Expert Coordinator Agent
Der Expert Coordinator Agent (der Experten-fragende Agent) ist die Brücke zwischen Ihren KI-Agents und Ihren menschlichen Experten. Wenn eine Frage nicht automatisch beantwortet werden kann, postet dieser Agent sie in einen dafür vorgesehenen Expertenkanal auf Microsoft Teams oder Slack, wartet auf eine Antwort einer Person, überprüft, ob die Antwort die Frage tatsächlich beantwortet (und fragt bei Bedarf nach), und speichert die Antwort dann im Organisationsgedächtnis, damit sie beim nächsten Mal automatisch wiederverwendet werden kann.
Normalerweise ist er nicht etwas, womit Endbenutzer direkt chatten. Stattdessen arbeitet er im Hintergrund — meistens wird er vom Company Knowledge Agent aufgerufen, wenn dieser Agent keine dokumentierten Antworten mehr findet. Sein Wert liegt in der Wissenserfassung: Jede Expertenkonsultation verwandelt eine einmalige menschliche Antwort in wiederverwendbares organisatorisches Wissen.
Was er tut
- Im Expertenkanal posten. Der Agent sendet die Frage an den konfigurierten Teams- oder Slack-Kanal, in dem Ihre Experten anwesend sind.
- Auf eine menschliche Antwort warten. Eine Person antwortet in diesem Kanal, in ihrem normalen Workflow – keine spezielle Software muss erlernt werden.
- Die Antwort überprüfen. Ein Sprachmodell beurteilt, ob die Antwort die Frage tatsächlich beantwortet oder ob der Experte abgelehnt/nur teilweise geantwortet hat.
- Bei Bedarf nachfragen. Wenn die Antwort unzureichend ist, formuliert der Agent eine gezielte Nachfrage und postet diese erneut in den Kanal – dies wird bis zu einer konfigurierbaren Anzahl von Runden wiederholt.
- Speichern und zurückgeben. Sobald die Antwort ausreichend ist, speichert der Agent das Frage-Antwort-Paar im Organisationsgedächtnis und gibt die Antwort an den Fragesteller zurück (typischerweise den Company Knowledge Agent, der sie an den Benutzer weiterleitet).
Das ist "Bot-in-the-Loop"
Während andere Agents für den Endbenutzer pausieren (Human-in-the-Loop), pausiert der Expert Coordinator für einen anderen Menschen — einen Fachexperten, der über einen Chatkanal erreicht wird. Der ursprüngliche Benutzer wartet nicht im Chat; ihm wird mitgeteilt, dass die Frage weitergeleitet wurde und beantwortet wird, sobald ein Experte antwortet.
Wissenserfassung
Der Grund, diesen Agent anstelle einer E-Mail an einen Experten zu verwenden, ist, dass jede Antwort erfasst wird. Wenn ein Experte einmal antwortet, werden die Frage und Antwort ins Organisationsgedächtnis geschrieben und sind für jeden durchsuchbar. Das nächste Mal, wenn dasselbe Thema aufkommt, kann der Company Knowledge Agent es aus diesem gespeicherten Wissen beantworten, ohne den Experten erneut zu belästigen — so summiert sich der Aufwand des Experten mit der Zeit, anstatt in einem Chat-Thread verloren zu gehen.
Typische Szenarien
- Eskalation an das Engineering. Ein Company Knowledge Agent findet keine dokumentierte Antwort zu einem internen System, daher konsultiert er den Teams-Kanal des Engineering-Teams; die Antwort wird für zukünftige Fragen erfasst.
- Spezialisten-Desk. Eine kleine Gruppe von Fachexperten bearbeitet die wirklich neuen Fragen, während die KI alles bereits Dokumentierte handhabt.
- Aufbau der Wissensdatenbank aus Konversationen. Im Laufe der Zeit sammeln sich Expertenantworten im Organisationsgedächtnis an, wodurch die Notwendigkeit menschlicher Beteiligung stetig reduziert wird.
Bevor Sie beginnen: Voraussetzungen
- Ein verbundener Teams- oder Slack-Bot. Der Agent erreicht Experten über einen Bot, der auf Ihrer Kollaborationsplattform registriert ist. Diese Bot-Verbindung muss zuerst eingerichtet werden — siehe Slack & Teams Integrationseinrichtung. Sie benötigen die Kanal- und Bot-Identifikatoren aus dieser Einrichtung, um die unten stehende Konfiguration auszufüllen.
- Ein Expertenkanal. Ein Teams- oder Slack-Kanal, in dem Ihre Experten anwesend und bereit sind, Fragen zu beantworten.
- Ein Chat-Modell zum Überprüfen von Antworten und zum Verfassen von Nachfragen, verfügbar über Ihre LiteLLM-Konfiguration.
Einrichtung
Der Agent wird als Blueprint (Vorlage) bereitgestellt, aus dem Sie konfigurierte Profile erstellen — siehe Blueprints & Profile. Mit den erfüllten Voraussetzungen:
- Öffnen Sie den Blueprint unter Admin > Agents > Blueprints und wählen Sie Expert Coordinator Agent aus.
- Erstellen Sie ein Profil mit einer Agent-ID, einem Namen, einer Beschreibung und einem Icon.
- Wählen Sie den Kanal (Teams oder Slack) und tragen Sie dessen Identifikatoren ein (siehe Konfigurationsreferenz).
- Legen Sie das Ziel für das Organisationsgedächtnis fest, damit erfasste Antworten dort gespeichert werden, wo Ihre Wissens-Agents sie lesen können.
- Wählen Sie das Chat-Modell und passen Sie, falls gewünscht, die Anzahl der erlaubten Nachfrage-Runden an.
- Speichern. Das Profil kann nun von einem Company Knowledge Agent angesprochen (oder direkt aufgerufen) werden.
Die Kanalkonfiguration befindet sich im Formular, nicht in Umgebungsvariablen
In früheren Versionen wurde der Kanal über Umgebungsvariablen (EXPERT_ASKING_CHANNEL_TYPE, TEAMS_CHANNEL_ID, SLACK_CHANNEL_ID, …) festgelegt. Das ist nicht mehr der Fall — alle Kanaleinstellungen sind jetzt Teil des Konfigurationsformulars des Agents und werden pro Profil in der Admin-Benutzeroberfläche bearbeitet. Wenn Sie andernorts Referenzen auf diese Umgebungsvariablen finden, betrachten Sie diese als veraltet.
Konfigurationsreferenz
Profilidentität
| Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Agent-ID | Text | Ja | Eindeutige, URL-sichere Kennung. Kleinbuchstaben, Ziffern, Unterstriche, Bindestriche. |
| Name | Text (pro Sprache) | Ja | Anzeigename. |
| Beschreibung | Text (pro Sprache) | Ja | Kurze Erklärung, wofür dieses Expertenprofil dient. |
| Icon | Icon-Auswahl | Nein | Visueller Identifikator. |
Expertenkanal
Wählen Sie die Plattform aus und füllen Sie dann die Felder dieser Plattform aus. Die Identifikatoren stammen aus Ihrer Bot-Integrations-Einrichtung.
| Feld | Typ | Standard | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Kanaltyp | Auswahl | teams | Welche Plattform verwendet werden soll: Microsoft Teams oder Slack. |
Wenn der Kanaltyp Microsoft Teams ist:
| Feld | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Kanal-ID | Text | Ja | Die Teams-Kanal-ID (Format wie 19:…@thread.tacv2). |
| Mandanten-ID | Text | Ja | Ihre Azure AD Mandanten-ID (eine UUID). |
| Bot-ID | Text | Ja | Die Anwendungs-ID des Teams-Bots (eine UUID). |
Wenn der Kanaltyp Slack ist:
| Feld | Typ | Standard | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Kanal-ID | Text | — | Die Slack-Kanal-ID (beginnt mit C). |
| Service-URL | Text | https://slack.botframework.com | Bot Framework Service-URL. Verwenden Sie den EU-Endpunkt (https://europe.slack.botframework.com) für die EU-Datenresidenz. |
Nachfrageverhalten
| Feld | Typ | Standard | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Max. Schleifen | Zahl | 3 | Wie oft der Agent eine Nachfrage stellen darf, wenn die Antwort des Experten unvollständig ist. Bereich 1–10. |
Sprachmodell
| Feld | Typ | Standard | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Modell | Modellauswahl | — | Das Chat-Modell, das verwendet wird, um die Vollständigkeit der Antwort zu beurteilen und Nachfragen zu verfassen. Erforderlich. |
| Temperatur | Zahl | 0.0 | Niedrig halten — dies ist eine Beurteilungs-/Extraktionsaufgabe, keine kreative. Bereich 0.0–2.0. |
| Log-Wahrscheinlichkeiten zurückgeben / Top Log-Wahrscheinlichkeiten / Timeout | — | — | Standard-Sprachmodelloptionen, wie auf der Seite Document Intelligence Assistant. |
Organisationsgedächtnis
Wo erfasste Expertenantworten geschrieben werden. Gelesen von Wissens-Agents (wie dem Company Knowledge Agent), damit Antworten automatisch wiederverwendet werden.
| Feld | Typ | Standard | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Mandanten-ID | Text | Plattform-Standard | In den gemeinsam genutzten Speicher welches Mandanten geschrieben werden soll. |
| Erlaubte Namespaces | Liste | (leer) | Positivliste von Namespaces. Leer bedeutet uneingeschränkt. Validiert auch das Schreibziel. |
| Standard-Namespace | Text | Plattform-Standard | Der Namespace, in den Antworten geschrieben werden, wenn eine Anfrage keinen angibt. Muss in der Positivliste enthalten sein, falls eine festgelegt ist. |
| Organisationsgedächtnisformat | Langer Text | Question: {question}\n\nExpert Answer: {answer} | Vorlage für das gespeicherte Snippet. Verwenden Sie die Platzhalter {question} und {answer}. |
Bewährte Praktiken
Echte Experten in den Kanal einbinden. Der Agent ist nur so gut wie die antwortenden Personen. Wählen Sie einen Kanal, in dem kompetente Kollegen anwesend und bereit sind zu helfen.
Den Namespace konsistent mit Ihren Wissens-Agents halten. Damit erfasste Antworten wiederverwendet werden können, schreiben Sie sie in einen Namespace, aus dem der Company Knowledge Agent (oder ein RAG-Agent) tatsächlich liest.
Das Nachfragelimit an die Geduld Ihrer Experten anpassen. Zwei oder drei Runden sind in der Regel ausreichend; zu viele können sich wie ein Verhör für den antwortenden Menschen anfühlen.
Koppeln Sie ihn mit einem Company Knowledge Agent. Allein leitet dieser Agent nur Fragen weiter. Seine wahre Stärke kommt daher, dass er das Eskalationsziel eines Company Knowledge Agent ist, der ihn nur konsultiert, wenn seine eigenen Dokumente nicht ausreichen.