Laufzeit-Agenten
Agenten sind eng umrissene Konversationshelfer, die im Bot leben. Jeder wird zurückhaltend ausgelöst, validiert alles, was das Modell zurückgibt, und bittet Sie um Bestätigung, bevor etwas geschrieben wird.
Agenten aktivieren
Die vier Direktnachrichten-Agenten sind standardmäßig deaktiviert und werden namentlich aktiviert. Sie werden bei jeder eingehenden Direktnachricht in Prioritätsreihenfolge versucht: zuerst der Zeitplan in natürlicher Sprache, dann Fragen und Antworten, dann der Blocker-Router, dann das Onboarding. Der erste Agent, der eine Nachricht verarbeitet, beendet die Kette.
RUNTIME_AGENTS_ENABLED=nl_schedule,onboarding,qa,blocker_router
Urlaub in natürlicher Sprache
Eine kurze Nachricht, die erwähnt, nicht da, unterwegs, krank, im Urlaub oder im Homeoffice zu sein, wird mit dem heutigen Datum an das Modell gesendet, und das Modell liefert einen strukturierten Antrag mit einer Konfidenz. Unter 0.6 Konfidenz geschieht nichts. Der Bot bittet Sie dann um Bestätigung, bevor er den Antrag einreicht.
- Eine serverseitige Validierung verwirft alles, was das Modell außerhalb der Richtlinie zurückgibt: unbekannte Arten, fehlerhafte Daten, Zeiträume über 60 Tage oder einen Beginn mehr als 7 Tage in der Vergangenheit. Ungültige Ausgaben werden stillschweigend verworfen statt zurückgespiegelt.
- Die Bestätigung wartet zehn Minuten; eine andere Antwort führt die Extraktion mit dem neuen Text erneut aus.
- Der eingereichte Antrag durchläuft den normalen Genehmigungsablauf, sodass jede Leitplanke aus Urlaub und Abwesenheit weiterhin gilt.
I'm off Friday Got it — I’ll file PTO for 2026-06-19. Reply YES to confirm, or describe the dates again to fix. yes Filed. Admin will be notified.
Self-Service-Fragen
Fragen zu Ihrem eigenen Datensatz werden an eine von acht Abfragevorlagen geleitet. Das Modell wählt die Vorlage und die Parameter; das Produkt führt die Abfrage mit Ihrer eigenen Benutzer-ID und Parameterbindung aus, sodass Benutzertext nie die Datenbank erreicht.
| hours_this_week | Gesamtstunden von Montag bis heute |
|---|---|
| hours_last_week | Gesamtstunden der letzten Woche |
| hours_for_day | Stunden an einem Datum |
| signin_for_day | wann Sie sich an einem Datum angemeldet haben |
| signoff_for_day | wann Sie sich an einem Datum abgemeldet haben |
| attendance_this_month | gearbeitete und verspätete Tage diesen Monat |
| pto_remaining | in diesem Jahr verbrauchter Urlaub nach Art |
| recent_blockers | Ihre letzten fünf Blocker |
Blocker-Router
Erfasst ein Check-in einen Blocker, extrahiert der Router dessen Schlüsselwörter, durchsucht die Today-Abschnitte der Teammitglieder der letzten 14 Tage nach der Person, die diese Wörter am häufigsten erwähnt hat, und sendet ihr einen Hinweis mit dem zitierten Blocker und dem Grund der Übereinstimmung. Die fragende Person erfährt, wer benachrichtigt wurde. Höchstens drei Weiterleitungen je fragender Person und Stunde, und zitierter Text wird maskiert, damit er nicht den ganzen Raum erwähnen kann.
Heads-up from Lina — they’re blocked on something you recently worked on: > invoice export fails on large accounts (matched on “export, invoice” in their standup on 2026-09-08)
Onboarding
Sieht der Bot eine neue Person zum ersten Mal, sendet er ein kurzes Tutorial mit dem Check-in-Format und stellt zwei Fragen: an welchen Tagen sie arbeitet (Wochentage, bestimmte Tage, alle sieben oder überspringen) und ihre Zeitzone. Die Antworten schreiben den Zeitplan der Person, sodass Abwesenheit und Verspätung vom ersten Tag an gegen ihre eigenen Tage beurteilt werden.
Weitere Agenten im Bot
- Ticket-Triage: Wird ein Support-Ticket eröffnet, erhält die Support-Persona schreibgeschützten Kontext (jüngste Anwesenheit, Verwarnungen, jüngste Audit-Ereignisse) und muss eine von zwei Aktionen zurückgeben: mit einer kurzen Antwort lösen oder genau eine Rückfrage stellen.
- Absichts-Router: In einem gemeinsamen Raum mit mehreren Personas wählt ein einziger Aufruf den am besten passenden Bot für eine Nachricht und gibt unter 0.45 Konfidenz null zurück, damit niemand auf Smalltalk antwortet. Identische Entscheidungen werden sechs Stunden lang zwischengespeichert.
- Beurteilung von Verspätungsgründen und Absicht von Blocker-Antworten: Genauigkeitskritische Urteile laufen auf dem stärksten Modell des Anbieters (AI_REASONING_MODEL), auch wenn das Alltagsmodell klein ist.
- Alle Agentenaufrufe sind nicht unbedingt nötig und fallen auf Schlüsselwortpfade zurück, sobald das tägliche KI-Budget aufgebraucht ist.