Ajan

Genel bakış

Ajan düğümü iş akışınıza yapay zeka getirir. Metni analiz edebilir, karar verebilir, yapılandırılmış veri çıkarabilir, içerik üretebilir ve doğal dil talimatlarıyla soruları yanıtlayabilir.

En uygun olduğu durum: İçerik analizi, kategorizasyon, veri çıkarma, karar verme, özetleme ve zekâ gerektiren herhangi bir görev.

Ajan düğümünü ne zaman kullanmalı?

İdeal olduğu durumlar:

• İçeriği analiz etme ve kategorizasyon
• Yapılandırılmamış metinden yapılandırılmış veri çıkarma
• Ölçütlere göre karar verme
• Özet veya rapor üretme
• Duygu analizi
• Veri hakkında soruları yanıtlama
• İçerik üretimi
• Çeviri ve dil görevleri

İdeal olmadığı durumlar:

• Basit veri dönüşümleri (Kod düğümü kullanın)
• Matematiksel hesaplamalar (Kod düğümü kullanın)
• Doğrudan API çağrıları (HTTP isteği düğümü kullanın)

Yapılandırma

Ajan seçin veya oluşturun

Mevcut ajanı kullan

• Çalışma alanı ajanlarınızdan seçin
• Ajanın yapılandırmasını ve bilgisini miras alır
• Sohbet ve iş akışlarında tutarlı davranış

Yeni ajan oluştur

• Bu iş akışı için özel ajan tanımlayın
• Bağımsız yapılandırın
• Otomasyon için optimize edilmiştir

Ajan talimatları

Ajanın ne yapması gerektiğine dair net talimatlar verin:

İyi talimatlar:

Analyze the customer feedback and determine:
1. Sentiment (positive, neutral, negative)
2. Main topic category (product, service, pricing, support)
3. Urgency level (low, medium, high)
4. Key issues mentioned

Feedback: {{trigger.output.feedback_text}}

Zayıf talimatlar:

Analyze this feedback: {{trigger.output.feedback_text}}

Girdi değişkenleri

Önceki düğümlerden ajana veri iletin:

Customer: {{trigger.output.customer_name}}
Order ID: {{trigger.output.order_id}}
Issue: {{trigger.output.description}}

Please analyze this support ticket and categorize it.

Yapılandırılmış çıktı (Önerilen)

Ajandan istediğiniz tam yapıyı tanımlayın:

Neden yapılandırılmış çıktı kullanılır:

• Garantili biçim (her zaman geçerli JSON)
• Ayrıştırma hatası yok
• Aşağı akış düğümleri için güvenilir
• Ayıklaması daha kolay

Örnek:

{
  "sentiment": "positive",
  "category": "product_feedback",
  "priority": "medium",
  "summary": "Customer loves the new feature",
  "action_needed": false
}

Yapılandırın:

1. "Yapılandırılmış çıktı"yı etkinleştirin
2. Çıktı alanlarını tanımlayın:
   • Alan adı
   • Tür (string, number, boolean, array)
   • Açıklama

Maks. adım

Maks. adım, Ajanın yürütme sırasında alabileceği araç çağrısı adımı sayısını ayarlar. Bu, kontrolden çıkan Ajanların aşırı kaynak kullanmasını önler.

Varsayılan: 25 adım Minimum: 1 Maksimum: 100

Ne zaman ayarlanmalı:

• Düşük (5–10): Öngörülebilir araç kullanımı olan basit görevler
• Varsayılan (25): Çoğu kullanım senaryosu
• Yüksek (50–100): Karmaşık araştırma veya çok adımlı analiz

Araçlar ve yetenekler

Ajan için ek yetenekleri etkinleştirin. Araçlar dört türle bir dizi olarak yapılandırılır:

Yerleşik yetenekler

• Web araması: Ajan doğrulama ve güncel bilgi için internette arama yapabilir
• Kod yürütme ve dosya oluşturma: İş akışı ajanları hesaplama yapmak, veri dönüştürmek ve dosya çıktıları (CSV, elektronik tablo, belge, görüntü vb.) üretmek için kabuk komutları çalıştırıp kod yürütebilir. Bu varsayılan olarak etkindir ve araç listesine eklenmesi gerekmez.

Entegrasyon aksiyonları

• Bağlı entegrasyonlarınızdan belirli aksiyonlar ekleyin
• Her aksiyon isteğe bağlı olarak yürütmeden önce onay gerektirebilir (insan onayı)
• Birden fazla bağlantınız varsa hangisinin kullanılacağını belirtin

Bilgi merkezleri

• İş akışı düzenleyicisinde Bilgi merkezleri Bilgi merkezi olarak görünür
• Ajanın belgelerinizde arama yapabilmesi için Bilgi merkezleri ekleyin
• Ajan soruları yanıtlarken ilgili bölümleri otomatik alır

Diğer ajanlar

• Uzmanlaşmış alt görevler için diğer ajanları araç olarak çağırın
• Birden fazla uzmanlık alanı olan karmaşık iş akışları için yararlıdır

Hata işleme

İş akışının bu düğümden gelen hataları nasıl ele alacağını yapılandırın:

Bağlantı geçersiz kılmaları

Entegrasyon aksiyonları kullanırken ajanın belirli araçlar için hangi bağlantıyı kullanacağını geçersiz kılabilirsiniz. Şunlar için yararlıdır:

• Aynı entegrasyona birden fazla bağlantınız olduğunda (ör. farklı Slack çalışma alanları)
• İş akışının belirli bir hizmet hesabı kullanmasını istediğinizde

Ekler

İşleme için kullanılabilir olacak dosyaları doğrudan ajan düğümüne ekleyin. Bunlar şunlar olabilir:

• İş akışına yüklenen dosyalar
• Önceki düğüm çıktılarından dosyalar
• Statik referans belgeler

Örnek kullanım senaryoları

İçerik kategorizasyonu

Agent Configuration:
- Instructions: "Categorize this article by topic and suggest tags"
- Input: {{trigger.output.article_text}}
- Model: GPT-3.5 Turbo
- Structured Output:
  {
    "category": "string",
    "tags": ["string"],
    "confidence": "number"
  }

Lead nitelendirme

Agent Configuration:
- Instructions: "Score this lead based on company size, role, and use case"
- Input:
  Company: {{trigger.output.company}}
  Role: {{trigger.output.role}}
  Use case: {{trigger.output.use_case}}
- Model: GPT-4
- Structured Output:
  {
    "score": "number (0-100)",
    "qualification": "hot|warm|cold",
    "reasoning": "string"
  }

Belge özetleme

Agent Configuration:
- Instructions: "Summarize this document in 3-5 bullet points"
- Input: {{trigger.output.document_text}}
- Model: Claude Sonnet
- Structured Output:
  {
    "summary_points": ["string"],
    "key_topics": ["string"],
    "word_count": "number"
  }

Duygu analizi

Agent Configuration:
- Instructions: "Analyze sentiment and emotional tone"
- Input: {{trigger.output.customer_message}}
- Model: GPT-3.5 Turbo
- Structured Output:
  {
    "sentiment": "positive|neutral|negative",
    "emotion": "string",
    "confidence": "number"
  }

Ajan çıktısına erişme

Yapılandırılmış çıktı olmadan:

{{agent_node_name.output.messages}}

Yapılandırılmış çıktıyla:

{{agent_node_name.output.structured.sentiment}}
{{agent_node_name.output.structured.category}}
{{agent_node_name.output.structured.summary}}
{{agent_node_name.output.structured.tags[0]}}

İstem mühendisliği ipuçları

Açık olun

❌ "Analyze this text"
✅ "Analyze this customer feedback and categorize as bug, feature request, or question"

Bağlam sağlayın

You are analyzing customer support tickets for a SaaS company.
Categorize by urgency based on:
- Urgent: System down, data loss, security issue
- High: Blocking user's work
- Medium: Inconvenience but has workaround
- Low: Feature request or question

Örnekler kullanın

Categorize these issues:
Example 1: "Can't log in, getting 500 error" → Urgent
Example 2: "How do I export data?" → Low

Now categorize: {{trigger.output.issue}}

Çıktıyı kısıtlayın

Respond with ONLY one of these categories: bug, feature, question
Do not explain your reasoning.

En iyi uygulamalar

İş akışları için yapılandırılmış çıktı neredeyse her zaman daha iyidir. Ayrıştırma hatalarını önler ve veriyi sonraki düğümlerde kullanmayı kolaylaştırır.

Net, ayrıntılı talimatlar daha iyi sonuçlar verir. Görev karmaşıksa örnekler ekleyin.

Ajanlar odaklı girdilerle en iyi çalışır. Uzun belgeler işliyorsanız önce ilgili bölümleri çıkarmayı düşünün.

Ajan performansı değişebilir. Tutarlı sonuçlar için gerçek veri örnekleriyle test edin.

Beklenmeyen çıktıları veya hataları ele almak için ajan düğümünden sonra doğrulama ekleyin.

Sonraki adımlar

• Kod düğümü — Ajan işlemesinden önce/sonra veriyi dönüştürün
• Koşul düğümü — Ajan kararlarına göre yönlendirin
• Maliyet yönetimi — Ajan maliyetlerini optimize edin
• Ajanlar — İş akışlarında ajan kullanmayı öğrenin