AI-Agent-Ausführungen
Jedes Mal, wenn ein KI-Agent läuft, sei es über einen KI-Agent-Knoten oder über die API, zeichnet MonoChat die Ausführung auf: welches Harness und welche Modelle verwendet wurden, was der Agent gefragt wurde, jeden Modell- und Tool-Aufruf, wie viel seines Budgets er verbraucht hat und wie die Ausführung endete.
Die Ausführungen finden Sie unter Einstellungen › Automatisierung › AI-Agent-Ausführungen. Der Menüpunkt wird Benutzern mit der Berechtigung KI-Agent-Ausführungen in der Automatisierung anzeigen angezeigt.
Die Tabelle der Ausführungen
| Spalte | Zeigt |
|---|---|
| KI-Harness | Das Harness, das den Agenten ausgeführt hat. Fahren Sie mit der Maus darüber, um den Harness-Typ zu sehen. |
| Status | In Warteschlange, Läuft, Abgeschlossen, Fehlgeschlagen, Budget überschritten, Zeitüberschreitung oder Abgebrochen. Fahren Sie mit der Maus über eine fehlgeschlagene Ausführung, um den Fehler zu sehen. |
| Modellaufrufe | Verbrauchte Modellaufrufe / Max. Modellaufrufe des Budgets. |
| Tool-Aufrufe | Verbrauchte Tool-Aufrufe / Max. Tool-Aufrufe des Budgets. |
| Tokens | Tokens gesamt. Fahren Sie mit der Maus darüber, um Input- und Output-Tokens sowie Cache-Lese- und -Schreibzugriffe zu sehen, sofern der Anbieter sie meldet. |
| Dauer | Wie lange die Ausführung gedauert hat. |
| Erstellt am | Wann die Ausführung gestartet wurde. |
Jede Zeile hat drei Schaltflächen:
- ID kopieren kopiert die ID der Ausführung, zum Beispiel, um sie mit
aiAgentRuns.shownachzuschlagen oder an den Support zu senden. - Chat öffnet die Konversation, in der die Ausführung gearbeitet hat. Sie wird nur bei Ausführungen angezeigt, die zu einer Sitzung gehören.
- Anzeigen öffnet die Details der Ausführung.
Mit den Filtern können Sie die Liste nach KI-Harnesses, Status und Erstellt am (Zeitraum) eingrenzen. Die Tabelle aktualisiert sich nicht von selbst; laden Sie mit der Aktualisieren-Schaltfläche in der Kopfzeile neue Ausführungen und Statusänderungen.
Details einer Ausführung
Anzeigen öffnet die Seitenleiste KI-Agent-Ausführung.
Zusammenfassung
| Zeile | Zeigt |
|---|---|
| ID | Die ID der Ausführung, mit Kopieren-Schaltfläche. |
| KI-Harness | Name und Typ des Harness. |
| Status | Wie die Ausführung endete, oder dass sie noch in der Warteschlange ist oder läuft. |
| Fehler | Die Fehlermeldung bei Ausführungen, die nicht abgeschlossen wurden. |
| Hauptmodell, Ersatzmodell (nach dem weichen Limit), Schnelles Modell (leichte Hintergrundaufgaben) | Die KI-Modelle, die der Knoten festgelegt hat, bei Harnesses, die KI-Modelle verwenden. |
| Modell (eines der erlaubten Modelle des Harness) | Das Modell bei einem gehosteten Harness. |
| Erstellt am, Gestartet am, Beendet am | Wann die Ausführung in die Warteschlange gestellt, gestartet und beendet wurde. |
| Dauer | Verbrauchte Zeit / Max. Dauer (Sekunden). |
| Modellaufrufe | Verbrauchte Aufrufe / Maximum, mit dem weichen Limit, sofern eines gesetzt ist. |
| Tool-Aufrufe | Verbrauchte Aufrufe / Maximum. |
| Tokens | Input- und Output-Tokens (und Cache-Tokens) sowie gesamt / Max. Tokens gesamt. |
Schritte
Unter Schritte sehen Sie in zeitlicher Reihenfolge, was der Agent getan hat, rechts mit der seit dem Start der Ausführung vergangenen Zeit:
| Schritt | Zeigt |
|---|---|
| Modellaufruf n | Das Modell, die Input- und Output-Tokens und entweder die Tools, die das Modell angefordert hat (Angeforderte Tools: …), oder Endgültige Antwort. |
| Tool-Aufruf | Den Namen des Tools und wie lange es gedauert hat. |
| Zum Ersatzmodell gewechselt | Die Ausführung hat das weiche Limit erreicht und mit dem Ersatzmodell weitergemacht. |
| Zwischennachricht | Eine Nachricht, die der Agent während der Arbeit geschrieben hat, so wie sie an den Kunden gesendet oder als interner Kommentar hinzugefügt wurde. |
| Wiederholung | Ein fehlgeschlagener Modellaufruf, der wiederholt wurde, mit seinem Fehler. |
Wenn das Harness keine Schritte meldet, steht in der Seitenleiste „Für diese Ausführung wurden keine Schritte aufgezeichnet."
Anweisungen, Eingabe, Ergebnis und JSON-Daten
- Anweisungen: die Anweisungen des Knotens, wie der Agent sie erhalten hat.
- Eingabe: die Aufgabe, bei der die Tags bereits ausgefüllt sind.
- Ergebnis: die endgültige Antwort des Agenten.
- JSON-Daten: der gesamte Datensatz der Ausführung. Mit der Kopieren-Schaltfläche können Sie ihn an Ihre Entwickler oder an den MonoChat-Support weitergeben.
Einen Agenten debuggen
| Was Sie sehen | Was Sie prüfen sollten |
|---|---|
| Budget überschritten, Modellaufrufe am Maximum | Sehen Sie sich die Schritte an. Wenn der Agent immer wieder Tools aufruft, ohne zu einem Ergebnis zu kommen, formulieren Sie die Anweisungen und die Tool-Beschreibungen präziser. Wenn die Aufgabe wirklich mehr Schritte braucht, erhöhen Sie Max. Modellaufrufe. |
| Budget überschritten, Tokens am Maximum | Ein langer Konversationsverlauf oder große Tool-Ergebnisse füllen das Token-Budget. Verringern Sie das Limit für Nachrichtenverlauf, geben Sie von Ihren Tools weniger Daten zurück oder erhöhen Sie Max. Tokens gesamt. |
| Budget überschritten, Tool-Aufrufe am Maximum | Der Agent hat mehr Tools angefordert als erlaubt. Erhöhen Sie Max. Tool-Aufrufe oder sagen Sie ihm in den Anweisungen, welches Tool er wann verwenden soll. |
| Zeitüberschreitung | Prüfen Sie die Dauer der Tool-Aufrufe unter Schritte. Eine langsame API oder ein langsamer MCP-Server verbraucht Max. Dauer (Sekunden). |
| Fehlgeschlagen mit „An AI scope or MCP tool was not found in this workspace." | Ein Scope oder MCP-Tool des Knotens wurde gelöscht. Aktualisieren Sie die Tool-Einstellungen des Knotens. |
| Fehlgeschlagen mit „Choose one of the AI harness's allowed models." | Das Modell des Knotens wurde aus den Erlaubten Modellen des gehosteten Harness entfernt. |
| Fehlgeschlagen mit „This harness is not available on this server." | Das Harness benötigt den Agent-Runner von MonoChat, der nicht verfügbar ist. Wählen Sie ein anderes Harness. |
| Der Kunde hat die Antwort nicht erhalten | Prüfen Sie, ob die Ausführung Abgeschlossen wurde, ob Antwort senden im Knoten aktiviert ist und ob das Ergebnis leer ist. |
| Der Kunde hat „Denk"-Nachrichten gesehen, die Sie nicht wollten | Deaktivieren Sie Zwischennachrichten an den Kunden senden; die Nachrichten bleiben dann als interne Kommentare für Ihr Team erhalten. |
Vergleichen Sie einige Ausführungen desselben Knotens, bevor Sie sein Budget ändern. Die Schritte zeigen, ob der Agent mehr Spielraum oder bessere Anweisungen braucht.