Kundendienstmitarbeiters (Kundendienstmitarbeiter) - Amazon Quick
UI-AgentenBenutzerdefinierte Agenten

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Kundendienstmitarbeiters (Kundendienstmitarbeiter)

  • UI-Agent — KI-Agent für Webbrowser-Aufgaben. Wird für dynamische und intelligente Webautomatisierung verwendet. Schreiben Sie einfach Anweisungen, damit es auf Websites navigiert, Daten extrahiert und strukturierte Ausgaben generiert.

  • Benutzerdefinierter Agent — KI-Agent für komplexe Aufgaben. Erstellen Sie einen Agenten, der Anweisungen in natürlicher Sprache verstehen und mithilfe der verfügbaren Tools Maßnahmen ergreifen kann. Wird für Aufgaben verwendet, die Argumentation, Urteilsvermögen und dynamische Planung erfordern.

UI-Agenten

UI-Agent ist ein systemeigener Agent, der Anweisungen in natürlicher Sprache versteht, um komplexe Browseraktionen auszuführen. Er kann selbstständig auf Websites navigieren, klicken, Daten eingeben, lesen und strukturierte Ausgaben erzeugen, die für nachfolgende Automatisierungsschritte optimiert sind. Zu den Anwendungsfällen gehören beispielsweise die Zusammenfassung von Produkten auf einer Webseite oder das Abrufen von Daten durch das Navigieren auf Websites.

Eigenschaften

Title

Name des Agenten step/UI

Anleitungen

In dieses Feld schreiben Sie die Aufforderung für den Agenten in natürlicher Sprache. Bewährte Methoden beim Schreiben der Aufforderung:

  • Formulieren Sie klar und deutlich, was Sie wollen.

  • Strukturieren Sie die Aufforderung. Erwähnen Sie zunächst „Aufgabe“ oder „Rolle“ und dann „Anweisungen“, um die Aufgabe mit nummerierten Schritten zu erledigen

  • Fügen Sie Einschränkungen hinzu (überprüfen Sie z. B. nur den Produktbereich) und geben Sie an, wann stop/end (z. B. beenden Sie den Vorgang, wenn Sie die entsprechenden Informationen gefunden haben)

  • Geben Sie positive und negative Beispiele an (tun Sie das nicht)

  • Geben Sie die Längenanforderungen (z. B. weniger als 100 Wörter) oder das Ausgabeformat (z. B. Datum im MM/DD/YY Format) klar an

Setzen Sie den Text in dreifache Anführungszeichen („"“), um mehrzeilige Eingabeaufforderungen zu schreiben. Beispiel:

"""Task: Locate the company's latest annual report.
* Visit the provided URL.
* Look for the annual report. The report may be titled 'Annual Report', 'Financial Report', 'Year in Review', or similar variations..."""
Strukturierte Ausgabe (optional)

Antwort des Agenten: Name der Variablen, der die Ausgabe dieses Vorgangs zugewiesen werden soll

Wie konfiguriert man strukturierte Ausgabefelder

Hinzufügen von Feldern

  • Klicken Sie auf Feld hinzufügen, um ein neues Ausgabefeld zu erstellen

  • Geben Sie den Ausgabenamen ein — dieser wird zum JSON-Eigenschaftsnamen

  • Wählen Sie den Typ aus der Dropdownliste

  • Markieren Sie Erforderlich, wenn das Feld immer vorhanden sein muss

  • Fügen Sie eine Beschreibung hinzu, die dem KI-Agenten als Leitfaden dient

Feldtypen

  • Zeichenfolge — Textwerte (Namen, Beschreibungen, Zusammenfassungen)

  • Zahl — Numerische Werte (Anzahl, Punktzahlen, Prozentsätze)

  • Boolean — True/false Werte (Statusflags, Fragen) yes/no

  • Objekt — Verschachtelte Struktur (komplexe Datengruppierungen)

  • Array — Liste von Elementen (Tags, Kategorien, mehrere Werte)

  • Datei — Dateiverweise (Dokumentanhänge, Bilder)

  • Datentabelle — Tabellarische Daten (Strukturierte Datensätze, Berichte)

Arbeiten mit komplexen Typen

Objekte und Arrays können verschachtelte Felder enthalten:

  • Klicken Sie auf den Erweiterungspfeil (▶) neben Objekt- oder Array-Feldern

  • Verwenden Sie innerhalb der verschachtelten Struktur die Option Feld hinzufügen

  • Halten Sie die Verschachtelung auf maximal 2-3 Ebenen, um eine optimale Leistung zu erzielen

Beispiel für eine Konfiguration

Hier ist eine einfache Konfiguration zur Zusammenfassung von Kundenfeedback:

{
  "orderId": "12345",
  "numberOfOrders": 3,
  "hasShipped": true,
  "orderDetails": {
    "quantity": 2,
    "productName": "ABC",
  },
  "tags": ["electronics", "urgent"]
}

Diese Struktur würde wie folgt konfiguriert werden:

  • orderId (Zeichenfolge, erforderlich)

  • numberOfOrders (Nummer, erforderlich)

  • hasShipped (Boolean, erforderlich)

  • OrderDetails (Objekt, erforderlich)

    • Menge (Anzahl, erforderlich)

    • ProductName (Zeichenfolge, erforderlich)

  • tags (Array von Zeichenketten, optional)

Best Practices

  • Verwende aussagekräftige Feldnamen — Hilf der KI zu verstehen, welche Daten extrahiert werden sollen

  • Fügen Sie klare Beschreibungen hinzu — Stellen Sie Kontext für komplexe Felder bereit

  • Markieren Sie kritische Felder als erforderlich — Stellen Sie sicher, dass wichtige Daten immer vorhanden sind

  • Schränken Sie die Verschachtelungstiefe ein — Halten Sie die Strukturen einfach, um eine bessere Leistung zu erzielen

  • Testen Sie Ihre Konfiguration — Stellen Sie sicher, dass die Ausgabe Ihren Erwartungen entspricht, indem Sie den Agent-Schritt ausführen und die Antwort verifizieren.

Wichtige Hinweise

  • JSON-Wissen: Sie kennen sich nicht mit JSON aus? Lernen Sie die Grundlagen auf json.org

  • Keine Validierung: Derzeit validiert das System die Ausgabestruktur nicht. Stellen Sie sicher, dass Ihre Automatisierung fehlende oder falsch formatierte Daten verarbeitet

Benutzerdefinierte Agenten

Der benutzerdefinierte Agent ist eine intelligente Aktion, die Eingaben in natürlicher Sprache verarbeitet, um komplexe Schritte mithilfe integrierter Funktionen zum Aufrufen von Tools zu automatisieren. Er verwendet in erster Linie Integrationen als Tool-Oberfläche und bietet gleichzeitig Erweiterbarkeit, um Code als Tool und andere native Aktionen wie Aufgaben zu verwenden. human-in-the-loop Der Agent liefert strukturierte, vorhersehbare Ergebnisse, die für die nahtlose Integration in nachfolgende Automatisierungsschritte optimiert sind.

Eigenschaften

Title

Name des step/custom Agenten

Mode

Ein Modus definiert, wie der Agent auf der Grundlage Ihres Anwendungsfalls arbeitet. Die drei verfügbaren Modi sind: Fast, Pro und Custom. Fast eignet sich am besten für einfache Aufgaben wie Zusammenfassung, Klassifizierung und umfangreiche Automatisierungen, und Pro ist ideal für komplexe Aufgaben, bei denen mehrere Tools oder Aktionen logisch überlegt und orchestriert werden müssen. Fast und Pro sind vollständig verwaltete Modi, für die keine vorherige Einrichtung erforderlich ist. Im benutzerdefinierten Modus benötigen Sie einen Bedrock Converse-Anschluss und können das Modell auswählen, das Sie verwenden möchten. Dies ist ideal, wenn Sie bereits eine Eingabeaufforderung für ein bestimmtes Bedrock-Modell optimiert haben, speziell ein bestimmtes Bedrock-Modell für den Agenten benötigen oder Ihr eigenes benutzerdefiniertes oder fein abgestimmtes Modell hinzufügen möchten, das auf Bedrock gehostet wird. Da Sie im benutzerdefinierten Modus Ihr eigenes Modell über einen Konnektor von Bedrock mitbringen, wird die Modellinferenz separat von dem Konto abgerechnet, das mit diesem Bedrock-Konnektor verknüpft ist.

Anleitungen

In dieses Feld schreiben Sie die Aufforderung für den Agenten in natürlicher Sprache. Bewährte Methoden beim Schreiben der Aufforderung:

  • Formulieren Sie klar und deutlich, was Sie wollen.

  • Strukturieren Sie die Aufforderung. Erwähnen Sie zunächst „Aufgabe“ oder „Rolle“ und dann „Anweisungen“, um die Aufgabe mit nummerierten Schritten zu erledigen

  • Um die Genauigkeit des Tool-Aufrufs zu verbessern und den Agenten anzuleiten, geben Sie in der Aufforderung klar an, welches Tool bei jedem Schritt verwendet werden soll, falls zutreffend.

  • Geben Sie die Längenanforderungen (z. B. weniger als 100 Wörter) oder das Ausgabeformat (z. B. Datum im MM/DD/YY Format) klar an

Setzen Sie den Text in dreifache Anführungszeichen („"“), um mehrzeilige Eingabeaufforderungen zu schreiben. Beispiel:

"""You are content summarization agent.
Summarize the last two paragraphs of the provided text, focusing only on the main conclusion."""
Tools (optional)

Ein Tool ermöglicht es dem KI-Agenten, mit externen Systemen zu interagieren oder bestimmte Aufgaben auszuführen

Allgemeine Tools

Benutzeraufgabe erstellen

Wenn dieses Tool aktiviert ist, kann der Agent eine Human-in-the-Loop (HITL-) Aufgabe auslösen, wenn sie nicht weiterkommt und Unterstützung bei der Ausführung benötigt. Der Agent hält an und wartet auf menschliche Eingaben. Sobald die erforderlichen Informationen bereitgestellt wurden, fährt er fort. Die HITL-Aufgabe wird im Task-Center sichtbar sein. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, kann der Autor in der Eingabeaufforderung genau angeben, wann der Agent HITL aufrufen soll.

Integrationen

Wenn Sie Ihrer Automatisierungsgruppe bestimmte Konnektoren wie Salesforce, MS Exchange oder Bedrock hinzugefügt haben, werden die entsprechenden Aktionen hier angezeigt. Der Autor kann dann die relevanten Aktionen auswählen, die als Tools für den Agenten verwendet werden sollen. Für eine optimale Leistung wird empfohlen, den Agenten auf 3—5 Tools zu beschränken.

Strukturierte Ausgabe (optional)

Konfigurieren Sie Ihren AI-Agenten so, dass er eine strukturierte JSON-Ausgabe zurückgibt, die in nachfolgenden Schritten problemlos verarbeitet werden kann. Diese Funktion ist ideal für die Textzusammenfassung, die Generierung von Berichten, die Datentransformation und das Extrahieren von Statistiken aus unstrukturierten Inhalten. Dies ist ein optionales Feld. Wenn Sie keine strukturierte Ausgabe definieren, gibt der Agent standardmäßig die Ausgabe in natürlicher Sprache zurück.

Antwort des Agenten: Name der Variablen, der die Ausgabe dieses Vorgangs zugewiesen werden soll

Anmerkung

Die strukturierte Ausgabekonfiguration für benutzerdefinierte Agenten folgt demselben Format wie UI-Agenten. Ausführliche Anweisungen zur Konfiguration finden Sie im Abschnitt Strukturierte Ausgabe von UI-Agenten.

Testen benutzerdefinierter Agenten

Benutzer können den Agenten unabhängig von der vollständigen Automatisierung testen, um das Verhalten zu überprüfen, Eingabeaufforderungen zu debuggen und schneller zu iterieren.

Den Test starten

  • Wenn Sie mit der Maus auf die Agenten-Karte zeigen, wird oben auf der Karte eine separate Schaltfläche zum Ausführen angezeigt

  • Klicken Sie auf die Schaltfläche, um diesen speziellen Agenten einem Komponententest zu unterziehen

  • Es öffnet sich ein Fenster zur Erfassung von Variablen und erkennt automatisch alle Variablen, die in der Eingabeaufforderung/Anweisung verwendet wurden

    • Eine Vorschau der Eingabeaufforderung dieses Agenten wird angezeigt und hebt alle auto erkannten Variablen hervor

    • Geben Sie vor dem Start des Komponententests Werte für jede Variable ein. Ähnlich wie bei allen anderen Ausdrucksfeldern von Amazon Quick Automate muss der Wert einer bestimmten Variablen eine gültige Ausdruckssyntax haben. Andernfalls wird ein Fehler auf dem Bildschirm angezeigt, der den Benutzer daran hindert, den Test zu starten.

Test läuft

Benutzer können den Feed mit dem Ausführungsprotokoll im Audit-Panel auf der rechten Seite sehen. Die Erfahrung ist dieselbe wie beim Ausführen der gesamten Automatisierung.

Nach dem Testlauf

  • Der Benutzer kann die Eingabevariablen und das Ausgabeergebnis auf der Registerkarte „Variablen beobachten“ unter dem Protokoll-Feed sehen.

  • Dem Benutzer wird über dem Log-Feed eine Karte mit grundlegenden Kennzahlen angezeigt (insgesamt genutzte Zeit und verwendete Tools).

Beispiele

Anwendungsfall 1: E-Mail-Klassifizierung und Zuweisungsagent

Rolle: Sie sind ein Agent für die Kategorisierung und Zuweisung von E-Mails

Anleitung: Gehen Sie wie folgt vor:

  • Schritt 1: Klassifizieren Sie die eingehende E-Mail anhand der Spalte Kategorie der bereitgestellten Referenztabelle als Wissen

  • Schritt 2: Verwenden Sie das E-Mail-System, um eine Benachrichtigung zu senden:

    • Von: [system_email]

    • An: [team_distribution_email]

    • Betreff: [Klassifizierungsergebnis]

    • Hauptteil: Fügen Sie eine kurze Zusammenfassung bei, in der die Gründe für die Klassifizierung und die wichtigsten Punkte aus der ursprünglichen E-Mail erläutert werden

  • Schritt 3: Erstellen Sie für alle gültigen Kategorien (außer „unbekannt“) einen neuen Fall in Salesforce mit:

    • Betreff: [Ursprünglicher E-Mail-Betreff]

    • Beschreibung: Zusammengefasstes Problem aus dem E-Mail-Text

    • Priorität: Basierend auf der Dringlichkeit des Inhalts () High/Medium/Low

    • Typ: Wählen Sie den entsprechenden Typ () Question/Problem/Feature Request/Other

    • Status: 'Neu'

    • Kategorie: [Klassifizierungsergebnis aus Schritt 1]

  • Schritt 4: Falls als „unbekannt“ eingestuft:

    • Zur manuellen Überprüfung an den Supervisor weiterleiten

    • Fügen Sie eine Notiz hinzu, in der erklärt wird, warum die Klassifizierung unsicher

    • Folgen Sie je nach der Kategorie, die Sie vom Supervisor erhalten haben, Schritt 2 und 3 und beenden Sie

    • Wenn die vom Supervisor erhaltene Kategorie unbekannt oder ungültig ist, beenden Sie den Vorgang