Ein benutzerdefinierter Agent ist ONE, der eine Aufgabe ausführt, die du definierst. Er beginnt, wenn etwas in Factorial IT passiert oder nach einem Zeitplan, folgt deinen Anweisungen und verwendet nur das Wissen und die Verbindungen, die du ihm gibst.

Funktion/Features

Überblick

Du kannst einen Agenten von einer leeren Seite aus erstellen oder eine der Agenten-Vorlagen nehmen und anpassen. Jeder Agent hat Auslöser (was ihn startet), Anweisungen (was er tut), Wissen und Verbindungen (was er verwenden kann) und eine Modellstufe. Du kannst ihn testen, bevor er wirklich läuft, und jede Ausführung danach verfolgen.

Bevor du beginnst

• Um Agenten zu erstellen, zu bearbeiten, zu aktivieren oder zu löschen, benötigst du die Berechtigung Manage AI agents. View AI agents ermöglicht es dir, Agenten und deren Ausführungen zu sehen.
• Veröffentliche Wissensdatenbankartikel für jede Richtlinie oder jedes Verfahren, dem der Agent folgen muss.
• Richte Verbindungen für jedes System außerhalb von Factorial IT ein, das der Agent erreichen muss.

Wie man es verwendet

Gehe zu AI Agents > Agents und klicke auf Browse templates. Wähle im Katalog Templates eine Vorlage zur Anpassung aus oder klicke auf Start from scratch.

Benenne und beschreibe den Agenten:

• Name: bis zu 80 Zeichen. So wird der Agent in der Liste und bei seinen Ausführungen angezeigt.
• Icon: klicke auf Shuffle colour, um dem Agenten eine andere Farbe zu geben.
• Beschreibung: ein oder zwei Sätze, wofür der Agent gedacht ist.

Klicke auf Add trigger und wähle einen Typ:

• Ereignis: der Agent läuft jedes Mal, wenn das gewählte Factorial IT-Ereignis eintritt. Durchsuche die Liste und wähle das Ereignis aus.
• Zeitplan: der Agent läuft nach einem sich wiederholenden Muster. Setze Starting (ein Datum), alle n Stunden, Tage, Wochen oder Monate, um eine Uhrzeit und eine Zeitzone. Wöchentliche Zeitpläne lassen dich die Tage auswählen; monatliche erlauben es dir, den Tag des Monats auszuwählen.

Schreibe die Anweisungen. Der Agent erhält sie bei jeder Ausführung: was zu überprüfen, was zu tun ist, was deinem Team überlassen werden soll und wie zurückberichtet werden soll. Siehe "Gute Anweisungen schreiben" unten.

Um ONE sie entwerfen zu lassen, klicke auf das Assistenten-Icon neben Anweisungen. Er liest den Namen, die Beschreibung und die Auslöser auf dem Bildschirm und stellt dir dann Fragen oder erstellt einen Entwurf aus diesem Setup. Der Entwurf wird in das Feld eingefügt. Nichts wird gespeichert, bis du auf Create klickst.

Unter Wissen wähle die veröffentlichten Wissensdatenbankartikel aus, die der Agent lesen darf. Der Agent liest diese Artikel und keine anderen. Unveröffentlichte Artikel werden nicht aufgelistet.

Wähle aus, was der Agent erreichen kann:

• Webzugang: ermöglicht es dem Agenten, im Internet zu suchen und zu lesen.
• Verbindungen: aktiviere jede Verbindung, die der Agent verwenden darf, einschließlich des Factorial IT-Connectors für deine Factorial IT-Daten. Erweitere eine Verbindung, um eine Richtlinie für jedes Tool festzulegen.

Öffne Erweiterte Einstellungen und wähle die Modellstufe aus, die bei jeder Ausführung dieses Agenten verwendet wird:

Klicke auf Create. Der Agent wird erstellt, bereits aktiviert und läuft beim nächsten Mal, wenn ein Auslöser ausgelöst wird.

Gute Anweisungen schreiben

Der Agent folgt seinen Anweisungen Wort für Wort bei jeder Ausführung. Decke vier Punkte ab:

• Die Aufgabe. Wofür der Agent gedacht ist und was er bei jeder Ausführung überprüft.
• Die Aktionen. Was er alleine tun darf und was er vorschlagen sollte, anstatt es zu tun.
• Die Grenzen. Was er niemals tun darf und wann er stoppen und an dein Team übergeben sollte.
• Die Ausgabe. Was er liefert (ein Ticket, einen Kommentar, einen Bericht) und wer es erhält.

Benenne die Personen, Richtlinien und Schwellenwerte, die er verwenden sollte. Wenn eine Regel bereits in einem Wissensdatenbankartikel vorhanden ist, wähle diesen Artikel unter Wissen aus, anstatt die Regel in die Anweisungen einzufügen.

Teste einen Agenten mit Dry Run oder Run Now

Du kannst sehen, was ein Agent tut, ohne auf einen Auslöser zu warten. Öffne den Agenten: seine Seite bietet Dry run und Run now.

Dry run funktioniert mit deinen echten Daten, ändert jedoch nichts. Jede E-Mail, jedes Ticket, jeder Kommentar oder jede Geräteaktion, die er gemacht hätte, wird protokolliert, anstatt ausgeführt zu werden. Die Ausführungsdetails enthalten einen Abschnitt Was er getan hätte vor dem Bericht. Werkzeuge, die auf Always refuse eingestellt sind, werden aus einem Dry Run ausgeschlossen, genau wie bei einem echten Lauf.

Run now führt den Agenten wirklich aus, sobald du bestätigst. Verwende es, wenn ein Dry Run das Ergebnis zeigt, das du erwartest.

Beide verwenden die gespeicherte Version des Agenten, also speichere zuerst deine Änderungen. Ein Agent, der nur durch Ereignisse ausgelöst wird, kann auf diese Weise nicht gestartet werden, da er nichts hat, woran er arbeiten kann. Ein deaktivierter Agent kann dennoch einen Dry Run durchführen, aber du musst auf Enable agent klicken, bevor du Run now auswählst.

Ausführungen, die du startest, zeigen sich als Running im Tab Runs, bis sie abgeschlossen sind.

Folge seinen Ausführungen

Öffne einen Agenten und gehe zum Tab Runs, um jede Ausführung, den dahinterstehenden Auslöser und das Ergebnis zu sehen. Klicke auf eine Ausführung für die Details: eine Zusammenfassung dessen, was der Agent getan hat, seinen Bericht, alle Dateien, die er erstellt hat, und, falls er fehlgeschlagen ist, den Fehler.

Um Ausführungen aller deiner Agenten zusammen zu sehen, gehe zu AI Agents > Runs.

Verwalte deine Agenten

Die Liste Agents zeigt jeden Agenten mit seinem Typ (Factorial IT oder Custom), seinen Auslösern und seinem Status. Für die letzten 30 Tage zeigt sie auch seine Ausführungen, die Ausführungen, die Aufmerksamkeit benötigen, und die verwendeten AI-Credits. Verenge die Liste mit den Tabs (Alle Agenten, Aktiviert, Deaktiviert, Fehlgeschlagen), Suche und Filter, und verwende Save as, um eine Ansicht zu speichern.

Im Menü Aktionen (…) eines Agenten:

• Agent deaktivieren: stoppt jeden Auslöser. Der Agent behält seine Einrichtung und Ausführungshistorie, und Agent aktivieren schaltet ihn wieder ein. Ein deaktivierter Agent bearbeitet weiterhin Tickets und Aufgaben, die ihn bereits als ihren AI agent haben. Er kann nicht zu neuen Tickets oder Aufgaben hinzugefügt werden: Er wird im AI agent-Picker grau angezeigt. Um ihn bei einem Ticket zu stoppen, setze den AI agent des Tickets auf None.
• Agent löschen: entfernt den Agenten. Seine vergangenen Ausführungen bleiben verfügbar.

Änderungen treten ab der nächsten Ausführung in Kraft. Solange es ungespeicherte Änderungen gibt, zeigt der Agent Pending changes an.

Finde deine früheren Workflows

Am 12. und 13. Oktober 2026 verwandelte Factorial IT die Workflows, die du konfiguriert hattest, in benutzerdefinierte Agenten. Jeder Agent behält den Zeitplan seines Workflows und seine Anweisungen genau so bei, wie sie geschrieben wurden, plus eine kurze Notiz, wie seine Berichte und E-Mails gesendet werden. Sein Bericht ist jetzt der Ausführungsbericht des Agenten, in HTML, anstelle einer PDF- oder CSV-Datei. Frühere Workflow-Ausführungen wurden nicht übertragen.

Einige Workflows wurden zu deaktivierten Agenten, beispielsweise solche, die in den letzten 35 Tagen nicht ausgeführt wurden. Sie befinden sich im Tab Deaktiviert von AI Agents > Agents und tun nichts, bis du auf Agent aktivieren in ihrem …-Menü klickst.

Ein migrierter Agent kann die Werkzeuge des Factorial IT-Connectors verwenden, ohne zu fragen, egal ob er aktiviert oder deaktiviert angekommen ist. Überprüfe die Verbindungen jedes einzelnen und setze die Lese- und Schreibwerkzeuge auf Always refuse für jede Änderung, die er nicht alleine vornehmen sollte.

Workflows, die inaktiv waren oder keine Anweisungen hatten, wurden nicht migriert und existieren nicht mehr.

Fehlerbehebung und FAQ

Fehlerbehebung

• Run now ist nicht verfügbar. Der Agent hat möglicherweise nur Ereignisauslöser, sodass er nichts hat, woran er arbeiten kann. Wenn er deaktiviert ist, klicke zuerst auf Enable agent.
• Deine letzten Änderungen wurden nicht auf eine Ausführung angewendet. Dry run und Run now verwenden den gespeicherten Agenten. Speichern, dann erneut ausführen. Änderungen wirken sich nur auf die nächste Ausführung aus.
• Der Agent kann ein Werkzeug nicht verwenden. Das Werkzeug ist für diesen Agenten auf Always refuse eingestellt oder die Verbindung ist deaktiviert. Erweitere die Verbindung im Agenten, um dies zu überprüfen.
• Ein deaktivierter Agent arbeitet weiterhin an einem Ticket. Das ist zu erwarten. Setze den AI agent des Tickets auf None, um ihn zu stoppen.
• Du kannst einen migrierten Workflow nicht finden. Schau im Tab Deaktiviert von AI Agents > Agents. Workflows, die inaktiv waren oder keine Anweisungen hatten, wurden nicht migriert.
• Der Agent ist nicht im AI agent Picker. Er ist deaktiviert. Aktiviere ihn, um ihn zu neuen Tickets oder Aufgaben hinzuzufügen.

FAQ

1. Kann ein Agent mich fragen, bevor er ein Werkzeug ausführt?
   Nein. Niemand ist während einer Ausführung da, um zu antworten, daher existieren nur Always allow und Always refuse für Agenten.
    
2. Ändert ein Dry Run irgendetwas?
   Nein. Es protokolliert jede E-Mail, jedes Ticket, jeden Kommentar oder jede Geräteaktion, anstatt es zu tun.
    
3. Kann ein Agent mehr als einen Auslöser haben?
   Ja. Er kann mehrere Ereignisse und Zeitpläne kombinieren.
    
4. Was passiert mit vergangenen Ausführungen, wenn ich einen Agenten lösche?
   Sie bleiben verfügbar.
    
5. Kann der Agent jeden Wissensdatenbankartikel lesen?
   Nein. Er liest nur die veröffentlichten Artikel, die du unter Wissen auswählst.