Automatisieren Sie dynamische KI-Agenten-Gespräche mit anpassbaren Rollen
Die Verwaltung von Interaktionen mehrerer KI-Agenten erfordert oft komplexe Routing-Logik und individuelle Agenteneinstellungen, was zu umständlichen Arbeitsabläufen führt. Diese n8n-Lösung optimiert Mehrfach-Agenten-Gespräche durch dynamische Konfiguration von KI-Rollen, Modellen und Systemnachrichten, ermöglicht intelligentes Routing und persistentes Gedächtnis für ansprechende, mehrstufige Dialoge.
Documentation
Orchestrieren Sie dynamische Multi-Agenten-KI-Gespräche
Dieser Workflow bietet einen leistungsstarken und flexiblen Rahmen für die Durchführung von Multi-Agenten-KI-Gesprächen. Er ermöglicht die Definition mehrerer KI-Agenten, jeder mit einzigartigen Namen, unterschiedlichen Systemanweisungen und spezifischen Large Language Models (LLMs) von OpenRouter, alles innerhalb einer einzigen, optimierten n8n-Konfiguration.
Hauptfunktionen
- Definieren Sie eine unbegrenzte Anzahl von KI-Agenten, jeder mit einzigartigen Namen und konfigurierbaren Systemnachrichten, um deren Persona und Fachwissen anzupassen.
- Nutzen Sie eine vielfältige Auswahl an LLMs über OpenRouter, die es den Agenten ermöglichen, spezifische Modelle wie GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet oder Gemini 2.0 Flash Lite 001 für optimale Leistung zu verwenden.
- Intelligentes Agenten-Routing: Sprechen Sie bestimmte Agenten mit @Erwähnungen in Ihrer Chatnachricht an, oder lassen Sie den Workflow automatisch alle Agenten in zufälliger Reihenfolge aktivieren, wenn keine Erwähnungen vorhanden sind.
- Aufrechterhaltung der Kontinuität über Gespräche hinweg mit integriertem Gedächtnis, das mehrstufige Dialoge ermöglicht, bei denen sich Agenten an vorherige Interaktionen erinnern.
- Optimierte Einrichtung: Beseitigen Sie die Notwendigkeit mehrerer komplexer Agenten-Nodes und komplizierter Routing-Pfade, um die Verwaltung Ihres KI-Ökosystems zu vereinfachen.
Funktionsweise
Beim Empfang einer Chatnachricht ruft der Workflow zunächst die globalen Benutzereinstellungen und Ihre definierten KI-Agenten ab. Anschließend wird die Eingabenachricht intelligent analysiert, um @Erwähnungen spezifischer Agenten zu identifizieren. Sind Agenten erwähnt, werden nur diese aktiviert und in der Reihenfolge ihrer Erwähnung antworten sie. Wenn keine Agenten erwähnt werden, werden alle definierten Agenten in zufälliger Reihenfolge aktiviert.
Jeder ausgewählte Agent erhält dann dynamisch seine einzigartige Systemnachricht, Modellkonfiguration und die aktuelle Gesprächseingabe (entweder die anfängliche Benutzer-Nachricht oder die Antwort des vorherigen Agenten). Der KI-Agent-Node verarbeitet diese Informationen unter Nutzung eines gemeinsamen Gedächtnisspeichers für den Gesprächskontext. Sobald alle aktivierten Agenten geantwortet haben, werden deren individuelle Ausgaben zu einer einzigen, umfassenden Antwort kombiniert und an den Benutzer zurückgegeben.
Anpassung & Einrichtung
Die Stärke dieses Workflows liegt in seiner einfachen Anpassbarkeit durch zwei dedizierte Code-Nodes: Define Global Settings und Define Agent Settings.
- Define Global Settings: Personalisieren Sie das Gesprächserlebnis, indem Sie Details zum Benutzer angeben (z. B. Name, Standort, bevorzugter Stil) und eine "globale" Systemnachricht einfügen, die alle Agenten berücksichtigen.
- Define Agent Settings: Konfigurieren Sie Ihr KI-Team, indem Sie JSON-Objekte hinzufügen oder entfernen. Für jeden Agenten geben Sie dessen name, das model an, das sie verwenden sollen (entsprechend der Namenskonvention von OpenRouter), sowie eine einzigartige systemMessage, um ihre Persona und ihr Verhalten zu definieren.
Der Workflow ruft diese Einstellungen dynamisch ab und stellt sicher, dass Ihr KI-Agent-Node sein Verhalten und Modell automatisch basierend auf dem aktiven Agenten in der Schleife anpasst, wodurch die komplexe Multi-Agenten-Orchestrierung vereinfacht wird.