Zum Hauptinhalt springen

Agent-Konfiguration - Alle Einstellungen im Detail

Dieser Leitfaden erklärt jede einzelne Einstellung in der Agent-Konfiguration und wie sie sich auf das Verhalten Ihres Agenten auswirkt.

Übersicht der Konfigurationsbereiche​

Die Agent-Konfiguration ist in mehrere Bereiche unterteilt:

  1. Basis-Informationen - Namen, Beschreibung
  2. KI-Modell - Welches OpenAI-Modell nutzen
  3. Instructions - Verhalten definieren
  4. Tools - Funktionen aktivieren
  5. Erweiterte Parameter - Temperature, Reasoning etc.
  6. Resources - Vector Stores, Dateien
  7. Status & Zuordnung - Aktivierung, Verkaufskanal

1. Basis-Informationen​

Technical Name (Technischer Name)​

Was ist das? Ein eindeutiger Identifier für den Agenten – wird in Code und APIs verwendet.

Format:

  • Nur Kleinbuchstaben (a-z)
  • Nur Zahlen (0-9)
  • Nur Unterstriche (_)
  • Keine Leerzeichen, Umlaute oder Sonderzeichen

Beispiele:

✅ product_advisor
✅ customer_service_bot
✅ faq_assistant_2024
✅ order_status_checker

❌ Produktberater (Großbuchstaben, Umlaut)
❌ FAQ-Bot (Bindestrich)
❌ Agent #1 (Leerzeichen, Sonderzeichen)

Wichtig: Der Technical Name kann nach dem Erstellen NICHT mehr geändert werden!

Display Name (Anzeigename)​

Was ist das? Der Name, den Benutzer sehen.

Format: Alle Zeichen erlaubt – Unicode, Emojis, Sonderzeichen.

Beispiele:

✅ Produktberater Max
✅ FAQ-Assistent
✅ Kundenservice 🤖
✅ Bestellstatus-Checker 24/7

Best Practice:

  • Wählen Sie einen freundlichen, verständlichen Namen
  • Vermeiden Sie zu technische Namen
  • Emojis optional (kann die Wahrnehmung auflockern)

Kann jederzeit geändert werden: ✅ Ja

Description (Beschreibung)​

Was ist das? Interne Dokumentation – nur für Administratoren sichtbar.

Maximale Länge: 500 Zeichen

Wofür nutzen?

  • Zweck des Agenten dokumentieren
  • Welche Aufgaben übernimmt er
  • Besonderheiten notieren
  • Für Team-Kommunikation

Beispiel:

Produktberater für die Kategorie "Kleidung".
Kann:
- Produkte suchen und filtern nach Farbe, Größe, Material
- Empfehlungen geben basierend auf Budget
- Produktdetails erklären
- Zu Produktseiten verlinken

Erstellt: 2025-01-15
Letzte Änderung: 2025-01-20
Verantwortlich: Team Marketing

2. KI-Modell​

Model​

Was ist das? Das OpenAI-Modell, das der Agent verwendet.

Verfügbare Modelle im Detail​

gpt-4o-mini​

Kosten: $0.15 / 1M Input Tokens, $0.60 / 1M Output Tokens Geschwindigkeit: ⚡⚡⚡ Sehr schnell (1-3 Sekunden) Kontext-Fenster: 128k Tokens

Stärken:

  • ✅ Sehr günstig (10x günstiger als gpt-4o)
  • ✅ Schnelle Antworten
  • ✅ Ausgezeichnetes Preis-Leistungs-Verhältnis
  • ✅ Zuverlässige Tool-Aufrufe

Schwächen:

  • ❌ Etwas weniger "intelligent" als gpt-4o
  • ❌ Kann bei sehr komplexen Aufgaben Grenzen haben

Empfohlen für:

  • Produktberater
  • Kundenservice
  • FAQ-Bots
  • Bestellstatus-Checker
  • 90% aller Anwendungsfälle

gpt-4o​

Kosten: $2.50 / 1M Input Tokens, $10.00 / 1M Output Tokens Geschwindigkeit: ⚡⚡ Schnell (2-5 Sekunden) Kontext-Fenster: 128k Tokens

Stärken:

  • ✅ Sehr intelligent
  • ✅ Besseres Verständnis komplexer Anfragen
  • ✅ Kreativere und nuanciertere Antworten
  • ✅ Multimodal (kann Bilder verstehen)

Schwächen:

  • ❌ Deutlich teurer (ca. 17x teurer als mini)

Empfohlen für:

  • Content-Erstellung
  • Komplexe Beratung
  • Kreative Aufgaben
  • Wenn gpt-4o-mini nicht ausreicht

gpt-5​

Kosten: ~$5.00 / 1M Input Tokens (experimentell) Geschwindigkeit: ⚡ Langsam (5-15 Sekunden) Kontext-Fenster: 128k Tokens

Stärken:

  • ✅ Höchste Intelligenz
  • ✅ Exzellentes Reasoning
  • ✅ Beste Qualität

Schwächen:

  • ❌ Sehr teuer
  • ❌ Langsam
  • ❌ Noch in Beta

Empfohlen für:

  • Nur für spezielle Anwendungen
  • Wenn maximale Qualität erforderlich ist

o4-mini​

Kosten: ~$1.00 / 1M Input Tokens Geschwindigkeit: ⚡⚡ Schnell Kontext-Fenster: 128k Tokens

Stärken:

  • ✅ Gutes Reasoning
  • ✅ Günstiger als gpt-4o
  • ✅ Schnell

Empfohlen für:

  • Alternative zu gpt-4o
  • Wenn mehr Intelligenz als mini nötig, aber günstiger als 4o

Modell-Auswahl: Entscheidungsbaum​

Brauchen Sie maximale Qualität?
├─ Ja → Ist Budget egal?
│  ├─ Ja → gpt-5
│  └─ Nein → gpt-4o
└─ Nein → Ist schnelle Antwort wichtig?
   ├─ Ja → gpt-4o-mini ✅ (EMPFOHLEN)
   └─ Nein → o4-mini

Faustregel: Starten Sie mit gpt-4o-mini. Nur wenn Sie merken, dass die Qualität nicht ausreicht, wechseln Sie zu einem teureren Modell.

3. Instructions (Anweisungen)​

Allgemeines zu Instructions​

Instructions sind das "Gehirn" Ihres Agenten. Sie definieren:

  • Wie er sich verhält
  • Welche Tonalität er nutzt
  • Wie er Tools verwendet
  • Wie er mit Problemen umgeht

Wichtig: Je präziser Ihre Instructions, desto besser die Ergebnisse!

System Instructions​

Was ist das? Die Haupt-Anweisungen, die das Grundverhalten definieren.

Wann wird es geladen? Bei jeder Konversation – ist immer aktiv.

Struktur-Empfehlung:

# ROLLE & AUFGABE
[Wer ist der Agent? Was ist sein Zweck?]

# VERHALTEN
[Wie soll er sich verhalten? Tonalität?]

# TOOL-NUTZUNG
[Welche Tools nutzen? Wann?]

# REGELN & VERBOTE
[Was MUSS er tun? Was darf er NICHT?]

# ABLAUF/PROZESS
[Schritt-für-Schritt wie vorgehen?]

# BEISPIELE
[Konkrete Beispiel-Dialoge]

Beispiel: Produktberater

# ROLLE & AUFGABE
Du bist ein professioneller Produktberater für unseren Online-Shop "Modehaus Müller".
Deine Aufgabe ist es, Kunden bei der Auswahl passender Kleidung zu helfen.

# VERHALTEN
- Duze den Kunden (freundlich und locker)
- Sei hilfsbereit, geduldig und empathisch
- Stelle gezielte Fragen statt einfach Produkte vorzuschlagen
- Antworte präzise (max. 4-5 Sätze pro Antwort)
- Nutze KEINE Emojis

# TOOL-NUTZUNG
1. Rufe zu Beginn EINMAL get_product_properties() auf
2. Für Produktsuchen: Nutze product_search() mit passenden Filtern
3. Für Details zu einem Produkt: Nutze get_product_details()
4. Für Navigation: Nutze go_to_url()

# REGELN & VERBOTE
MUSS:
- Immer nach Budget fragen ("In welchem Preisbereich suchst du?")
- Bei Kleidung nach Größe fragen
- Maximal 2-3 Nachfragen pro Antwort (nicht überwältigen!)

DARF NICHT:
- Rabatte versprechen oder Preise verhandeln
- Produkteigenschaften erfinden
- Mehr als 5 Produkte auf einmal zeigen

# ABLAUF
1. Freundliche Begrüßung
2. Frage nach Bedarf ("Was suchst du heute?")
3. Gezielte Nachfragen (Budget, Größe, Farbe, Anlass)
4. Produktsuche mit passenden Filtern
5. Präsentation von 2-4 Optionen mit Begründung
6. Nachfrage ob weitere Hilfe gewünscht

# BEISPIEL
Kunde: "Ich suche eine Jacke"
Du: "Gerne helfe ich dir! Für welchen Anlass brauchst du die Jacke?
[BUTTON:Alltag] [BUTTON:Sport] [BUTTON:Business]
Und in welchem Preisbereich? [BUTTON:Bis 50€] [BUTTON:50-100€] [BUTTON:Über 100€]"

Best Practices:

  • ✅ Sei spezifisch ("2-3 Fragen" statt "einige Fragen")

  • ✅ Nutze Listen und Struktur (leichter zu parsen für KI)

  • ✅ Gib konkrete Beispiele

  • ✅ Erwähne Tools explizit

  • ✅ Definiere klare Do's & Don'ts

  • ❌ Zu vage Formulierungen

  • ❌ Widersprüche

  • ❌ Zu lang (> 3000 Zeichen)

  • ❌ Unnötige Details

Init Instructions​

Was ist das? Optionale Anweisungen, die zu Beginn einer Konversation geladen werden.

Typische Nutzung:

  • Begrüßungsnachricht definieren
  • Kontext für neue Konversation setzen

Beispiel: Einfach

Hallo! Ich bin Max, dein Produktberater.
Wie kann ich dir heute helfen?

Beispiel: Mit Kontext

Hallo und willkommen im Modehaus Müller!
Ich bin Max, dein persönlicher Shopping-Assistent.

Ich kann dir helfen bei:
- Produktsuche und Empfehlungen
- Fragen zu Größen und Materialien
- Navigation durch unsere Kategorien

Was suchst du heute?

Beispiel: Mit Buttons

Hallo! Ich bin dein Produktberater.
Was suchst du heute?

[BUTTON:Kleidung] [BUTTON:Schuhe] [BUTTON:Accessoires]

Tipp: Halten Sie es kurz! Die Begrüßung sollte max. 2-3 Sätze haben.

Fallback Instructions​

Was ist das? Optionale Anweisungen für Fehler-/Ausnahmefälle.

Wann wird es genutzt?

  • Agent kann Frage nicht beantworten
  • Tool-Aufruf schlägt fehl
  • Keine passenden Produkte gefunden
  • Unerwartete Situation

Beispiel: Kundenservice

WENN du eine Frage nicht beantworten kannst:
1. Entschuldige dich höflich
2. Erkläre, dass du diese Information nicht hast
3. Biete an, einen menschlichen Mitarbeiter zu kontaktieren
4. Gib Support-Kontakt an: support@modehaus-mueller.de

BEISPIEL-ANTWORT:
"Entschuldigung, diese spezifische Frage kann ich leider nicht beantworten.
Unser Support-Team hilft dir gerne weiter: support@modehaus-mueller.de
Alternativ erreichst du uns telefonisch: 0800-1234567"

Beispiel: Produktberater

WENN keine passenden Produkte gefunden werden:
1. Erkläre freundlich, dass aktuell nichts passendes verfügbar ist
2. Biete alternative Suchkriterien an
3. Schlage vor, auf den Wunschzettel zu setzen oder später nochmal zu schauen

BEISPIEL:
"Leider habe ich aktuell keine schwarzen Winterjacken in Größe XXL unter 80€ gefunden.

Möchtest du:
- Einen anderen Preisbereich ansehen? [BUTTON:Bis 100€] [BUTTON:Bis 150€]
- Andere Farben ansehen? [BUTTON:Dunkelblau] [BUTTON:Grau]
- Auf den Wunschzettel setzen und benachrichtigt werden?"

4. Erweiterte Parameter​

Temperature​

Was ist das? Kontrolliert die Zufälligkeit/Kreativität der Antworten.

Wertebereich: 0.0 - 2.0

Effekt:

TemperatureVerhaltenBeispiel-Antwort auf "Wie geht's?"
0.1Sehr konsistent, fast immer gleich"Mir geht es gut, danke. Wie kann ich helfen?"
0.5Leicht variabel, aber vorhersehbar"Gut, danke! Was kann ich für dich tun?"
0.7Ausgewogen - leichte Variation"Prima! Wie kann ich dir heute weiterhelfen?"
1.0Merklich kreativ"Mir geht's super! Schön, dass du da bist. Was suchst du?"
1.5Sehr kreativ, überraschend"Fantastisch! 😊 Bereit für Shopping? Was darf's sein?"
2.0Maximal kreativ, unvorhersehbar"Hey! Mir geht's blendend! Let's shop! Was brauchst du?"

Empfehlungen nach Anwendungsfall:

AnwendungsfallTemperatureBegründung
FAQ-Bot0.2-0.4Konsistente, exakte Antworten
Kundenservice0.5-0.7Leicht variabel, aber verlässlich
Produktberater0.6-0.8Freundlich und natürlich
Content-Erstellung0.8-1.2Kreativ und abwechslungsreich
Brainstorming1.3-1.8Sehr kreativ, neue Ideen

Standard: 0.7 (guter Mittelweg)

Wichtig: Temperature und Top P sollten NICHT zusammen verwendet werden – wählen Sie eines!

Top P (Nucleus Sampling)​

Was ist das? Alternative Methode zur Temperature, um Vorhersagbarkeit zu kontrollieren.

Wertebereich: 0.0 - 1.0

Unterschied zu Temperature:

  • Temperature: Beeinflusst Wahrscheinlichkeits-Verteilung global
  • Top P: Begrenzt Auswahl auf wahrscheinlichste Tokens

Empfehlung: Lassen Sie dieses Feld LEER, wenn Sie Temperature nutzen!

Nur für fortgeschrittene Nutzer relevant.

Max Output Tokens​

Was ist das? Begrenzt die maximale Länge der Agent-Antworten.

Wichtig: 1 Token ≈ 0.75 Wörter (Deutsch)

Umrechnung:

TokensUngefähre WörterUngefähre ZeichenBeispiel
100~75~500Kurzer Absatz
500~375~2.500Mittlere Antwort
1000~750~5.000Lange Antwort
2000~1.500~10.000Sehr ausführlich

Empfehlungen:

Agent-TypMax TokensBegründung
FAQ-Bot300-500Kurze, präzise Antworten
Kundenservice500-800Mittlere Antworten mit Details
Produktberater600-1000Produktbeschreibungen + Empfehlungen
Content-Ersteller1500-2500Ausführliche Texte

Vorteile eines Limits:

  • ✅ Spart Kosten (Output-Tokens sind teurer als Input!)
  • ✅ Verhindert ausschweifende Antworten
  • ✅ Schnellere Responses

Standard: Leer (= kein Limit)

Reasoning Effort​

Was ist das? Kontrolliert, wie viel Zeit/Ressourcen das Modell fürs "Nachdenken" verwendet.

Verfügbare Werte: low, medium, high

Vergleich:

EffortDenkzeitGeschwindigkeitQualitätKostenWann nutzen
lowMinimal⚡⚡⚡ 1-2 Sek.⭐⭐ Ok$Einfache Fragen, FAQ
mediumNormal⚡⚡ 2-5 Sek.⭐⭐⭐⭐ Gut$$Standard (EMPFOHLEN)
highIntensiv⚡ 10-30 Sek.⭐⭐⭐⭐⭐ Exzellent$$$Komplexe Analysen

Beispiele:

Low Reasoning:

Kunde: "Zeig mir rote Jacken"
Agent: [Schnelle Suche, direkte Antwort]

Medium Reasoning:

Kunde: "Ich suche eine Jacke für den Winter in den Bergen"
Agent: [Überlegt: Winter = warm, Berge = wetterfest]
Agent: "Ich empfehle wasserdichte Winterjacken..."

High Reasoning:

Kunde: "Ich brauche Outdoor-Kleidung für eine 3-wöchige Trekking-Tour in Patagonien"
Agent: [Tiefe Analyse: Klima, Jahreszeit, Layering-System, Materialien]
Agent: [Detaillierte, durchdachte Empfehlung mit Begründung]

Standard: medium (empfohlen)

Verbosity​

Was ist das? Kontrolliert die Ausführlichkeit der Antworten.

Verfügbare Werte:

  • low: Kurz und knapp
  • medium: Ausgewogen (Standard)
  • high: Sehr detailliert

Beispiel - Frage: "Was ist eine Softshelljacke?"

Low Verbosity:

Eine Softshelljacke ist eine leichte, atmungsaktive Jacke für Sport und Outdoor.
Wasserabweisend, aber nicht wasserdicht.

Medium Verbosity:

Eine Softshelljacke ist eine flexible Outdoor-Jacke, die Schutz vor Wind und leichtem Regen bietet.
Sie besteht aus elastischem Material, ist atmungsaktiv und eignet sich gut für Sport und aktive Bewegung.
Ideal für gemäßigte Temperaturen und als Zwischenschicht im Lagenprinzip.

High Verbosity:

Eine Softshelljacke ist eine vielseitige Outdoor-Bekleidung aus mehrschichtigem, elastischem Material.
Sie kombiniert Windschutz, Wasserabweisung und Atmungsaktivität in einem Kleidungsstück.

EIGENSCHAFTEN:
- Material: Meist Polyester mit Elasthan-Anteil
- Wasserabweisend (DWR-Beschichtung), aber NICHT wasserdicht
- Sehr atmungsaktiv durch Membranen
- Stretch-Eigenschaft für Bewegungsfreiheit

VERWENDUNG:
Ideal für aktive Outdoor-Aktivitäten wie Wandern, Klettern, Radfahren bei gemäßigtem Wetter.
Kann als äußere Schicht bei milden Bedingungen oder als Zwischenschicht unter einer Hardshelljacke dienen.

ABGRENZUNG:
Anders als Hardshelljacken bieten Softshelljacken weniger Wetterschutz, dafür mehr Komfort und Atmungsaktivität.

Empfehlungen:

Agent-TypVerbosityBegründung
FAQ-BotLowSchnelle, präzise Antworten
KundenserviceMediumAusreichend Detail ohne zu überwältigen
ProduktberaterMedium-HighDetails wichtig für Kaufentscheidung
Content-ErstellerHighAusführlichkeit gewünscht

Standard: medium

Response Format​

Was ist das? Definiert das Format der Agent-Antworten.

Verfügbare Optionen:

Auto (Standard)​

  • Antworten in HTML/Text-Format
  • Für normale Chats
  • EMPFOHLEN für 95% der Fälle

JSON Object​

  • Agent versucht, Antworten als JSON zu formatieren
  • Nicht garantiert
  • Für strukturierte Daten

Beispiel-Antwort:

{
  "greeting": "Hallo!",
  "question": "Was suchst du?",
  "options": ["Jacken", "Hosen", "Schuhe"]
}

JSON Schema​

  • Erzwingt eine spezifische JSON-Struktur
  • Garantiert strukturierte Ausgabe
  • Für API-Integration

Beispiel-Schema:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "products": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "name": {"type": "string"},
          "price": {"type": "number"}
        }
      }
    }
  }
}

Wann welches Format?

FormatWann nutzenBeispiel
AutoNormale ChatsKundenservice, Produktberater
JSON ObjectSemi-strukturierte DatenWenn flexible Struktur gewünscht
JSON SchemaAPI-IntegrationBackend-zu-Backend Kommunikation

5. Resources (Ressourcen)​

Vector Store ID​

Was ist das? Die ID eines Vector Stores (Wissens-Datenbank) auf OpenAI.

Format: vs_abc123...

Wofür? Verknüpfung von hochgeladenen Dokumenten (PDFs, Textdateien) mit dem Agenten.

Beispiel: Sie haben eine PDF mit Produktinformationen hochgeladen → Vector Store erstellt → ID hier eintragen.

Mehr Details: Siehe Vector Stores

File Bundle ID​

Was ist das? ID eines File Bundles für zusätzliche Dateien.

Selten genutzt - Vector Stores sind die bevorzugte Methode.

6. Status & Zuordnung​

Is Active (Aktiv)​

Was ist das? Schaltet den Agenten an/aus.

Werte:

  • ✅ An: Agent ist einsatzbereit
  • ❌ Aus: Agent ist deaktiviert

Wichtig: Ein Agent mit "Is Active" = Aus funktioniert NICHT, auch wenn alles andere korrekt konfiguriert ist!

Wann deaktivieren?

  • Agent wird gerade überarbeitet
  • Temporär außer Betrieb
  • Test-Agent, der nicht live gehen soll

Is Default (Standard)​

Was ist das? Definiert, ob dies der Standard-Agent ist.

Werte:

  • ✅ An: Dieser Agent wird verwendet, wenn kein spezifischer Agent angefordert wird
  • ❌ Aus: Normaler Agent

Nur EIN Agent sollte "Is Default" = An haben!

Default Sales Channel (Standard-Verkaufskanal)​

Was ist das? Ordnet den Agenten einem spezifischen Verkaufskanal zu.

Wann nutzen?

  • Multi-Shop Setup (z.B. DE, AT, CH)
  • Unterschiedliche Agenten pro Sprache
  • Verschiedene Produktkataloge

Beispiel:

  • Agent "Produktberater DE" → Verkaufskanal: Deutschland
  • Agent "Product Advisor EN" → Verkaufskanal: United Kingdom

Optional: Leer lassen = Agent für alle Verkaufskanäle

7. Metadaten & Versionierung​

Config Version​

Was ist das? Versions-Nummer der Konfiguration.

Automatisch verwaltet - keine manuelle Eingabe nötig.

Toolchain Version​

Was ist das? Version der Tool-Implementierung.

Automatisch verwaltet - keine manuelle Eingabe nötig.

Created By / Created At​

Was ist das? Wer hat den Agenten erstellt und wann.

Automatisch gesetzt - keine manuelle Eingabe.

Updated At​

Was ist das? Zeitpunkt der letzten Änderung.

Automatisch aktualisiert bei jeder Speicherung.

Best Practices für Agent-Konfiguration​

1. Start einfach, dann erweitern​

Phase 1: Minimal-Konfiguration
- Basis-Info
- Ein Modell (gpt-4o-mini)
- Wenige Tools (3-5)
- Einfache Instructions

Phase 2: Testen
- Im Backend-Chat ausprobieren
- Probleme identifizieren

Phase 3: Optimieren
- Instructions verfeinern
- Tools anpassen
- Parameter tunen

Phase 4: Erweitern
- Mehr Tools hinzufügen
- Vector Store integrieren
- Komplexere Instructions

2. Dokumentieren Sie Änderungen​

Nutzen Sie das "Description" Feld:

Version 1.0 (2025-01-15):
- Initial erstellt
- Tools: product_search, get_product_details

Version 1.1 (2025-01-20):
- Temperature von 0.7 auf 0.5 gesenkt (zu kreativ)
- Tool "get_order_status" hinzugefügt
- Instructions erweitert um Bestellstatus-Handling

Version 1.2 (2025-01-25):
- Modell von gpt-4o-mini auf gpt-4o gewechselt
- Reason: Bessere Produktempfehlungen benötigt

3. A/B Testing​

Erstellen Sie zwei Versionen eines Agenten:

  • Agent A: Temperature 0.5
  • Agent B: Temperature 0.9

Testen Sie beide und vergleichen Sie Qualität.

4. Template nutzen​

Erstellen Sie einen "Template-Agent" mit guter Basis-Konfiguration. Bei neuen Agenten: Kopieren Sie die Instructions manuell.

Checkliste: Optimale Konfiguration​

Nutzen Sie diese Checkliste zur Überprüfung:

Basis:

  • Technical Name ist eindeutig und beschreibend
  • Display Name ist benutzerfreundlich
  • Description dokumentiert Zweck und Änderungen

Modell:

  • Passendes Modell gewählt (Start: gpt-4o-mini)
  • Modell-Kosten im Budget

Instructions:

  • System Instructions sind spezifisch und klar
  • Tools werden explizit erwähnt
  • Tonalität definiert (Du/Sie)
  • Do's & Don'ts festgelegt
  • Beispiele enthalten
  • Init Instructions vorhanden (optional)
  • Fallback Instructions vorhanden (empfohlen)

Tools:

  • Nur benötigte Tools aktiviert
  • Keine redundanten Tools

Parameter:

  • Temperature sinnvoll gewählt (Standard: 0.7)
  • Reasoning Effort passend (Standard: medium)
  • Max Output Tokens gesetzt (optional, spart Kosten)
  • Verbosity angemessen (Standard: medium)

Status:

  • Is Active = An
  • Is Default korrekt gesetzt
  • Sales Channel zugeordnet (falls nötig)

Test:

  • Im Backend-Chat getestet
  • Verschiedene Szenarien durchgespielt
  • Tool-Aufrufe überprüft
  • Antwort-Qualität bewertet

Nächste Schritte​

Sie verstehen jetzt alle Konfigurations-Optionen!

➡️ Tools & Funktionen - Detaillierte Tool-Referenz

➡️ Vector Stores - Eigene Dokumente hochladen

➡️ Best Practices - Optimierungs-Tipps

➡️ Troubleshooting - Wenn etwas nicht funktioniert