Agent erstellen

Einen Agent zu erstellen heisst, Werte für die vier Knöpfe zu wählen, die die Konzept-Seite eingeführt hat — Anweisungen, Wissen, Tools, Modell — und dem Agent dann einen Namen zu geben, eine Worker-URL für externe Aufrufer und die Gesprächseinstiege, die bei einem frischen Chat erscheinen. Die Zielgruppe ist Redakteur-Rolle oder höher; Mitglieder können veröffentlichte Agents nutzen, aber keine bauen.

Diese Seite arbeitet den Bau-Flow Tab für Tab ab. Das mentale Modell hinter den vier Knöpfen liegt unter Agent-Konzepte. Die Iterations-Schleife nach der ersten Veröffentlichung — Verlaufs-Snapshots, Vergleich, Wiederherstellen — liegt unter Agent-Versionen. Diese Seite sitzt zwischen den beiden.

Den Agent anlegen

Um einen neuen Agent zu starten, öffne Agents in der Seitenleiste und klicke Agent erstellen. Der Anlegen-Dialog fragt drei Dinge ab:

Klicke Weiter. Der nächste Bildschirm ist die Konfigurationsseite des Agents, die sieben Tabs trägt: Allgemein, Anweisungen & Modell, Tools, Wissen, Starter, Delegation und Workers.

Datei-basiertes Anlegen mit KI-Unterstützung

Um Agents über das direkte Hinzufügen von JSON-Dateien anzulegen, öffne das Verzeichnis agents/ des Projekts und füge eine neue Datei hinzu. Ein KI-gestützter Editor (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf), der auf dem Projekt offen ist, sieht das Agent-Schema und die Fähigkeiten der Plattform durch den extrahierten Referenzcode — beschreibe den Agent und der Editor erzeugt eine gültige Konfigurationsdatei. Siehe KI-gestützte Entwicklung für die Einrichtung.

Anweisungen & Modell

Das ist der tragendste Tab. Das Feld System-Anweisungen ist der System-Prompt, den das Modell vor jeder Konversation sieht; es definiert Rolle, Umfang, Ton und Ausgabeform des Agents. Halte ihn kurz, spezifisch und als Regelliste — nenne, wer der Agent ist, was er beantworten darf, was er verweigern muss und wie er Antworten formatiert.

Zwei weitere Felder liegen auf diesem Tab. Der Modell-Picker wählt das KI-Modell, das den Agent antreibt — wähle aus den Modellen, die deine Organisation unter KI-Anbieter konfiguriert hat; der Picker lässt auch Fallback-Modelle hinzufügen, die einspringen, wenn das primäre nicht verfügbar ist. Der Schalter Strukturierte Antworten lässt den Agent grössere Antworten mit [[CONCLUSION]]-, [[KEY_POINTS]]- und [[DETAILS]]-Markern formatieren, die im Chat als reichhaltige UI-Abschnitte rendern; schalte ihn aus, um reine Textantworten zu erzwingen.

Änderungen speichern automatisch; ein Speicher-Indikator oben rechts zeigt den aktuellen Status.

Tools

Um dem Agent Zugriff auf eine Fähigkeit zu geben, öffne den Tools-Tab und schalte den passenden Eintrag an. Eingebaute Tools umfassen Wissens-Suche, Web-Suche, Dokument-Verarbeitung und Bild-Analyse — jedes mit einem Vier-Wege-Abruf-Modus-Selector (Aus, Tool, Kontext, Beide), der entscheidet, ob der Agent auf Anfrage sucht, Ergebnisse in jede Antwort auto-injiziert bekommt oder beides. Jede konfigurierte Integration und jeder aktive MCP-Server erscheint als umschaltbare Gruppe unter den eingebauten Tools.

Die Tool-Liste trennt den Agent, der nur reden kann, von dem, der handeln kann. Ein Nur-Lese-Research-Agent hat Web-Suche an und alle Schreib-Operationen aus; ein Agent, der Tickets aktualisiert, hat die Support-Integration an und alles andere aus.

Wissen

Um einzugrenzen, was der Agent durchsuchen darf, öffne den Wissen-Tab und enge den Standard (das gesamte Organisationswissen) nach Ordner, Team oder Entitätstyp ein (Dokumente, Produkte, Kunden, Lieferanten). Engere Umfänge liefern relevantere Treffer — ein Support-Agent, der nur den Hilfe-Center-Ordner durchsucht, lässt sich nicht von Entwicklungs-Dokumenten ablenken — und kosten weniger, weil weniger Dokumente das Modell erreichen.

Der Wissen-Tab lässt dich auch Agent-Dokumente hochladen — Dateien, auf die nur dieser Agent zugreifen kann, nützlich für private Stilrichtlinien oder Antwort-Vorlagen, die du dem Rest der Organisation nicht zeigen willst. Um Wissen ganz abzuschalten (der Agent antwortet rein aus Anweisungen und Tools), setze auf diesem Tab den Abruf-Modus auf Aus.

Starter

Um erste Nachrichten bei einem frischen Chat vorzuschlagen, öffne den Starter-Tab und füge Starter-Einträge hinzu. Jeder Starter hat einen Titel (den klickbaren Vorschlag) und einen Prompt (die Nachricht, die beim Klick gesendet wird). Starter senken die Hürde, die erste Nachricht zu schreiben, und sind ein guter Weg zu zeigen, wofür der Agent gebaut wurde.

Ein Agent ohne Starter zeigt bei einem frischen Chat einen leeren Composer — das Feature ist opt-in.

Delegation

Um den Agent Konversationen an Spezialisten übergeben zu lassen, sobald das Thema driftet, öffne den Delegation-Tab und wähle Ziel-Agents. Für jedes Ziel benennst du das Thema oder die Bedingung, die die Übergabe auslöst; der Agent leitet dann passende Konversationen an den gewählten Delegaten weiter. Die Übergabe erscheint im Transkript als kurze Notiz mit dem Namen des neuen Agents, und Antworten ab diesem Punkt kommen aus den Anweisungen des Delegaten.

Delegation ist opt-in. Ein Agent ohne Delegationsziele beantwortet jedes Thema selbst.

Workers

Jeder Agent bekommt eine eindeutige Worker-URL. Um den Agent von ausserhalb Tales aufzurufen — ein Chat-Widget auf einer Marketing-Site, ein Slack-Bot, ein externer Workflow — POSTe eine Nachricht und den Konversationskontext an die Worker-URL, und der Agent antwortet in derselben Form wie im Chat. Der Workers-Tab unterstützt mehrere Worker-URLs pro Agent, sodass du Zugangsdaten rotieren oder verschiedene Integrationen auf verschiedene Schlüssel scopen kannst.

Der Agent muss veröffentlicht sein, bevor sein Workers-Tab aktiv wird — bis dahin zeigt der Tab Veröffentliche diesen Agent, um den Worker-Zugriff zu aktivieren. Das Signatur-Schema und ein konkretes Beispiel in cURL, Node und Python liegen unter Webhooks.

Verlauf

Um den Verlauf gespeicherter Snapshots des Agents zu durchstöbern, öffne das Verlauf-Menü. Der Dialog listet jeden veröffentlichten Snapshot mit Zeitstempel und Akteur; von dort kannst du zwei Snapshots nebeneinander vergleichen oder einen vorherigen als neuen Arbeitsstand wiederherstellen. Siehe Agent-Versionen für den vollen Lebenszyklus.

Wo das einsetzt

Diese Seite ist der Bau-Flow — Name, Anweisungen, Modell, Wissen, Tools, Starter, Delegation, Workers. Die meiste Iteration an einem Agent passiert nach diesem ersten Anlegen: Anweisungen umschreiben, wenn du lernst, was der Agent falsch versteht; Wissen verengen, wenn du siehst, woraus er sich verankert; Tools an- und abschalten, wenn der Anwendungsfall sich schärft. Die vier Knöpfe der Konzept-Seite sind die vier, an denen du weiter drehst.

Für die Iterations-Schleife — Entwerfen, Veröffentlichen, Live-Agents zurückrollen — ist Agent-Versionen die dedizierte Referenz. Um diesen Agent von ausserhalb der UI aufzurufen, decken Webhooks und die API-Referenz die beiden Nicht-UI-Oberflächen ab.