Neu: Agent Harness

Bringen Sie Ihr eigenes KI-Agent-Framework zu WhatsApp und in jeden Kanal.

Wählen Sie Ihr Harness: den integrierten Agenten von MonoChat, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Pi, gehostete Claude- oder OpenAI-Agenten oder Ihren eigenen. Setzen Sie einen KI-Agent-Node in einen Flow, und er antwortet auf WhatsApp, Instagram, Web-Chat und mehr und übergibt dann mit dem vollständigen Verlauf an Ihr Team.

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KI-Harness

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KI-Agent-Node Haupt · Fallback · Schnell

So funktioniert es

Fügen Sie ein Harness einmal hinzu und nutzen Sie es in jedem Flow. Der Agent bearbeitet die Unterhaltung, und Ihr Team übernimmt, sobald es nötig ist.

  1. 01

    KI-Harness

    Fügen Sie ein Harness einmal hinzu und wählen Sie den Anbieter: integriert, ein SDK, ein gehosteter Agent oder Ihr eigener Endpunkt.

  2. 02

    KI-Agent-Node

    Setzen Sie den Node in einen Flow, wählen Sie das Harness, das Haupt-, Fallback- und Schnell-Modell sowie ein Budget pro Durchlauf.

  3. 03

    Jeder Kanal

    Der Flow läuft auf WhatsApp, Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, Web-Chat, SMS und Voice.

  4. 04

    Übergabe an Menschen

    Wenn eine Person gebraucht wird, wechselt die Unterhaltung mit vollständigem Verlauf in Ihren gemeinsamen Team-Posteingang.

Dasselbe Harness treibt auch die Agent-Run-API an, sodass auch Ihre eigenen Apps einen Agent-Durchlauf starten können.

Wählen Sie Ihr Harness

Sieben Harness-Anbieter, ein Posteingang

Betreiben Sie den Agenten in MonoChat, auf dem Agent Runner von MonoChat, in der Cloud des Anbieters oder auf Ihrem eigenen Server. Jede Option nutzt denselben KI-Agent-Node, dieselben Kanäle und dieselbe Übergabe.

  • MonoChat

    Integriertes Harness

    Läuft in MonoChat

    Wo es läuft
    In MonoChat
    Was Sie brauchen
    Nichts; nutzt Ihre MonoChat KI-Modelle

  • OpenAI Agents SDK

    Das Agent-Framework von OpenAI

    Läuft in MonoChat

    Wo es läuft
    In MonoChat
    Was Sie brauchen
    Nichts extra; nutzt Ihre KI-Modelle

  • Claude Agent SDK

    Das Harness hinter Claude Code

    Läuft auf dem Agent Runner von MonoChat

    Wo es läuft
    Agent Runner von MonoChat; jeder Durchlauf ist ein isolierter Agent-Prozess im Stil von Claude Code
    Was Sie brauchen
    Nichts extra; nutzt Ihre KI-Modelle über das Gateway von MonoChat
  • Pi

    Pi

    Das Pi Coding-Agent-Harness

    Läuft auf dem Agent Runner von MonoChat

    Wo es läuft
    Agent Runner von MonoChat
    Was Sie brauchen
    Nichts extra; Modelle über das Gateway von MonoChat

  • OpenAI Agents API

    Von OpenAI gehostet

    Vom Anbieter gehostet

    Wo es läuft
    OpenAI-Cloud
    Was Sie brauchen
    Ihr OpenAI API-Schlüssel

  • Claude Managed Agents

    Von Anthropic gehostet

    Vom Anbieter gehostet

    Wo es läuft
    Anthropic-Cloud
    Was Sie brauchen
    Ihr Anthropic API-Schlüssel
  • </>

    Eigenes

    LangGraph, Google ADK, CrewAI oder Ihr eigener Code

    Ihr eigenes

    Wo es läuft
    Ihr eigener Server, beliebiges Framework
    Was Sie brauchen
    Eine Endpunkt-URL und ein gemeinsames Secret

Produktnamen und Logos gehören ihren jeweiligen Inhabern.

Modellrollen

Drei Modelle pro Agent und ein Budget für jeden Durchlauf

Jeder KI-Agent-Node hat eigene Modellrollen, sodass eine volle Warteschlange oder ein Ausfall beim Anbieter keinen Kunden warten lässt.

  • Hauptmodell

    Das Modell, das nachdenkt, entscheidet und die Antworten schreibt. Wählen Sie das, das am besten zur Aufgabe passt.

  • Fallback-Modell

    Übernimmt nach einem Soft Limit oder wenn das Hauptmodell ausfällt, damit die Unterhaltung weiterläuft.

  • Schnelles Modell

    Übernimmt Hintergrundaufgaben, damit sich das Hauptmodell auf die Unterhaltung konzentrieren kann.

  • Budgetlimits

    Legen Sie ein Budget pro Durchlauf fest, damit ein Agent nie mehr als geplant für eine Unterhaltung ausgibt.

Was Sie bauen können

Agenten, die einen Fall von der ersten Nachricht bis zur Lösung bearbeiten, mit Ihren Tools und Ihren Regeln.

  • Kundensupport

    Bestellungen nachschlagen, den Lieferstatus prüfen, Richtlinien aus Ihrer Wissensdatenbank erklären und ein Ticket eröffnen oder übergeben, wenn ein Fall eine Person braucht.

  • Vertrieb und Lead-Qualifizierung

    Produktfragen beantworten, Optionen empfehlen, die Angaben sammeln, die Ihr Vertriebsteam braucht, und qualifizierte Leads an die richtige Person weitergeben.

  • Buchungen und Termine

    Verfügbarkeit über Ihre eigenen Systeme prüfen, Zeitfenster anbieten, Buchungen bestätigen oder ändern und Erinnerungen über den Flow senden.

  • Follow-ups

    Dort weitermachen, wo die Unterhaltung aufgehört hat: ein fehlendes Dokument nachfordern, eine Lieferung bestätigen oder nachfragen, wie ein gelöster Fall verlaufen ist.

Agent Harness vs. einfacher Chatbot

Ein Chatbot beantwortet eine Nachricht. Ein Agent Harness bearbeitet den Fall.

Agent Harness vs. einfacher Chatbot
Agent Harness in MonoChatEinfacher Chatbot
Schritte pro Anfrage So viele, wie die Aufgabe braucht, innerhalb Ihres Budgets Eine Antwort pro Nachricht
Tools und Systeme KI-Funktionstools, MCP, Wissensdatenbank und Custom Functions Meist feste Menüs oder eine einzelne Abfrage
Framework Ihre Wahl: integriert, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Pi, gehostet oder eigenes Vom Anbieter vorgegeben
Wenn ein Modell ausfällt Das Fallback-Modell übernimmt Oft kein Ersatzmodell
Kanäle Jeder Kanal, den MonoChat anbindet, aus einem Flow Oft ein Bot pro Kanal
Übergabe Gemeinsamer Team-Posteingang mit vollständigem Verlauf Unterschiedlich; der Kontext geht oft verloren

Sicherheit und Kontrolle

Sie entscheiden, was der Agent tun darf

Der Agent läuft in Ihren MonoChat Flows, sodass die Regeln, Tools und Menschen um ihn herum in Ihrer Hand bleiben.

  • Budgets pro Durchlauf

    Begrenzen Sie, was ein einzelner Durchlauf ausgeben darf, und lassen Sie nach einem Soft Limit das Fallback-Modell übernehmen.

  • Tools Ihrer Wahl

    Geben Sie dem Agenten die MonoChat Tools, die er braucht: KI-Funktionstools, MCP-Server, Wissensdatenbanken und Custom Functions.

  • Übergabe an Menschen

    Übergeben Sie im gemeinsamen Posteingang mit dem vollständigen Unterhaltungsverlauf an Ihr Team, damit Kunden sich nie wiederholen müssen.

  • Sichtbarer Verlauf

    Jede Agent-Antwort bleibt in der Unterhaltung im Posteingang, neben den Nachrichten Ihres Teams, für Prüfung und Coaching.

  • Ihre Schlüssel, kein KI-Aufschlag

    Bringen Sie Ihre eigenen KI-Anbieter-Schlüssel mit und bezahlen Sie den Anbieter direkt. MonoChat erhebt keinen KI-Aufschlag.

  • Isolierte Durchläufe

    Auf dem Agent Runner von MonoChat ist jeder Claude Agent SDK Durchlauf ein isolierter Agent-Prozess.

FAQ

Fragen zu Agent Harness

Schnelle Antworten auf die häufigsten Fragen.

Was ist ein KI-Agent-Harness?

Ein Agent Harness ist die Softwareschicht um ein Sprachmodell, die es handeln lässt, statt nur zu antworten: Sie führt die Schleife aus Nachdenken, Tool-Aufrufen und Ergebnisprüfung aus, bis die Aufgabe erledigt ist. In MonoChat ist ein KI-Harness eine Dienstdefinition, die Sie einmal hinzufügen; der KI-Agent-Node in einem Flow und die Agent-Run-API nutzen sie.

Welche Harness-Anbieter unterstützt MonoChat?

Das integrierte Harness von MonoChat, das OpenAI Agents SDK, das Claude Agent SDK, Pi, die OpenAI Agents API (von OpenAI gehostet), Claude Managed Agents (von Anthropic gehostet) und Custom, das Ihren eigenen Server anbindet, der mit einem beliebigen Framework gebaut ist, etwa LangGraph, Google ADK, CrewAI oder Ihr eigener Code.

Kann ich einen Claude Agent SDK oder OpenAI Agents SDK Agenten auf WhatsApp betreiben?

Ja. Fügen Sie ein KI-Harness mit dem Claude Agent SDK oder OpenAI Agents SDK als Anbieter hinzu, setzen Sie einen KI-Agent-Node in einen Flow und verbinden Sie Ihre WhatsApp-Nummer. Das OpenAI Agents SDK läuft in MonoChat; das Claude Agent SDK läuft auf dem Agent Runner von MonoChat, wobei jeder Durchlauf ein isolierter Agent-Prozess ist. Beide nutzen Ihre KI-Modelle, ohne zusätzliche Einrichtung.

Wie verbinde ich meinen eigenen Agenten, der mit LangGraph, ADK oder CrewAI gebaut wurde?

Wählen Sie den Anbieter Custom und geben Sie Ihre Endpunkt-URL und ein gemeinsames Secret ein. Ihr Agent läuft weiter auf Ihrem eigenen Server, und MonoChat liefert ihm die Unterhaltungen aus allen verbundenen Kanälen und übernimmt die Übergabe an Ihr Team.

Was sind Haupt-, Fallback- und Schnell-Modell?

Jeder KI-Agent-Node hat drei Modellrollen. Das Hauptmodell denkt nach und antwortet; das Fallback-Modell übernimmt nach einem Soft Limit oder einem Ausfall; das Schnell-Modell übernimmt Hintergrundaufgaben. Außerdem können Sie ein Budgetlimit pro Durchlauf festlegen.

Auf welchen Kanälen arbeitet der Agent?

Da der Agent in MonoChat Flows läuft, arbeitet er auf jedem Kanal, den MonoChat anbindet: WhatsApp, Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, Web-Chat, SMS und Voice.

Kann der Agent eine Unterhaltung an eine Person übergeben?

Ja. Der Agent kann die Unterhaltung mit dem vollständigen Verlauf an Ihr Team im gemeinsamen Posteingang übergeben, sodass ein Mitarbeiter dort weitermacht, wo die KI aufgehört hat, und der Kunde sich nicht wiederholen muss.

Brauche ich eigene API-Schlüssel, und erhebt MonoChat einen KI-Aufschlag?

Das integrierte Harness, das OpenAI Agents SDK, das Claude Agent SDK und Pi nutzen die KI-Modelle, die Sie bereits in MonoChat haben. Die gehostete OpenAI Agents API und Claude Managed Agents benötigen Ihren eigenen OpenAI- oder Anthropic-API-Schlüssel. Wenn Sie Ihre eigenen Schlüssel mitbringen, erhebt MonoChat keinen KI-Aufschlag.

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