Agenci AI

Agent AI to wieloetapowy asystent. Czyta rozmowę, planuje, wywołuje narzędzia (Twoje narzędzia AI, narzędzia MCP i wyszukiwanie w bazie wiedzy), analizuje wyniki i ponownie wywołuje model, aż uzyska odpowiedź. Węzeł Utwórz uzupełnienie czatu AI wykonuje pojedyncze wywołanie modelu i odpowiada; węzeł Agent AI może przed udzieleniem odpowiedzi kontynuować pracę przez kilka wywołań modelu i narzędzi, w ramach ustawionych przez Ciebie limitów.

Użyj agenta, gdy zgłoszenie wymaga kilku kroków, na przykład „znajdź zamówienie klienta, sprawdź status dostawy i zaproponuj nowy termin”. Aby uzyskać bezpośrednią odpowiedź na podstawie instrukcji i bazy wiedzy, prostszy i tańszy jest węzeł AI.

Elementy składowe

Element	Czym jest	Gdzie go ustawiasz
AI Harness	Silnik uruchamiający pętlę agenta: własny silnik MonoChat, SDK agentów lub hostowana usługa agentów.	Ustawienia › Automatyzacja › Harnessy AI
Modele	Modele AI, za pomocą których agent myśli: model główny, opcjonalny model zapasowy i opcjonalny model szybki. Harnessy hostowane używają zamiast tego modeli własnego dostawcy.	Węzeł Agent AI
Narzędzia	Zakresy AI, funkcje narzędzi AI i narzędzia MCP.	Węzeł Agent AI
Budżet wykonania	Limity wywołań modelu, wywołań narzędzi, tokenów, czasu trwania i ponowień dla każdego uruchomienia.	Węzeł Agent AI
Uruchomienie	Jedno wykonanie agenta. Każde uruchomienie jest zapisywane w Uruchomienia agenta AI.	Tworzone przez węzeł lub API

Harnessy AI

Ustawienia › Automatyzacja › Harnessy AI wyświetla harnessy, na których mogą działać Twoi agenci: te, które MonoChat oferuje każdej przestrzeni roboczej, oraz te, które dodajesz z własnymi danymi uwierzytelniającymi.

Harness	Gdzie działa	Jakich modeli używa	Kto go dodaje
MonoChat Native	Wewnątrz MonoChat	Twoje modele AI	MonoChat
OpenAI Agents SDK	Wewnątrz MonoChat	Twoje modele AI	MonoChat
Claude Agent SDK	Na module uruchamiającym agentów MonoChat	Twoje modele AI	MonoChat
pi	Na module uruchamiającym agentów MonoChat	Twoje modele AI	MonoChat
OpenAI Agents API	W chmurze OpenAI	Dozwolone modele harnessu	Ty, z Twoim kluczem API OpenAI (MonoChat może też oferować własny)
Claude Managed Agents	W chmurze Anthropic	Dozwolone modele harnessu	Ty, z Twoim kluczem API Anthropic (MonoChat może też oferować własny)
Własny endpoint	Na Twoim własnym serwerze	Twoje modele AI (opcjonalnie)	Ty, z Twoim endpointem i sekretem

Harnessy działające na MonoChat są oferowane przez MonoChat; Twoja przestrzeń robocza może dodawać tylko harnessy korzystające z własnych danych uwierzytelniających. Claude Agent SDK i pi wymagają modułu uruchamiającego agentów MonoChat: tam, gdzie nie jest skonfigurowany, uruchomienie na nich kończy się błędem „This harness is not available on this server.”

Niezależnie od harnessu MonoChat zachowuje kontrolę: każde wywołanie modelu przez harness korzystający z Twoich modeli AI przechodzi przez MonoChat (więc obowiązuje rozliczanie i budżet), każde wywołanie narzędzia uruchamia Twoje funkcje, narzędzia MCP i zakresy AI w Twojej przestrzeni roboczej, a budżet jest egzekwowany w każdym harnessie.

Dodaj harness

Przejdź do Ustawienia › Automatyzacja › Harnessy AI i kliknij + (Utwórz).
Wpisz Nazwę i opcjonalnie Opis.
Wybierz Harness. Każda opcja podaje, gdzie działa.
W Dane uwierzytelniające wpisz to, czego wymaga harness:
- OpenAI Agents API, Claude Managed Agents: Klucz API.
- Własny endpoint: Endpoint i Klucz API.
Dla harnessu hostowanego wypełnij Dozwolone modele: wpisz nazwy modeli dostawcy (na przykład identyfikator modelu OpenAI lub Anthropic). Użyj Dodaj model, aby dodać do 10 modeli. Agenci na tym harnessie mogą wybierać tylko z tej listy.
Kliknij Zapisz.

Podczas edycji harnessu nie można zmienić typu Harness, a pole klucza ma etykietę Klucz API (pozostaw puste, aby zachować zapisany klucz).

Claude Managed Agents

Przy pierwszym użyciu harnessu tego typu MonoChat tworzy jednego agenta i jedno środowisko na tym koncie Anthropic i później używa ich ponownie.

Własny endpoint

Harness Własny endpoint wysyła uruchomienia do Twojej własnej usługi, na przykład samodzielnie hostowanego agenta. Dla każdego uruchomienia MonoChat wysyła POST na <Endpoint>/runs z nagłówkiem Authorization: Bearer <API Key>. Treść zawiera identyfikator uruchomienia, instrukcje, dane wejściowe, wiadomości rozmowy, budżet, aliasy modeli (agent-main, agent-fallback, agent-fast) oraz trzy adresy URL z tokenem dla tego uruchomienia:

bramkę modeli (adresy bazowe zgodne z OpenAI …/v1 i zgodne z Anthropic), która wywołuje modele AI węzła i egzekwuje budżet,
serwer MCP udostępniający narzędzia uruchomienia,
adres URL zdarzeń, pod którym Twoja usługa zgłasza wynik (completed z result lub failed z error).

Token uruchomienia przestaje działać po jego zakończeniu.

Węzeł Agent AI

Dodaj agenta do przepływu za pomocą węzła Agent AI, wśród węzłów hybrydowych w projektancie przepływów. Zobacz Przepływy, aby dowiedzieć się, jak dodawać i łączyć węzły.

Pola

Sekcja	Pole	Opis
	Nazwa	Nazwa węzła wyświetlana na kanwie.
	AI Harness	Wymagane. Harness, który uruchamia agenta.
	Instrukcje	Instrukcje systemowe agenta: jego rola, ton, zasady oraz to, co wolno mu robić, a czego nie.
	Zadanie (dodawane do instrukcji agenta; można używać tagów)	Co ten węzeł zleca agentowi. Jest dodawane po instrukcjach i może używać tych samych tagów co prompt węzła AI, na przykład do uwzględnienia danych klienta.
Modele	Model główny	Model używany przez agenta. Wymagany dla każdego harnessu poza Własnym endpointem.
	Model zapasowy (po przekroczeniu limitu miękkiego)	Model, na który agent przełącza się po osiągnięciu limitu miękkiego wywołań modelu, zwykle tańszy lub szybszy.
	Model szybki (lekkie zadania w tle)	Model, którego harness może używać do lekkich wywołań w tle.
	Model (jeden z dozwolonych modeli harnessu)	Wyświetlane zamiast trzech powyższych pól dla harnessu hostowanego.
Sesja agenta	Rozmowa	Kontynuuj istniejącą sesję agenta (domyślnie) lub Rozpocznij nową sesję agenta. Zobacz Sesje agenta.
	Klucz zadania (osobne sesje agenta dla każdego zadania)	Opcjonalne. Utrzymuje osobną sesję agenta dla każdego klucza w tej samej rozmowie, na przykład `booking` i `support`.
	Limit historii wiadomości	Ile wiadomości rozmowy otrzymuje agent.
	Modele AI zamiany mowy na tekst	Model z funkcją Transkrypcja. Wiadomości głosowe w rozmowie docierają do agenta jako tekst.
Ustawienia narzędzi	Zakresy AI	Bazy wiedzy, które agent może przeszukiwać. Są oferowane agentowi jako narzędzie wyszukiwania w bazie wiedzy.
	Narzędzie AI	Funkcje typu Narzędzie AI, które agent może wywoływać.
	Ustaw narzędzia treści klienta AI MCP	Otwiera panel, w którym dodajesz narzędzia MCP. Zobacz Klienci MCP.
Wiadomości	Przekazuj wiadomości pośrednie do klienta	Domyślnie wyłączone. Gdy włączone, to, co agent pisze w trakcie pracy (na przykład „Sprawdzę Twoje zamówienie”), jest wysyłane do klienta; gdy wyłączone, jest dodawane do sesji jako wiadomość-szept widoczna tylko dla Twojego zespołu.
	Wyślij odpowiedź	Domyślnie włączone. Wysyła końcową odpowiedź agenta do klienta. Wyłącz, aby użyć odpowiedzi tylko wewnątrz przepływu.
Budżet wykonania	Maks. liczba wywołań modelu	Domyślnie 4.
	Limit miękki: wywołania modelu	Opcjonalne. Po tylu wywołaniach modelu agent przełącza się na model zapasowy. Musi być niższy niż Maks. liczba wywołań modelu i wymaga modelu zapasowego.
	Maks. liczba wywołań narzędzi	Domyślnie 6. Przy `0` uruchomienie kończy się jako Przekroczono budżet, gdy tylko agent spróbuje wywołać narzędzie.
	Maks. łączna liczba tokenów	Domyślnie 20000. Tokeny wejściowe i wyjściowe wszystkich wywołań modelu w uruchomieniu.
	Maks. czas trwania (sekundy)	Domyślnie 30.
	Maks. liczba ponowień	Domyślnie 2. Ile razy nieudane wywołanie modelu jest ponawiane.

wskazówka

Stałe zasady zapisuj w Instrukcje, a konkretne zadanie tego kroku w Zadanie. Dzięki temu kilka węzłów Agent AI w przepływie może współdzielić te same instrukcje i różnić się tylko zadaniem.

ostrzeżenie

Harnessy hostowane nie obsługują limitu miękkiego, ponieważ nie mogą przełączyć się na model zapasowy. Dla nich pozostaw Limit miękki: wywołania modelu puste.

Co się dzieje, gdy przepływ dociera do węzła

MonoChat sprawdza Twoje saldo i ustawienia węzła oraz rozpoczyna uruchomienie. Uruchomienie ma status W kolejce, a następnie Uruchomiony. Instancja przepływu czeka na węźle.
Agent otrzymuje instrukcje i zadanie oraz, jeśli przepływ należy do rozmowy, wiadomości rozmowy do Limit historii wiadomości, z przetranskrybowanymi wiadomościami głosowymi.
Agent wywołuje modele i narzędzia, aż uzyska odpowiedź lub osiągnie limit. Tekst, który pisze między wywołaniami narzędzi, jest obsługiwany jako wiadomość pośrednia.
Gdy uruchomienie się kończy:
- jeśli ma status Zakończone i Wyślij odpowiedź jest włączone, odpowiedź jest wysyłana do klienta. Długie odpowiedzi są dzielone na kilka wiadomości, gdy przekraczają limit kanału (4096 znaków w WhatsApp);
- jeśli zakończyło się w inny sposób, do sesji dla Twojego zespołu dodawana jest wiadomość-szept „Uruchomienie agenta AI zakończone: status. błąd”.
Przepływ kontynuuje na wyjściu odpowiadającym zakończeniu uruchomienia.

Uruchomienia tej samej sesji agenta są przetwarzane pojedynczo, po kolei.

Wyjścia

Wyjście	Kiedy
Zakończone	Agent zakończył pracę odpowiedzią.
Przekroczono budżet	Uruchomienie wyczerpało Maks. liczba wywołań modelu, Maks. liczba wywołań narzędzi lub Maks. łączna liczba tokenów.
Przekroczono limit czasu	Uruchomienie osiągnęło Maks. czas trwania (sekundy).
Nienawiść, Jailbreak, Samookaleczenie, Treści seksualne, Przemoc	Filtr treści dostawcy modelu zatrzymał uruchomienie z powodu tej kategorii. Są to te same wyjścia, które ma węzeł AI.
W przypadku niepowodzenia	Uruchomienie nie powiodło się z innego powodu lub zostało anulowane. Zatrzymanie przez filtr treści trafia tutaj także w węzłach zapisanych przed pojawieniem się tych wyjść; otwórz i zapisz taki węzeł, aby je uzyskać.

Połącz co najmniej Zakończone i W przypadku niepowodzenia. Typowy wzorzec to kierowanie Przekroczono budżet, Przekroczono limit czasu i W przypadku niepowodzenia do węzła Przypisz rozmowę, aby przejął ją członek zespołu.

Sesje agenta

Sesja agenta to pamięć agenta między uruchomieniami. MonoChat utrzymuje jedną aktywną sesję agenta na rozmowę, harness i klucz zadania.

Kontynuuj istniejącą sesję agenta używa jej ponownie, więc agent podejmuje pracę tam, gdzie skończył. W harnessach hostowanych kontynuowana jest też sesja samego dostawcy.
Rozpocznij nową sesję agenta zamyka aktywną i zaczyna od nowa, na przykład na początku nowego tematu.
Klucz zadania utrzymuje niezależne sesje obok siebie w tej samej rozmowie.

Rozliczanie

Wywołania modeli AI udostępnianych przez MonoChat są rozliczane z Twojego salda jak zwykle. Wywołania Twoich własnych modeli rozlicza Twój dostawca.
Harness udostępniany przez MonoChat może naliczać własne opłaty za uruchomienie, za minutę i za wywołanie narzędzia oraz, dla harnessu hostowanego, tokeny zgłaszane przez jego dostawcę. Pojawiają się w Transakcje jako Uruchomienie agenta AI, Czas pracy agenta AI, Wywołanie narzędzia przez agenta AI oraz kategorie tokenów AI.
Harness dodany z Twoimi własnymi danymi uwierzytelniającymi nie ma opłaty MonoChat; rozlicza Cię jego dostawca.
Uruchomienie nie rozpoczyna się, gdy saldo jest niewystarczające.

Zdarzenie Uruchomienie agenta AI zakończone

Uruchomienie agenta AI zakończone to węzeł zdarzenia. Wyzwala się, gdy kończy się uruchomienie powiązane z klientem, niezależnie od tego, czy zostało rozpoczęte przez przepływ, czy przez API z sesją. Jak inne węzły zdarzeń ma opcjonalne ustawienia Warunek i Przekroczono limit czasu. Użyj go, aby uruchomić osobny przepływ po uruchomieniach agenta, na przykład aby zapisać wyniki lub powiadomić zespół.

Uruchom agenta z kodu

Funkcje niestandardowe i klienci API mogą uruchamiać agentów za pomocą tych metod (uprawnienie Start / Read / Cancel AI agent runs in automation):

Metoda	Co robi
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.create`	Rozpoczyna uruchomienie. Zwraca `aiAgentRunId` i `aiAgentSessionId`.
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.show`	Zwraca uruchomienie (`_id`) wraz ze statusem, zużyciem, krokami i wynikiem.
`business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.cancel`	Anuluje uruchomienie w kolejce lub trwające (`_id`).

create przyjmuje aiHarnessClientId, input (zadanie), opcjonalnie sessionId (aby pracować w rozmowie), aiAgentSessionId, taskKey i isNewSession oraz options z tymi samymi ustawieniami co węzeł: instructions, aiModelClientId, fallbackAiModelClientId, fastAiModelClientId, harnessModel, toolCustomFunctionIds, aiScopeIds, aiMcpClientDatas, messageHistoryLimit, speechToTextAiModelClientId, forwardIntermediateMessages, willSendAnswer oraz wymagane budget. Przez API forwardIntermediateMessages i willSendAnswer mają domyślnie wartość false.

const { aiAgentRunId } = await sdk.method({ name: 'business.tenants.automation.ai.aiAgentRuns.create' }).callAsync({
  payload: {
    aiHarnessClientId: 'HARNESS_ID',
    input: 'Summarise the open orders of this customer.',
    sessionId: 'SESSION_ID',
    options: {
      instructions: 'You are the order assistant of our store.',
      aiModelClientId: 'MODEL_ID',
      toolCustomFunctionIds: ['FUNCTION_ID'],
      budget: { maxLlmCalls: 4, maxToolCalls: 6, maxTotalTokens: 20000, maxDurationSeconds: 30, maxRetries: 2 },
    },
  },
})

Uruchomienie jest asynchroniczne: odczytaj je później przez show lub zareaguj na nie zdarzeniem Uruchomienie agenta AI zakończone. Bez sessionId każde wywołanie rozpoczyna nową sesję agenta, chyba że przekażesz aiAgentSessionId zwrócone przez poprzednie wywołanie; agent widzi wtedy wcześniejsze zakończone uruchomienia tej sesji agenta jako swoją historię. Zobacz Method, aby dowiedzieć się, jak wywoływać metody z funkcji.

Uprawnienia

Uprawnienie	Pozwala na
Read / Create / Update / Delete AI harnesses in automation	Zarządzanie Harnessy AI
Read AI agent runs in automation	Przeglądanie Uruchomienia agenta AI
Start AI agent runs in automation	Wywoływanie `aiAgentRuns.create`
Cancel AI agent runs in automation	Wywoływanie `aiAgentRuns.cancel`

Zobacz Role.

Uruchomienia agenta AI: zobacz, co zrobiło każde uruchomienie
Modele AI
Klienci MCP
Zakresy AI
Przepływy

Elementy składowe​

Harnessy AI​

Dodaj harness​

Własny endpoint​

Węzeł Agent AI​

Pola​

Co się dzieje, gdy przepływ dociera do węzła​

Wyjścia​

Sesje agenta​

Rozliczanie​

Zdarzenie Uruchomienie agenta AI zakończone​

Uruchom agenta z kodu​

Uprawnienia​

Powiązane​