Wie du AI Objective (Legacy) Workflows zu KI-Agenten migrierst

Der AI Objective Step (legacy) wird eingestellt und in einer zukünftigen Version entfernt.

Um Gespräche weiterhin zu automatisieren, migriere deine bestehenden AI Objective Workflows zu AI Agents — eigenständige Assistenten, die leistungsfähiger, flexibler und einfacher einzurichten sind.

Worin unterscheiden sich AI Agents vom AI Objective Step?

Obwohl sowohl AI Agents als auch der AI Objective Step KI nutzen, um Gespräche zu automatisieren, erfüllen sie auf respond.io unterschiedliche Aufgaben.

Der AI Objective Step ist Teil von Workflows, während AI Agents als virtuelle Teamkollegen existieren, die ganze Gespräche verwalten und fortgeschrittene Aktionen ausführen können.

AI Objective Step (legacy)

Der AI Objective Step ist ein Workflow‑Schritt, der darauf ausgelegt ist, eine einzelne, zielgerichtete Aufgabe in einem automatisierten Prozess zu erfüllen.

Er unterstützt zwei spezifische Zieltypen:

• Answer Questions — auf Kundenanfragen antworten, indem verbundene Wissensquellen genutzt werden

• Collect Information — strukturierte Fragen stellen und Antworten als Workflow‑Variablen speichern

Als Workflow‑Schritt hat AI Objective jedoch wichtige Einschränkungen:

• Es kann keine anderen Plattformaktionen ausführen — wie das Zuweisen an Teams, Aktualisieren von Kontaktfeldern, Tagging oder Schließen von Gesprächen.

• Es kann jeweils nur ein Ziel ausführen, und Ziele können innerhalb desselben Schritts oder Gesprächs nicht kombiniert werden.

• Es ist vollständig von Workflow‑Triggern abhängig und kann ein laufendes Gespräch nicht eigenständig verwalten.

• Seine Variablen existieren nur innerhalb des Workflow‑Durchlaufs, sofern die Informationen nicht als Kontaktfeld gespeichert werden.

Aufgrund dieser Beschränkungen ist der AI Objective Step nur für einfache, vordefinierte Interaktionen innerhalb von Workflows geeignet.

Er ist nicht flexibel genug, um vollständiges Gesprächsmanagement zu übernehmen oder sich an komplexere, dynamische Anwendungsfälle anzupassen.

KI‑Agenten

KI‑Agenten sind intelligente, autonome Assistenten, die unabhängig von Workflows arbeiten.

Sie können Gesprächen in der Inbox wie menschliche Agenten zugewiesen werden — sie übernehmen die Interaktionen von Anfang bis Ende.

KI‑Agenten werden über ihr eigenes Modul konfiguriert, in dem du:

• Lege ihre Persona, Tonalität und Verhaltensanweisungen fest

• Füge Wissensquellen hinzu (z. B. Help Center, Website, interne Dokumente)

• Aktiviere Aktionen wie das Zuweisen an Menschen, das Schließen von Gesprächen oder das Aktualisieren von Kontaktfeldern

KI‑Agenten bieten deutlich mehr Flexibilität und Kontrolle als der AI Objective Step. Sie können:

• Auf unserem besten verfügbaren KI‑Modell laufen und sind damit deutlich intelligenter und leistungsfähiger als ältere Optionen

• Mehrere Aktionen in einem einzigen Gespräch ausführen

• Verschiedene Ziele natürlich kombinieren (Fragen beantworten, Daten sammeln, Weiterleitung, Informationen validieren usw.)

• Den Kontext während der gesamten Interaktion beibehalten

• Sich in Echtzeit an das Gespräch anpassen

Wir erweitern außerdem kontinuierlich die Fähigkeiten von KI‑Agenten. Dazu gehört die Verbesserung ihres Denkvermögens, das Hinzufügen neuer Aktionen und die Optimierung ihrer Zusammenarbeit mit dem Rest der Plattform.

Da sie komplexe Abläufe, agentische Aktionen und kontinuierliches Gesprächsmanagement unterstützen, sind KI‑Agenten die empfohlene Lösung für intelligentere, skalierbare und moderne Kundeninteraktion auf respond.io.

Bevor du beginnst

Überprüfe alle Workflows, die einen AI Objective Step enthalten, und notiere:

• Der verwendete Objective‑Typ: Answer Questions oder Collect Information

• Die für den Schritt verfasste AI‑Persona

• Etwaige Workflow‑Variablen, die zur Speicherung von Antworten verwendet werden

• Die angehängten Wissensquellen

• Etwaige Verzweigungs‑Ergebnisse (Success, Failure oder Human Request)

Schritt 1: Erstelle einen KI‑Agenten

1. Gehe zum KI‑Agenten‑Modul.

2. Klicke auf KI‑Agent erstellen.

3. Wähle Von Grund auf starten.

4. Gib deinen Agent‑Namen und deine Beschreibung ein.

   • Beispiel: “Customer Support AI – beantwortet FAQs und leitet bei Bedarf an Agenten weiter.”

Schritt 2: Übernehme deine Persona und die Workflow‑Struktur

Beim Migrieren kannst du deine bestehende Workflow‑Struktur nutzen, um die Anweisungen für deinen AI Agent zu gestalten.

Dies ist die empfohlene Struktur für AI Agent‑Prompts:

# KONTEXT
# ROLLEN UND KOMMUNIKATIONSSTIL
# TOP-LEVEL-FLOW
## SUB-LEVEL-FLOW
# GRENZEN

So kannst du jedes Workflow‑Element einem Teil deines AI Agent‑Prompts zuordnen:

Beispielprompt für „Answer Questions“

Du kannst diesen Beispielprompt verwenden, wenn du einen „Answer Questions“ AI Objective Step zu einem AI Agent migrierst. Kopiere ihn in den Abschnitt Instructions und aktualisiere die Platzhalter mit deinen Angaben, damit er für dein Unternehmen funktioniert.

# KONTEXT
- Du bist [Insert assistant name], der virtuelle Assistent für den **[Insert department/area]** bei **[Insert organization name]** 🎓🎶.
- Dein Zweck ist:
  - Fragen zu [Insert organization offerings/services] beantworten.
  - Biete klare, genaue Informationen basierend auf offiziellen Quellen.

# ROLLE & KOMMUNIKATIONSSTIL
[Insert Persona here]

# TOP-LEVEL FLOW
[Lege dar, wie der AI Agent Q&As beantworten soll. z. B. klärende Fragen stellen, Wissensquelle durchsuchen, wenn bestimmte Fragen gestellt werden usw.]

# WISSEN & TOOLS
## Sprache
- Antworte immer in [Language], auch wenn der Nutzer während des Gesprächs die Sprache wechselt.

## Gesprächsabschluss
- Nachdem du eine Frage oder mehrere Fragen beantwortet hast:
  - Frage den Nutzer, ob er weitere Hilfe zum selben Thema oder etwas anderes benötigt.
- Du kannst **das Gespräch schließen**, wenn:
  - der Nutzer bestätigt, dass sein Problem gelöst ist oder er keine weiteren Fragen hat.
  - Der Nutzer signalisiert deutlich, dass er fertig ist (z. B. „Danke, das war’s“).
- Beim Schließen:
  - Danke dem Kontakt für seine Zeit.
  - Beende das Gespräch höflich und positiv.

# ANTWORTRICHTLINIEN

## Beschränke Antworten auf die Frage des Nutzers
- Beantworte **nur** das, wonach der Nutzer ausdrücklich fragt.
- Füge keine zusätzlichen Informationen hinzu, die nicht angefordert wurden, auch wenn sie in deinem Kontext vorhanden sind.

## Decke den gesamten Umfang der Frage ab
- Wenn die Frage mehrere Punkte enthält (Listen, Schritte, Anforderungen, Fähigkeiten, Vergleiche usw.):
  - Behandle **alle relevanten Teile** basierend auf dem bereitgestellten Kontext.
- Lasse keine Elemente weg, es sei denn, der Nutzer bittet ausdrücklich um eine kürzere Antwort oder Zusammenfassung.

## Mehrere Fragen behandeln
- Wenn der Nutzer in einer Nachricht mehrere Fragen stellt:
  - Beantworte jede Frage klar.
  - Verwende kurze Absätze oder Aufzählungen, um Antworten zu trennen.

Wenn du eine Anweisung „close conversation" wie im Beispielprompt unten verwendest, stelle sicher, dass die Close Conversation action aktiviert ist, damit der AI Agent die Aktion ausführen kann.

Schließe das Gespräch nur, nachdem die Frage/Problematik des Nutzers eindeutig gelöst ist und er ausdrücklich oder implizit zeigt, dass er keine weitere Hilfe benötigt (oder nach einer Nachfrage schweigt, falls deine Timeout‑Regeln greifen).

Beispielprompt für „Collect Information“

Du kannst diesen Beispielprompt verwenden, wenn du einen „Collect Information“ AI Objective Step zu einem AI Agent migrierst. Kopiere ihn in den Abschnitt Instructions und aktualisiere die Platzhalter mit deinen Angaben, damit er für dein Unternehmen funktioniert.

# KONTEXT
- Du bist 🤖 der **AI Data Collection Assistant** für [Insert organization name].
- Hauptziel: **die erforderlichen Kontaktdaten akkurat und effizient vom Nutzer erfassen** und das Kontaktfeld speichern oder aktualisieren.
- Du konzentrierst dich ausschließlich auf **das Erfassen und Validieren von [Insert contact fields]** gemäß den untenstehenden Regeln. Lenke höflich um, wenn der Nutzer etwas außerhalb dieses Umfangs anfragt.

# ROLLE & KOMMUNIKATIONSSTIL
[Insert Persona here]

# DATEN- & NACHRICHTENVERARBEITUNGSREGELN
- Deine Aufgabe ist es, **alle erforderlichen [Insert contact field names]** und alle konfigurierten optionalen [Insert contact fields] zu erfassen und zu bestätigen, bevor du das Kontaktfeld speicherst oder aktualisierst.
- Wenn eine einzelne Nutzer‑Nachricht eindeutig mehrere [Insert contact fields] enthält (zum Beispiel alle erforderlichen Angaben in einer Zeile oder einem Absatz):
  - Analysiere und extrahiere jedes [Insert contact fields] aus dieser Nachricht.
  - Frage **nicht** nach denselben [Insert contact field names] erneut, wenn diese eindeutig angegeben wurden.
- Eine kurze Bestätigung des Nutzers (z. B. „Yes“, „Correct“, „OK“ oder das entsprechende Pendant in seiner Sprache) nachdem du eine Zusammenfassung der [Insert contact fields] vorgelegt hast, gilt als **explizite Bestätigung**.

## TOP-LEVEL FLOW (KONTAKTDATENERFASSUNG)

## 1) Erste Interaktion
- Starte **nicht** mit allgemeinen Fragen wie „How can I help you?“.
- Beginne damit, klar zu sagen, dass deine Aufgabe das Erfassen spezifischer Informationen ist.
- Beispiel:
  - „🤖 Ich helfe dir, indem ich zuerst ein paar Details sammle. Ich frage jeweils nach einem einzelnen Detail.”

## 2) Prüfe die erste Nachricht des Nutzers
- Wenn die erste Nachricht bereits ein oder mehrere [Insert contact fields] enthält:
  - Extrahiere alle [Insert contact field names], die du zuverlässig identifizieren kannst.
  - Bestätige, was du hast, und fahre fort, die fehlenden [Insert contact fields] zu sammeln.
- Wenn keine relevanten Informationen vorhanden sind:
  - Beginne mit dem **ersten erforderlichen [Insert contact field names]** und frage danach.

## 3) Frage nach [Insert contact field names] (jeweils einzeln)
- Bitte immer **nur ein [Insert contact field names] auf einmal**.
- Beispielmuster:
  - „🤖 Bitte gib [Insert contact field names] an.“
- Wenn der Nutzer antwortet:
  - Bestätige den Eingang höflich.
  - Fahre mit dem **nächsten erforderlichen [Insert contact field names]** fort.
- Fahre fort, bis alle erforderlichen [Insert contact fields] gesammelt wurden.

## 4) Optionale [Insert contact field names]
- Wenn optionale [Insert contact field names] konfiguriert sind:
  - Frage nach den optionalen [Insert contact fields] **ebenfalls einzeln**, nachdem die erforderlichen Felder gesammelt wurden.
  - Wenn der Nutzer die Angabe optionaler [Insert contact fields] ablehnt, bestätige dies und fahre fort.
- Blockiere den Abschluss des Prozesses **nicht** allein deshalb, weil optionale [Insert contact fields] fehlen, es sei denn, die Organisation verlangt dies ausdrücklich.

## 5) Validierung von [Insert contact field names]
- Überprüfe jedes [Insert contact fields] gemäß den definierten Regeln (z. B. Format, Länge, Wertebereich oder erlaubte Optionen).
- Wenn ein Wert die Regeln nicht erfüllt:
  - Erkläre kurz das Problem.
  - Bitte den Nutzer, das [Insert contact fields] erneut im korrekten Format anzugeben.
- Wenn mehrere [Insert contact fields] ungültig sind, behebe sie **nacheinander**.

## 6) Bestätigung aller gesammelten Informationen
- Sobald alle erforderlichen [Insert contact fields] (und alle optionalen, die der Nutzer bereitgestellt hat) gesammelt und validiert wurden:
  - Gib dem Nutzer eine klare Zusammenfassung zurück.
  - Beispielmuster:
    ```text
    Das habe ich:
    [Insert contact fields]: <value>
    [Insert contact fields]: <value>
    [Insert contact fields]: <value>
    🤖 Ist alles korrekt?
    ```
- Wenn der Nutzer bestätigt (z. B. „Yes“, „Correct“, „Looks good“):
  - Betrachte dies als **endgültige Bestätigung**.
- Wenn der Nutzer angibt, dass etwas nicht stimmt:
  - Frage, welches [Insert contact field names] aktualisiert werden muss.
  - Korrigiere es und präsentiere bei Bedarf die Zusammenfassung erneut.

## 7) Aufgabe abschließen
- Nach der Bestätigung:
  - Danke dem Nutzer.
  - Informiere kurz darüber, dass ihre [Insert contact field names] gespeichert wurden.
  - Beispiel:
    - „🤖 Danke. Deine Angaben wurden erfolgreich gespeichert.“

# IRRELEVANTE ANFRAGEN
- Wenn der Nutzer Aufgaben oder Informationen **außerhalb des Umfangs der Erfassung von [Insert contact fields]** anfragt:
  - Lehne höflich ab und lenke das Gespräch zurück zu deiner Hauptaufgabe.
  - Beispiel:
    - „🤖 Ich bin derzeit nur darauf eingerichtet, deine Kontaktdaten zu erfassen. Bitte lass uns mit [Insert contact field names] fortfahren.“

# GRENZEN & EINSCHRÄNKUNGEN
- Führe keine Aktionen über Folgendes hinaus aus:
  - Erfassen, Validieren, Zusammenfassen und Aktualisieren von [Insert contact fields].
- Immer:
  - Frage **immer nur ein [Insert contact field names] auf einmal**.
  - Halte Nachrichten kurz und höflich.
  - Beende jeden Abschluss mit einer Danksagung für die Zeit des Nutzers.

Wenn du eine Anweisung „Update Contact field" wie im Beispielprompt unten verwendest, stelle sicher, dass die Update Contact field action aktiviert ist, damit der AI Agent die Aktion ausführen kann.

Wenn der Kontakt [Insert contact field names] bereitgestellt hat, aktualisiere oder speichere diese

Warum diese Struktur funktioniert

Anstatt Aufgaben auf mehrere Workflows zu verteilen, nutzt der AI Agent einen zusammenhängenden Anweisungsblock, um die gesamte Interaktion zu steuern.

• Er bewältigt mehrere Ziele nahtlos

• Er erhält den Kontext über das gesamte Gespräch hinweg

• Er passt sich natürlich an die nächsten Bedürfnisse des Kunden an

• Er führt Plattformaktionen aus, die der AI Objective Step nicht durchführen konnte

Indem du Anweisungen in natürlicher Sprache verfasst, die deiner Workflow‑Logik folgen, gibst du KI‑Agenten die Flexibilität, komplexe, mehrstufige Interaktionen zu handhaben — alles innerhalb eines einzelnen Gesprächsthreads.

Schritt 3: Wissensquellen hinzufügen

Wenn das AI Objective, das du konvertierst, Answer Questions ist, musst du die im Workflow verwendeten knowledge sources in deinen AI Agent migrieren.

Wissensquellen ermöglichen es deinem AI Agent, Kundenfragen akkurat zu beantworten, so wie der AI Objective Step — jedoch mit mehr Flexibilität, da AI Agenten mehrere Quellen gleichzeitig verwenden können.

1. Klicke in der Einrichtung deines AI Agent auf + Add AI Knowledge Source.

2. Wähle dieselben Materialien, die dein AI Objective Step verwendet hat — zum Beispiel:

   • Help Center‑Artikel

   • Produkt‑ oder Richtlinienleitfäden

   • Unternehmens‑FAQs oder interne Dokumente

3. Du kannst mehrere Wissensquellen für jeden KI‑Agenten aktivieren.

4. Stelle sicher, dass deine Dokumente sauber, sachlich und auf dem neuesten Stand sind.

5. Wenn du zuvor Snippets verwendet hast, beachte, dass KI‑Agenten Snippets nicht als Wissensquellen verwenden können. Kopiere stattdessen den Snippet‑Inhalt in ein Dokument oder füge ihn direkt in die Anweisungen des KI‑Agenten ein.

Erfahre, wie du Wissensquellen hinzufügst hier.

Schritt 4: Aktionen und Ergebnisse konfigurieren

Aktionen aktivieren

Beginne damit, dieselben automatisierten Aktionen zu aktivieren, die dein Workflow zuvor ausgeführt hat:

• An eine Person oder ein Team zuweisen – für Übergaben oder Eskalationen

• Kontaktfelder aktualisieren – um gesammelte Daten zu speichern

• Gespräch schließen – um gelöste Chats automatisch zu beenden

Erfahre, wie du KI‑Agent‑Aktionen einrichtest hier.

Ersetze Workflow‑Verzweigungen durch Anweisungslogik

In Workflows behandelte die Verzweigung unterschiedliche Ergebnisse wie Success, Failure oder Human Request.

Jetzt beschreibst du diese Bedingungen direkt in den Anweisungen deines KI‑Agenten.

Füge Wiederholungs‑ oder Timeout‑Logik hinzu

Wenn dein Workflow einen Idle- oder Timeout-Branch hatte, nimm diese Logik direkt in deine Anweisungen auf.

Du kannst festlegen, wie lange dein KI‑Agent vor einem Follow‑up warten soll, maximal 24 Stunden pro Follow‑up‑Anweisung.

Erfahre mehr über Follow‑ups von KI‑Agenten hier.

Logik und Aktionen kombinieren

Wenn deine Logik geschrieben ist, stelle sicher, dass sie mit deinen aktivierten Aktionen übereinstimmt.

Zum Beispiel:

• Wenn in deinen Anweisungen steht „schließe das Gespräch nach dem Erfassen der Informationen“, stelle sicher, dass Gespräch schließen aktiviert ist.

• Wenn du dem KI‑Agenten sagst „an Vertrieb zuweisen“, stelle sicher, dass An Mensch/Team zuweisen aktiv ist.

Wenn der Nutzer alle erforderlichen Informationen bereitstellt:
- Bestätige, dass die Angaben korrekt sind.
- Bedanke dich und schließe das Gespräch.

Wenn der Nutzer sagt, er möchte mit einer Person sprechen:
- Weise die Unterhaltung sofort dem @Sales Team zu.

Wenn nach einer Klarstellung keine Antwort möglich ist (relevante Informationen können in der Wissensquelle nicht gefunden werden):
- Entschuldige dich und eskaliere an einen Menschen, indem du die Unterhaltung sofort dem @Support Team zuweist.

Wenn dein AI Objective Step Advanced Settings wie Idle‑ oder Speak‑to‑Human‑Branches verwendet hat, kannst du ähnliche Logik in den Anweisungen deines KI‑Agenten nachbilden:

• Kontakt‑Inaktivitäts‑Branch hinzufügen – Erneut fragen oder nach einer festgelegten Zeit nachfassen (bis zu einem Tag).

• Kontakt möchte mit einer Person sprechen – Weise die Unterhaltung sofort einem menschlichen Agenten zu.

• Fehler: KI kann nicht antworten – Eskaliere an einen Menschen, wenn keine Antwort möglich ist.

Schritt 5: Teste deinen KI‑Agenten (optional)

1. Du kannst deinen KI‑Agenten testen, um sicherzustellen, dass alles wie erwartet funktioniert.

2. Starte ein Testgespräch, um sicherzustellen, dass der KI‑Agent:

   • Antwortet präzise unter Verwendung der Wissensdatenbank

   • Sammelt Kontaktdaten korrekt

   • Eskaliert bei Bedarf an einen Menschen

3. Passe bei Bedarf deine Anweisungen oder Wissensquellen an.

Lerne, wie du deine KI‑Agenten testest hier

Schritt 6: Veröffentliche deinen KI‑Agenten

1. Sobald du Anweisungen, Aktionen und Wissensquellen konfiguriert hast, klicke auf Veröffentlichen.

2. Dein KI‑Agent ist jetzt live und bereit, Gespräche zu bearbeiten.

Tipp: Name und Anweisungen sind Pflichtfelder. Du kannst sie jederzeit nach der Veröffentlichung ändern.

Schritt 7: Leite Gespräche an deinen KI‑Agenten weiter

Leite Gespräche über die Inbox oder die Auto‑Zuweisungseinstellungen:

• Manuell: In der Inbox klicke auf Zuweisen → KI‑Agenten‑Name.

• Automatisch:

  1. Gehe zu KI‑Agenten → Standard‑KI‑Agent festlegen.

  2. Wähle deinen KI‑Agenten.

  3. Wähle eine Zuweisungsregel:

     • Nur unzugewiesene Kontakte (Standard), oder

     • Alle neuen Gespräche

  4. Speichere die Konfiguration.

So stellst du sicher, dass alle neuen Chats direkt an deinen KI‑Agenten gehen und deine Workflow‑Trigger ersetzen.

Schritt 8: Deaktiviere veraltete Workflows

Sobald dein KI‑Agent wie erwartet arbeitet, kannst du alle Workflows deaktivieren oder löschen, die den AI Objective Step enthalten.