugefügt wurde

  • Verwende dies für Aktionen auf Aufgabenebene, wie Intake oder Triage. Der AI-Agent reagiert auf Änderungen in Unterelementen und handelt innerhalb dieser Unterelemente.
  • Beispiel: Der Intake-Agent wird zu einem Ordner für eingehende Anfragen hinzugefügt. Wenn ein neues Unterelement hinzugefügt wird, löst dies den AI-Agenten aus, um zu prüfen, ob alle erforderlichen Informationen (z. B. Verantwortlicher oder Fälligkeitsdatum) vorhanden sind, und anschließend einen Kommentar zu diesem Unterelement zu posten.

Element, dem der AI-Agent hinzugefügt wurde

  • Verwende dies für Sammelaktionen wie einen Risikoreporter. Der AI-Agent reagiert auf Änderungen in diesem Element und handelt auf demselben Element.
  • Beispiel: Ein benutzerdefinierter Agent wird zu einem "Product Launch"-Projekt hinzugefügt, um Follower über Änderungen zu informieren. Wenn ein benutzerdefiniertes Feld geändert wird, veröffentlicht der AI-Agent einen Kommentar und @erwähnt alle Follower.

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