Disponibil acum
Agent Harness este disponibil: rulați Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Pi sau propriul agent pe WhatsApp
Începând cu această săptămână, clienții MonoChat pot alege framework-ul de agenți din spatele AI-ului. Adăugați un AI Harness, puneți un nod AI Agent într-un flux, iar agentul răspunde pe WhatsApp și pe orice alt canal, cu echipa dvs. la o predare distanță.
Sau începeți cu $150 credit, suficient pentru prima lună de Growth
Publicat:
Majoritatea platformelor de mesagerie pentru clienți vând un singur agent AI: pe al lor. Merge bine până când vreți un alt model, un framework pe care dezvoltatorii dvs. îl folosesc deja sau un agent construit și testat de voi înșivă.
Agent Harness schimbă asta în MonoChat. Aduceți propriul framework de agenți sau folosiți-l pe al nostru și rulați-l pe fiecare canal conectat de MonoChat, cu aceleași instrumente, același inbox și aceeași predare către echipa dvs.
Ce este nou
Un AI Harness este o definiție de serviciu pe care o adăugați o singură dată în MonoChat. Îi spune MonoChat ce framework de agenți trebuie să facă munca și unde rulează. Noul nod AI Agent dintr-un flux îl folosește, la fel ca API-ul agent-run, astfel încât și propriile aplicații pot porni o rulare de agent.
Deoarece agentul rulează într-un flux MonoChat, funcționează oriunde funcționează fluxul: WhatsApp, Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, web chat, SMS și voce.
Alegeți harness-ul
Șapte furnizori sunt disponibili din prima zi:
| Furnizor | Unde rulează | Ce vă trebuie |
|---|---|---|
| MonoChat (harness integrat) | În MonoChat | Nimic; folosește modelele AI MonoChat ale dvs. |
| OpenAI Agents SDK | În MonoChat | Nimic în plus; folosește modelele dvs. AI |
| Claude Agent SDK | Agent runner-ul MonoChat, fiecare rulare fiind un proces de agent izolat, în stil Claude Code | Nimic în plus; folosește modelele dvs. AI prin gateway-ul MonoChat |
| Pi (harness-ul agentului de programare Pi) | Agent runner-ul MonoChat | Nimic în plus; modele prin gateway-ul MonoChat |
| OpenAI Agents API (găzduit de OpenAI) | Cloud OpenAI | Cheia dvs. API OpenAI |
| Claude Managed Agents (găzduit de Anthropic) | Cloud Anthropic | Cheia dvs. API Anthropic |
| Personalizat | Propriul server, orice framework (LangGraph, Google ADK, CrewAI, propriul cod) | Un URL de endpoint și un secret partajat |
Numele produselor aparțin proprietarilor lor.
Modele principal, de rezervă și rapid
Fiecare nod AI Agent are trei roluri de model și un buget:
- Model principal raționează, decide și scrie răspunsurile.
- Model de rezervă preia după o limită soft sau o eroare, astfel încât clientul să nu rămână în așteptare.
- Model rapid se ocupă de munca din fundal.
- Limite de buget limitează cât poate cheltui o singură rulare.
Instrumentele dvs., inboxul dvs., echipa dvs.
Agentul folosește instrumentele MonoChat pe care le aveți deja: instrumente de funcții AI, servere MCP, baza de cunoștințe și funcții personalizate. Când o conversație are nevoie de o persoană, trece în inboxul comun al echipei, cu tot istoricul, astfel încât nimeni să nu-i ceară clientului să se repete.
Cu propriile chei de la furnizorul AI, plătiți direct furnizorului. MonoChat nu adaugă niciun adaos la costurile AI.
Cum începeți
- Adăugați un AI Harness și alegeți furnizorul.
- Adăugați un nod AI Agent într-un flux și alegeți harness-ul.
- Alegeți modelele principal, de rezervă și rapid și stabiliți un buget pe rulare.
- Conectați canalul, de exemplu numărul dvs. WhatsApp.
- Testați fluxul, apoi lansați-l.
Citiți mai mult
- Agent Harness: furnizori, roluri de model și întrebări frecvente
- Ce este un agent harness și de ce are nevoie suportul pe WhatsApp de unul
- Cum rulați un agent Claude Agent SDK pe WhatsApp
- Cum construiți un agent WhatsApp cu OpenAI Agents SDK
- Aduceți propriul agent AI în WhatsApp printr-un endpoint webhook
- De ce agentul AI orientat către clienți are nevoie de un model de rezervă