Wie verwendet man Oracle AI Agent Studio im Jahr 2026? Administratorhandbuch für das Dokumententool.

Dieser Leitfaden bietet einen administrativen Überblick über Oracle AI Agent Studio, wobei der Schwerpunkt speziell auf dem Dokumententool liegt. Wir werden untersuchen, wie Dokumentintegrationen innerhalb der AI Agent Studio-Umgebung konfiguriert und verwaltet werden können, und dabei wichtige Bereiche wie REST-API-Verbindungen, Workflows für die Veröffentlichung von Dokumenten und die strategische Einrichtung von Supervisor-Agenten zur Leistungssteigerung behandeln. Lassen Sie uns beginnen.

Wichtige Punkte

In dieser Anleitung wird die Funktion „Data Tables Agent” in Oracle AI Agent Studio behandelt.

Er beleuchtet die Verwendung sowohl des External REST als auch des Document Tools innerhalb der Konfiguration eines Agenten.

Der Leitfaden erläutert die optionale, aber strategisch wichtige Einbindung eines Supervisor-Agenten für eine verbesserte Zusammenfassung von Eingabeaufforderungen.

Sie finden eine detaillierte Anleitung zur Konfiguration von REST-Datentabellen, einschließlich Autorisierung und Funktionseinrichtung.

Der Prozess zum Veröffentlichen von Dokumenten zur Verwendung in AI Agent Studio wird demonstriert.

Wir beschreiben detailliert die Schritte zum Hochladen und Verwalten von Dokumenten mit dem Dokumententool.

Die Bedeutung der Änderung des Status eines Dokuments von „Entwurf“ zu „Zur Veröffentlichung bereit“ wird erläutert.

Wir behandeln, wie der Job „Agentendokumente verarbeiten” ausgeführt wird, um den Veröffentlichungszyklus abzuschließen.

Das Verfahren zum Planen eines Dokumentverarbeitungsjobs wird gezeigt.

Grundlagen des Datentabellen-Agenten

Übersicht über den Daten-Tabellen-Agent

Der Daten-Tabellen-Agent in Oracle AI Agent Studio wurde für die nahtlose Interaktion mit Daten entwickelt. Eine typische Agent-Konfiguration

umfasst Tools, die eine effiziente Datenabfrage und -bearbeitung ermöglichen. In diesem Beispiel betrachten wir einen Agenten, der mit zwei Haupttools konfiguriert ist: einem externen REST-Tool und einem Dokument-Tool. Das externe REST-Tool wird für die Interaktion mit externen APIs verwendet, sodass der Agent Daten aus verschiedenen Quellen abrufen kann. Das Dokument-Tool hingegen konzentriert sich auf die Verwaltung und Nutzung von Dokumenten innerhalb des Betriebsworkflows des Agenten. Der Agent selbst fungiert als Kernkomponente, die diese Tools auf der Grundlage vordefinierter Workflows und Benutzereingaben koordiniert. Da Agenten für die Prozessleistung von zentraler Bedeutung sind, ist die Optimierung ihrer Konfiguration von entscheidender Bedeutung.

Die Rolle des Supervisor-Agenten

Supervisor-Agenten in Oracle AI Agent Studio sind eine optionale Funktion, die insbesondere für Zusammenfassungsaufgaben eine zusätzliche Ebene der Komplexität hinzufügt. Mit ihnen können Sie spezifische Zusammenfassungsaufforderungen

, die es dem Agenten ermöglichen, Antworten zu liefern, die über die Standardeinstellungen hinaus auf präzise Anforderungen zugeschnitten sind. Obwohl dies für einen einzelnen Agenten nicht zwingend erforderlich ist, zeigt die Verwendung eines Supervisors die Flexibilität der Plattform bei der Verwaltung komplexer Aufgaben durch die Strukturierung und Verfeinerung von Interaktionen. Auf der Registerkarte „LLM“ können Sie einen „Zusammenfassungsmodus“ aktivieren, der eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung verwendet. Es werden vordefinierte Antwort- und zusätzliche Anforderungsfelder bereitgestellt, die Sie erweitern können. Sie können beispielsweise direkt in der Eingabeaufforderung die Generierung von „korrekt formatiertem HTML” anfordern.

Navigieren in der Vision-Schnittstelle für geplante Prozesse

Detaillierte Schritte für die Planung von Prozessen

Um die Dokumentenverarbeitung in Oracle AI Agent Studio effektiv zu verwalten und zu automatisieren, führen Sie die folgenden strukturierten Schritte in der Vision-Oberfläche aus:

1. Auf geplante Prozesse zugreifen:Navigieren Sie zunächst zum Abschnitt „Tools“ in der Vision-Oberfläche und wählen Sie „Geplante Prozesse“. Dies ist die zentrale Anlaufstelle für die Verwaltung aller automatisierten Aufgaben.
2. Einen neuen Zeitplan erstellen: Klicken Sie auf „Neuen Prozess planen”, um eine neue automatisierte Aufgabe zu erstellen. Daraufhin öffnet sich ein Dialogfeld, in dem Sie die spezifischen Parameter des Auftrags definieren können.
3. Festlegen des Auftragstyps: Stellen Sie im Dialogfeld sicher, dass „Typ“ auf „Auftrag“ eingestellt ist. Geben Sie dann im Feld „Name“ „Agent“ ein, um die Dropdown-Liste zu filtern, und wählen Sie „Agent-Dokumente verarbeiten“ aus.
4. Prozessdetails konfigurieren: Nachdem Sie den Auftrag „Agent-Dokumente verarbeiten“ ausgewählt haben, klicken Sie auf „OK“, um zum Bildschirm mit den Prozessdetails zu gelangen. Hier haben Sie zwei Hauptoptionen:
   • Prozessoptionen: Ermöglicht die sofortige Übermittlung des Auftrags. Durch Klicken auf „Übermitteln“ wird der Prozess sofort ausgeführt.
   • Erweiterte Optionen: Ermöglicht die Planung des Auftrags für die regelmäßige Ausführung. Wählen Sie „Mit Zeitplan“ und konfigurieren Sie dann die Häufigkeit, das Startdatum und die Startzeit.
5. Auftrag übermitteln: Je nachdem, ob Sie sich für eine sofortige oder eine geplante Ausführung entschieden haben, klicken Sie abschließend entweder auf „Übermitteln“, um den Auftrag sofort zu starten, oder speichern Sie den Zeitplan für zukünftige automatisierte Ausführungen.

Effektive Nutzung der Dokumententools in Oracle AI Agent

Sicherstellen der Dokumentbereitschaft

Bevor die KI Aufgaben auf der Grundlage Ihrer Dokumente ausführen kann, muss unbedingt überprüft werden, ob das Dokument den Status „Veröffentlicht“ hat. Diese Bereitschaft ist für die korrekte Funktion des Tools unerlässlich. Um diesen Status zu erreichen, befolgen Sie ein Protokoll, das das Hochladen des Dokuments, das Anreichern seiner Metadaten und die Umstellung seines Status auf „Bereit zur Veröffentlichung“ umfasst

. Anschließend lösen Sie den Job „Agentendokumente verarbeiten” aus. Dadurch wird die Konvertierung von Textinhalten in Vektoren initiiert, die dann in der Entitätsdatenbank gespeichert werden, sodass die Dokumente für die KI-Interaktion und eine effiziente Verarbeitung bereit sind. Das Hinzufügen nützlicher und genauer Metadaten ist von entscheidender Bedeutung, da es dem KI-Agenten ermöglicht, die Daten effektiv zu nutzen. Es wird außerdem empfohlen, einen Zeitplan für die automatische Verarbeitung von Dokumenten einzurichten. Diese geplanten Prozesse tragen dazu bei, einen konsistenten und zuverlässigen Workflow aufrechtzuerhalten.

Preise für Oracle AI Agent Studio

Die Kosten verstehen

Oracle AI Agent Studio basiert auf einem verbrauchsabhängigen Preismodell, bei dem die Kosten anhand von Nutzungsmetriken wie der Anzahl der API-Aufrufe, dem Volumen der verarbeiteten Daten und der Anzahl der eingesetzten Agenten ermittelt werden. Es stehen mehrere Preisstufen zur Verfügung, die den unterschiedlichen Anforderungen von kleinen bis hin zu großen Unternehmen gerecht werden. Jede Stufe bietet unterschiedliche Serviceleistungen, Funktionen und Support.

Nachfolgend finden Sie eine vereinfachte Darstellung eines möglichen Preismodells (bitte beachten Sie: Die tatsächlichen Preise können variieren und sollten direkt bei Oracle bestätigt werden):

Hinweis: Die aufgeführten Kosten sind Schätzungen und können je nach Ihrer spezifischen Konfiguration, Ihrer geografischen Region und den mit Oracle ausgehandelten Bedingungen variieren. Wir empfehlen Ihnen, sich für detaillierte Preisinformationen und zur Besprechung der spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens an den Oracle-Vertrieb zu wenden. Die aktuellsten und neuesten Preisinformationen finden Sie immer auf der offiziellen Oracle-Website.

Vor- und Nachteile der Verwendung von Oracle AI Agent Studio

Vorteile

Optimierte Erstellung von KI-Agenten: Der intuitive Drag-and-Drop-Agent-Designer vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Umfassende Dokumentenverarbeitung: Mit dem Dokumententool können Sie Informationen aus einer Vielzahl von Dokumentformaten verarbeiten und extrahieren.

Nahtlose Datenintegration: Die einfache Integration mit REST-APIs ermöglicht den Zugriff auf verschiedene externe Datenquellen.

Automatisierte Workflows: Geplante Prozesse automatisieren Routineaufgaben wie die Dokumentenverarbeitung und die Systemwartung.

Anpassbare Zusammenfassung: Supervisor-Agenten ermöglichen die Erstellung maßgeschneiderter Zusammenfassungsaufforderungen für spezifische Anforderungen.

Skalierbarkeit: Die Plattform ist so konzipiert, dass sie effizient mit den Anforderungen Ihres Unternehmens mitwächst.

Nachteile

Komplexe Preisgestaltung:

Nachteile

Integrationsanforderungen: Eine effektive Nutzung erfordert oft die Integration mit anderen Oracle-Produkten und -Dienstleistungen.

Wartungsaufwand: Regelmäßige planmäßige Wartungsarbeiten sind erforderlich, um eine optimale Plattformleistung zu gewährleisten.

Lernkurve: Die Benutzeroberfläche ist relativ komplex, sodass es einige Zeit dauern kann, bis man sich vollständig damit vertraut gemacht hat.

Kernfunktionen von Oracle AI Agent Studio

Hervorhebung der wichtigsten Funktionen

Oracle AI Agent Studio bietet eine Reihe von Funktionen

die die Erstellung und Bereitstellung von KI-gestützten Agenten vereinfachen sollen. Diese Kernfunktionen unterstützen die Datenintegration, Dokumentenverarbeitung und Workflow-Automatisierung.

• AI Agent Designer: Eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen und Verwalten von Agenten. Verwenden Sie die Drag-and-Drop-Funktion, um komplexe, maßgeschneiderte Prozesse zu erstellen.
• Dokumententool: Verarbeitet und integriert Informationen aus PDF-Dateien und anderen gängigen Dokumenttypen.
• REST-API-Integration: Ermöglicht nahtlose Verbindungen zu externen Datenquellen und Diensten über REST-APIs.
• Geplante Prozesse: Automatisiert wichtige Aufgaben wie die Dokumentenverarbeitung und sorgt so für zeitnahe und konsistente Aktualisierungen.
• Zusammenfassungsaufforderungen: Bietet einen Zusammenfassungsmodus, um aus großen Textmengen prägnante und klare Antworten zu generieren.

Praktische Anwendungsfälle für Oracle AI Agent Studio

Veranschaulichung realer Anwendungen

Oracle AI Agent Studio kann in verschiedenen Branchen und Funktionen eingesetzt werden, um Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und eine bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen:

• Automatisierung des Kundenservice: Entwickeln Sie KI-Agenten, die Kundenanfragen automatisch bearbeiten, häufig auftretende Probleme lösen und Support leisten, wodurch die Belastung der menschlichen Mitarbeiter reduziert wird.
• Datenextraktion und -verarbeitung: Automatisieren Sie die Extraktion wichtiger Daten aus Dokumenten wie Rechnungen oder Verträgen und bereiten Sie diese für die weitere Analyse oder Integration in andere Geschäftssysteme vor.
• Workflow-Automatisierung: Optimieren Sie Geschäftsprozesse durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Workflows, wie Genehmigungsketten oder Benachrichtigungssysteme.
• Echtzeit-Datenintegration: Integrieren Sie Live-Daten aus externen Quellen wie Social-Media-Feeds oder Finanzmarkt-APIs, um aktuelle Einblicke und Empfehlungen zu liefern. Diese Beispiele sind nur einige der vielen Anwendungsmöglichkeiten für Oracle AI Agent Studio zur Automatisierung von Aufgaben, zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und zur Optimierung der Entscheidungsfindung. Die konkreten Anwendungsfälle variieren je nach Branche und den individuellen Anforderungen des Unternehmens.

FAQ

Was ist die Hauptfunktion des Data Tables Agent?

Der Data Tables Agent wurde für die Verwendung mit den Tools „External REST“ und „Document“ entwickelt und unterstützt Ihren Hauptagenten beim Zugriff auf die richtigen Informationen. Seine Hauptaufgabe besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen, um Ihren Agenten bei der Bereitstellung nützlicher und fundierter Antworten zu unterstützen.

Warum wird der Supervisor-Agent als optional angesehen?

In einer Konfiguration mit einem einzigen Agenten ist der Supervisor-Agent optional, aber für Zusammenfassungsaufgaben sehr nützlich. Er ermöglicht es Ihnen, eine bestimmte Eingabeaufforderung zu definieren, sodass die KI Antworten generieren kann, die bestimmten Formatierungs- oder Inhaltsanforderungen entsprechen.

Wie verbessert das Dokumententool die Fähigkeiten des KI-Agenten?

Das Dokumententool versorgt den KI-Agenten mit externen Informationen, die in Dokumenten enthalten sind, in der Regel im PDF-Format. Auf diese Weise können Sie dem Agenten wichtige Dokumente und andere entscheidende Informationen zur Verfügung stellen, wodurch sich seine Fähigkeit, komplexe und detaillierte Fragen zu beantworten, erheblich verbessert.

Welche Schritte sind erforderlich, um Dokumente für die Verwendung durch den KI-Agenten zu veröffentlichen?

Um Dokumente zu veröffentlichen, müssen Sie diese zunächst hochladen, ihnen geeignete Metadaten zuweisen, damit die KI den Inhalt verstehen kann, und dann den Dokumentstatus auf „Zur Veröffentlichung bereit” ändern. Anschließend führen Sie den Job „Agentendokumente verarbeiten” aus. Dieser Job löst die Konvertierung des Dokumenttextes in Vektoren aus, die dann in der Entitätsdatenbank gespeichert werden und somit der KI zur Verfügung stehen.

Wie kann ich die Verarbeitung von Agentendokumenten planen?

Sie können einen automatisierten Zeitplan für die Verarbeitung von Agentendokumenten konfigurieren. Navigieren Sie zu „Tools“ > „Geplante Prozesse“. Suchen Sie dann den Job „Agentendokumente verarbeiten“ und wählen Sie ihn aus. Richten Sie schließlich einen wiederkehrenden Zeitplan ein, der den Prozess in geeigneten Intervallen ausführt, um Ihre Dokumente auf dem neuesten Stand zu halten.

Verwandte Fragen

Was sind die besten Vorgehensweisen zur Optimierung der KI-Agentenleistung in Oracle AI Agent Studio?

Die Optimierung der KI-Agentenleistung in Oracle AI Agent Studio umfasst einen vielschichtigen Ansatz, einschließlich Konfigurationsanpassungen, effektiver Datenverwaltung und kontinuierlicher Verfeinerung auf der Grundlage von Leistungsanalysen und Benutzerfeedback. Hier sind einige detaillierte bewährte Verfahren: Datenvorverarbeitung und -anreicherung: Priorisieren Sie die Datenvorbereitung. Saubere und gut strukturierte Daten lassen sich leichter verarbeiten. Die Anreicherung von Dokumentmetadaten hilft der KI, den Inhalt besser zu verstehen und zu nutzen, was für die Agentenleistung von entscheidender Bedeutung ist.Effiziente Vektorisierung und Indizierung: Wandeln Sie unstrukturierte Textdaten in numerische Vektoren um und indizieren Sie diese effizient, um die Abrufzeiten zu minimieren. Verwenden Sie geeignete Indizierungsalgorithmen, um sicherzustellen, dass der Agent während der Interaktionen schnell auf relevante Informationen zugreifen kann, was zu schnelleren und qualitativ hochwertigeren Antworten führt. Geplante Wartung: Führen Sie regelmäßig Feinabstimmungen Ihrer Agenten durch. Überprüfen Sie die Leistungskennzahlen, um Modelle zu verfeinern und die Genauigkeit zu verbessern. Analysieren Sie Chat-Verläufe, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und sicherzustellen, dass Ihre Dokumenten-Wissensdatenbank auf dem neuesten Stand bleibt. Diese proaktive Wartung ist der Schlüssel zu zuverlässigen und optimalen Ergebnissen. Kontinuierliche Feedbackschleife: Implementieren Sie Systeme, um Nutzer-Feedback zu den Antworten der Agenten zu sammeln. Integrieren Sie Nutzerbewertungen, Vorschläge und Korrekturen in Ihre Trainingsdaten, um die Leistung der Agenten iterativ zu verbessern. Das Einholen von internem Feedback hilft ebenfalls dabei, den Wert und die Effektivität der Agenten zu bewerten. Durch die Umsetzung dieser Best Practices können Unternehmen die Rendite ihrer Investition in Oracle AI Agent Studio maximieren und erhebliche Gewinne in Bezug auf betriebliche Effizienz, Antwortgenauigkeit und allgemeine Nutzerzufriedenheit erzielen.