KI-Agenten

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten in Revol sind intelligente Assistenten, die Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg verarbeiten — Ihr Website-Widget, Telefonanrufe, Telegram, WhatsApp und Instagram. Jeder Agent hat seine eigene Persönlichkeit, Wissensdatenbank, Gesprächs-Workflow und eine Reihe von Werkzeugen.

Betriebsmodi

Agenten können je nach Ihren geschäftlichen Anforderungen in drei Modi betrieben werden:

Modus	Wer kommuniziert	Rolle des Agenten
Aktiv	KI-Agent	Der Agent übernimmt die gesamte Kundenkommunikation — beantwortet Nachrichten, ruft Werkzeuge auf, folgt dem Workflow und löst Anfragen eigenständig
Passiv	Ihr Team	Ihr Team übernimmt die gesamte Kundenkommunikation. Der Agent überwacht jede Konversation im Hintergrund — prüft die Einhaltung von Kommunikationsstandards, verfolgt Qualitätskennzahlen und liefert Analysen, ohne jemals den Kunden zu antworten
Hybrid	Beide	Die KI übernimmt Routineinteraktionen (FAQ, Produktanfragen, Terminplanung), während Ihr Team komplexe oder sensible Fälle bearbeitet. Der Agent analysiert kontinuierlich alle Konversationen, unabhängig davon, wer antwortet

Der passive Modus ist leistungsstark für Teams, die bereits etablierte Kommunikationsprozesse haben. Der Agent wird zu einem ständig aktiven Qualitätsprüfer — er überprüft, ob Mitarbeiter Skripte befolgen, identifiziert verpasste Chancen, überwacht Antwortzeiten und liefert Gesprächseinblicke. Alle Analysen, Speicherextraktion und Tracking funktionieren genauso wie im aktiven Modus.

Einen Agenten erstellen

Klicken Sie auf Agent erstellen, um einen 2-Schritte-Assistenten zu starten: Schritt 1 — Geben Sie den Agentennamen ein (mindestens 3 Zeichen) und optional eine erste Nachricht (Begrüßungstext). Schritt 2 — Wählen Sie einen Anwendungsfall: Kundensupport, Outbound-Vertrieb, Lead-Qualifizierung, Anrufbeantworter, Terminbuchung, Kundenaufnahme, Serviceempfehlungen, Terminplanung, Rechnungsanfragen, Projektaktualisierungen, Ressourcenbibliothek, Lernen & Entwicklung oder Sonstiges. Dies ist rein visuell — der gewählte Anwendungsfall beeinflusst weder das Verhalten noch die Konfiguration des Agenten. Nach der Erstellung startet der Agent im Status Entwurf mit einem bereits erstellten Standard-Workflow.

Agentenstatus

Status	Verhalten
Entwurf	Nicht aktiv. Verwenden Sie ihn während der Konfiguration.
Aktiv	Live, antwortet auf Nachrichten. Nur ein Agent pro Unternehmen kann aktiv sein — die Aktivierung eines Agenten deaktiviert alle anderen.
Inaktiv	Pausiert. Behält alle Konfigurationen bei.

Agenten-Editor

Der Agenten-Editor ist ein Vollbild-Modal mit 7 Tabs: Agent, Wissensdatenbank, Analyse, Werkzeuge, Widget, Kanäle, Workflow.

Kopfzeile

Die Kopfzeile ist immer sichtbar und zeigt:

Agentenname (zum Umbenennen anklicken)
Status-Badge (Aktiv / Inaktiv)
Einbettungscode — das Widget-<script>-Snippet erhalten
Werkzeug-Protokolle — alle Werkzeugausführungen und Kanalereignisse einsehen
Vorschau — Link zur Website des Kunden, auf der das Widget installiert ist, um es aus Besuchersicht zu sehen
Veröffentlichen — im Marketplace veröffentlichen (öffentlich oder privat)

Agent-Tab

Der Hauptkonfigurations-Tab, in dem Sie die Kerneinstellungen des Agenten festlegen — System-Prompt, Persönlichkeit, LLM-Anbieter und Gesprächsspeicher.

Linke Spalte

System-Prompt — die Kernanweisungen, die das Verhalten des Agenten definieren. Wenn leer gelassen, wird ein Standard-Prompt aus Ihrem Firmennamen mit grundlegenden Kommunikationsregeln generiert.

Ein Sicherheitsblock wird automatisch an jeden System-Prompt angehängt. Er verhindert Prompt-Injection — der Agent wird niemals seine Anweisungen preisgeben, Sicherheitsregeln ignorieren oder Aufforderungen zur Rollenänderung befolgen. Sie müssen dies nicht manuell hinzufügen.

Erste Nachricht — Begrüßungstext, den Besucher sehen, wenn der Chat geöffnet wird. Gesprächsspeicher — strukturierte Felder, die der Agent während Konversationen erfassen soll. Jedes Feld hat:

Eigenschaft	Beschreibung
Schlüssel	Maschinenlesbarer Bezeichner (Kleinbuchstaben, nur Unterstriche)
Bezeichnung	Menschenlesbarer Name, der in der Analyse angezeigt wird
Typ	Text, Telefon, E-Mail, Nummer oder Auswahl
Optionen	Für den Typ Auswahl — kommagetrennte Werte

Speicherfelder werden für die Workflow-Weiterleitung (Zustandsbedingungen an Kanten) verwendet und erscheinen im Info-Tab der Konversation. Sie können beispielsweise Felder wie name, email, budget definieren — der Agent wird versuchen, diese während des Gesprächs auf natürliche Weise zu erfassen, und Sie können Workflow-Kanten basierend darauf weiterleiten, ob sie ausgefüllt sind. Wie die Speicherextraktion funktioniert: Nachdem jeder benutzerdefinierte Knoten eine Antwort generiert hat, führt das System einen leichtgewichtigen LLM-Aufruf durch, der die letzten Nachrichten analysiert und Werte für die konfigurierten Felder extrahiert. Extrahierte Werte werden sofort gespeichert, sodass nachfolgende Knoten im selben Durchlauf den aktualisierten Speicher bereits sehen — dies ermöglicht zustandsbasiertes Routing innerhalb eines einzelnen Gesprächsdurchlaufs.

Rechte Spalte

Persönlichkeit — 5 Regler (1–10), die den Kommunikationsstil formen:

Regler	Niedrig (1–3)	Hoch (7–10)
Antwortlänge	Kurze, prägnante Antworten	Ausführliche, umfassende Antworten
Humor	Streng professionell	Leichter Humor erlaubt
Formalität	Lockerer, umgangssprachlicher Ton	Formelle, geschäftliche Sprache
Klarheit	Standarderklärungen	Besonders klar, schrittweise
Emoji-Verwendung	Keine Emojis	Emojis in Antworten verwendet

LLM-Anbieter & Modell — siehe LLM-Anbieter. Temperatur — steuert die Zufälligkeit der Antworten: 0 = deterministisch (gleiche Frage → gleiche Antwort), 1 = kreativ (variierte Antworten). Standard: 0,7.

LLM-Anbieter

4 Anbieter, jeweils mit einem Standard-Modell (schneller, günstiger) und einem Premium-Modell (höhere Qualität):

Anbieter	Standard	Premium
OpenAI	GPT-4o Mini	GPT-4o
Anthropic	Claude 3.5 Haiku	Claude 3.5 Sonnet
Google Gemini	Gemini 2.0 Flash	Gemini 2.5 Pro
Groq	Llama 3.1 8B Instant	Llama 3.3 70B Versatile

Premium-Modelle erfordern einen erweiterten Tarif. Bei Standardtarifen sind Premium-Modelle mit einem Upgrade-Hinweis gesperrt.

Alle Anbieter unterstützen Function Calling (Werkzeuge), Streaming, Circuit Breaker (automatisches Failover bei Anbieterausfall) und Wiederholung mit exponentiellem Backoff bei Ratenbegrenzungen. Das LLM wird global im Agent-Tab festgelegt, kann aber pro Workflow-Knoten überschrieben werden — verwenden Sie beispielsweise ein schnelles Modell für die Produktsuche und ein Premium-Modell für die abschließende Antwortformatierung.

Workflow

Der Workflow-Tab ist eine visuelle Arbeitsfläche, auf der Sie die Gesprächslogik des Agenten entwerfen. Anstelle eines einzelnen Prompts teilt der Workflow die Verarbeitung auf Knoten auf — jeder mit eigenem Prompt, eigenen Werkzeugen und eigener Wissensdatenbank — verbunden durch Kanten mit Weiterleitungsbedingungen.

Standard-Workflow

Jeder neue Agent startet mit diesem vorgefertigten Workflow:

[Spracheingabe*] → [Start] → [Produktagent] ──→ [Formatierer] → [Sprachausgabe*]
                              → [Medienagent]   ──↗
                              → [Firmenagent]  ──↗

Sprachknoten sind standardmäßig inaktiv — sie werden aktiviert, wenn Sie Sprache einschalten.

Der Start-Knoten leitet die Nachricht an drei parallele Systemagenten weiter. Jeder verarbeitet die Nachricht mit eigenen Werkzeugen und eigenem Wissen. Der Formatierer kombiniert deren Ergebnisse zu einer einzelnen Antwort.

Knotentypen

Knoten	Typ	Beschreibung
Start	`start`	Einstiegspunkt. Immer vorhanden, kann nicht gelöscht werden.
Produktagent	`system_product`	Durchsucht Produkte, prüft Verfügbarkeit, zeigt Details. Hat Zugriff auf Produktwerkzeuge.
Medienagent	`system_media`	Ruft Fotos, Videos und Dokumente ab.
Firmenagent	`system_company`	Firmeninformationen, Supportfragen.
Antwort-Formatierer	`system_formatter`	Kombiniert Ausgaben paralleler Knoten zu einer kohärenten Gesamtantwort.
Spracheingabe (STT)	`system_stt`	Speech-to-Text-Konvertierung. Standardmäßig inaktiv.
Sprachausgabe (TTS)	`system_tts`	Text-to-Speech-Synthese. Standardmäßig inaktiv.
Benutzerdefiniert	`custom`	Ihr eigener Knoten mit individuellem Prompt, Werkzeugen, Wissensdatenbank und LLM-Einstellungen.

Benutzerdefinierte Knoten hinzufügen

Klicken Sie auf + Knoten hinzufügen in der Arbeitsflächen-Toolbar → geben Sie einen Namen ein → ein neuer benutzerdefinierter Knoten erscheint auf der Arbeitsfläche. Sie können beliebig viele benutzerdefinierte Knoten hinzufügen. Benutzerdefinierte Knoten sind der leistungsstärkste Teil des Workflows. Jeder benutzerdefinierte Knoten ist im Wesentlichen sein eigener Mini-Agent mit:

Gesprächsziel — ein System-Prompt speziell für diesen Knoten (z. B. „Helfen Sie Benutzern, den richtigen Abonnementplan basierend auf Teamgröße und Budget auszuwählen”)
Werkzeuge — wählen Sie aus, welche Werkzeuge dieser Knoten aufrufen kann (unabhängig von den Werkzeugen auf Agentenebene)
Wissensdatenbank — wählen Sie bestimmte Wissensquellen für den RAG-Kontext dieses Knotens
LLM-Überschreibung — verwenden Sie ein anderes Modell für diesen Knoten
Agentenmodus — aktivieren Sie mehrfache Werkzeugaufrufe (siehe unten)

Knoteneinstellungen

Klicken Sie auf einen beliebigen Knoten auf der Arbeitsfläche, um das Einstellungspanel auf der rechten Seite zu öffnen. Das Panel hat Tabs, die je nach Knotentyp variieren: Allgemein-Tab (alle Knoten):

Einstellung	Beschreibung
Name	Anzeigename (beim Start-Knoten deaktiviert)
Aktiv	Schalter, ob dieser Knoten am Workflow teilnimmt
Gesprächsziel	System-Prompt für diesen Knoten. Verfügbar bei allen Knoten außer Start und Formatierer.

Agentenmodus (nur benutzerdefinierte Knoten mit Werkzeugen): Wenn aktiviert, kann der Knoten mehrere Runden von Werkzeugaufrufen durchführen, bevor er antwortet. Ohne Agentenmodus führt der Knoten höchstens 1 Werkzeugaufruf pro Nachricht durch.

Einstellung	Bereich	Standard	Beschreibung
Max. Runden	2–10	5	Wie viele Werkzeugaufruf-Runden das LLM durchführen kann, bevor es antworten muss
Timeout	10–60s	30s	Maximale Zeit für die gesamte Agentenmodus-Ausführung

Verwenden Sie den Agentenmodus, wenn ein Knoten mehrere Werkzeuge verketten muss — zum Beispiel zuerst Produkte suchen, dann die Verfügbarkeit des besten Treffers prüfen, dann detaillierte Spezifikationen abrufen. Ohne Agentenmodus würde der Knoten 3 separate Gesprächsrunden dafür benötigen.

LLM-Überschreibung (alle außer Start): Aktivieren Sie diese Option, um einen anderen LLM-Anbieter und ein anderes Modell für diesen spezifischen Knoten zu verwenden. Wenn deaktiviert, verwendet der Knoten die globale LLM-Einstellung des Agenten. Das Dropdown zeigt „Standard (Agenteneinstellung)” an, wenn nicht überschrieben. Werkzeuge-Tab (benutzerdefinierte und Systemknoten): Listet alle verfügbaren Werkzeuge nach Kategorie gruppiert auf (Produkte, Support, Dokumente). Jedes Werkzeug hat einen Umschalter. Hier aktivierte Werkzeuge sind unabhängig vom Werkzeuge-Tab auf Agentenebene — Sie steuern genau, auf welche Werkzeuge jeder Knoten Zugriff hat. Wissensdatenbank-Tab (nur benutzerdefinierte Knoten): Wählen Sie bestimmte Wissensquellen für den RAG-Kontext dieses Knotens. Enthält ein „Dokument hinzufügen”-Dropdown mit Such- und Typfilterung. Wenn keine Quellen ausgewählt sind, greift der Knoten auf die globale Wissensdatenbank des Agenten zurück.

Ein Hinweis am unteren Rand verlinkt zum Wissensdatenbank-Tab des Agenten: „Um diesem Knoten mehr Daten zur Verfügung zu stellen, fügen Sie Dateien zur Wissensdatenbank des Agenten hinzu.”

Kanten-Tab (alle Knoten): Konfigurieren Sie ausgehende Verbindungen zu anderen Knoten. Siehe Kantenbedingungen weiter unten. Spracheinstellungen-Tab (nur STT- und TTS-Knoten): Konfigurieren Sie Spracherkennung und Sprachsynthese — siehe Abschnitt Sprache. Knoten löschen — nur für benutzerdefinierte Knoten verfügbar. Systemknoten können nicht gelöscht werden.

Kantenbedingungen

Kanten verbinden Knoten und steuern die Nachrichtenweiterleitung. Jede Kante hat einen Zielknoten, einen Bedingungstyp und eine Priorität. Der Workflow wertet Kanten in Prioritätsstufen aus — die erste Stufe, die einen Treffer erzielt, gewinnt, niedrigere Stufen werden nicht ausgewertet. Klicken Sie auf + Kante hinzufügen im Kanten-Tab eines Knotens, um eine Verbindung zu erstellen.

Bedingung	Priorität	Wann wird weitergeleitet
Schlüsselwort	100 (höchste)	Nachricht enthält eines der angegebenen Schlüsselwörter. Groß-/Kleinschreibung wird ignoriert, Wortgrenzen-Abgleich.
Zustandsbedingung	95	Alle angegebenen Speicherfeld-Bedingungen sind erfüllt (UND-Logik).
Immer	90	Leitet immer weiter — verwenden Sie dies für bedingungslose Verbindungen.
Absicht	50	Basierend auf der erkannten Nachrichtenabsicht.
Fallback	10 (niedrigste)	Leitet nur weiter, wenn keine andere Kante von diesem Knoten übereinstimmte.

Schlüsselwort-Bedingung

Geben Sie kommagetrennte Schlüsselwörter ein. Der Workflow prüft, ob die Nachricht des Besuchers eines davon enthält, mit Groß-/Kleinschreibung-ignorierendem Wortgrenzen-Abgleich. Mehrere Schlüsselwort-Kanten können dieselbe Nachricht treffen — alle übereinstimmenden Kanten werden parallel ausgelöst und senden die Nachricht gleichzeitig an mehrere Knoten. Beispiel: Schlüsselwörter Preis, Kosten, Preise, wie viel — die Kante wird ausgelöst, wenn der Besucher fragt „Wie viel kostet das?” oder „Was sind die Preise?”

Zustandsbedingung

Prüfen Sie Werte der Gesprächsspeicher-Felder. Sie erstellen Regeln mit:

Operator	Bedeutung	Beispiel
ist ausgefüllt	Feld hat einen beliebigen Wert	`email` ist ausgefüllt → weiterleiten zum Knoten „Angebot senden”
ist leer	Feld hat keinen Wert	`name` ist leer → weiterleiten zum Knoten „Name erfragen”
gleich	Exakte Übereinstimmung	`budget` gleich `enterprise`
ungleich	Stimmt nicht überein	`plan` ungleich `free`
enthält	Teilzeichenketten-Abgleich	`interests` enthält `premium`
größer als	Numerischer Vergleich	`budget` > `5000`
kleiner als	Numerischer Vergleich	`team_size` < `10`

Mehrere Bedingungen innerhalb einer Kante verwenden UND-Logik — alle müssen wahr sein.

Zustandsbedingungen werden vollständig übersprungen, wenn der Speicher leer ist (noch keine Felder erfasst). Das bedeutet, dass „ist leer”-Bedingungen erst ausgelöst werden, nachdem der Agent begonnen hat, mindestens ein Speicherfeld zu erfassen.

Beispiel-Workflow mit Zustandsbedingungen:

[Start] → (Name ist leer)        → [Name-erfragen-Knoten]
        → (Name ist ausgefüllt,   → [Angebot-senden-Knoten]
           E-Mail ist ausgefüllt)
        → (Fallback)              → [Allgemeiner-Chat-Knoten]

Immer-Bedingung

Die Kante wird immer ausgelöst. Alle Immer-Kanten eines Knotens werden parallel ausgelöst — die Nachricht wird gleichzeitig an jedes Ziel gesendet. So verzweigt der Standard-Workflow vom Start zu drei Systemagenten gleichzeitig.

Fallback-Bedingung

Leitet nur weiter, wenn keine Kante mit höherer Priorität übereinstimmte. Im Gegensatz zu Schlüsselwort und Immer wird nur eine Fallback-Kante ausgelöst (die erste) — keine parallele Ausführung.

Wenn keine Kante übereinstimmt und es keinen Fallback gibt, erreicht die Ausgabe des Knotens möglicherweise nicht den Formatierer und der Besucher erhält keine Antwort aus diesem Zweig.

Zusammenführungsstrategie

Wenn mehrere Knoten parallel Ergebnisse erzeugen (wie die 3 Systemagenten im Standard-Workflow), kombiniert der Formatierer diese:

Strategie	Kosten	Funktionsweise
Verkettung	Kostenlos	Verkettet alle Knotenausgaben als Kontext für den Formatierer
LLM	Zusätzlicher LLM-Aufruf	Verwendet ein LLM, um eine einzelne kohärente Antwort aus allen Ausgaben zu synthetisieren

Arbeitsflächen-Steuerung

Steuerung	Aktion
Ziehen auf leerer Fläche	Arbeitsfläche verschieben
Strg + Scrollen oder Pinch	Zoomen (0,3x–2,0x)
Zwei-Finger-Scrollen	Verschieben
+ Knoten hinzufügen	Neuen benutzerdefinierten Knoten erstellen
Vorlage	Vorgefertigte Workflow-Vorlage aus dem Marketplace anwenden
Zurücksetzen	Standard-Workflow wiederherstellen (Bestätigungsdialog)
Testen	Test-Chat-Panel am unteren Rand der Arbeitsfläche öffnen

Werkzeuge

Werkzeuge sind Funktionen, die der Agent während Konversationen aufrufen kann. Sie erweitern den Agenten über die Textgenerierung hinaus — Produkte suchen, Datenbanken abfragen, E-Mails senden, Anrufe tätigen.

Wie Werkzeuge funktionieren

LLM entscheidet sich für ein Werkzeug

Basierend auf der Nachricht des Besuchers und den Werkzeugbeschreibungen in seinem Prompt generiert das LLM einen Werkzeugaufruf mit Parametern (z. B. get_products({ query: "Laufschuhe", available_only: true })).

Werkzeug wird ausgeführt

Das System führt die Werkzeugfunktion mit den angegebenen Parametern aus und erhält ein Ergebnis.

Ergebnis geht zurück an das LLM

Das Werkzeugergebnis wird in die Konversation eingefügt. Das LLM verwendet es, um eine natürliche Antwort zu formulieren.

Mehrere Runden (Agentenmodus)

Wenn der Knoten den Agentenmodus aktiviert hat, kann das LLM basierend auf dem ersten Ergebnis einen weiteren Werkzeugaufruf durchführen — bis zur konfigurierten maximalen Rundenzahl.

Jeder Werkzeugaufruf wird mit Eingabe, Ausgabe, Ausführungszeit und Status protokolliert. Sehen Sie Protokolle über Werkzeug-Protokolle in der Agenten-Kopfzeile ein.

Integrierte Werkzeuge (9)

Immer verfügbar, keine Integration erforderlich:

Werkzeug	Kategorie	Funktion
get_products	Produkte	Produkte nach Name/Beschreibung suchen. Gibt eine Liste mit Preisen und Verfügbarkeit zurück.
get_product_details	Produkte	Vollständige Details für ein Produkt — alle Parameter, Preise, Beschreibung.
check_availability	Produkte	Prüfen, ob ein bestimmtes Produkt auf Lager ist.
search_by_parameters	Produkte	Produkte nach Attributwerten filtern mit Operatoren: `=`, `<=`, `>=`, `<`, `>`, `like`.
get_company_info	Support	Firmenname, Beschreibung, Telefon, Kontakte.
search_documents	Dokumente	Semantische RAG-Suche — findet relevante Passagen in der gesamten Wissensdatenbank.
get_photos	Dokumente	Fotos nach Abfrage oder Produkt-ID abrufen.
get_videos	Dokumente	Videos nach Abfrage oder Produkt-ID abrufen.
get_documents	Dokumente	PDF/Word/Excel-Dateien abrufen, filterbar nach Format.

Integrations-Werkzeuge (60+)

Verbinden Sie externe Dienste unter Integrationen, um Werkzeuge freizuschalten:

VoIP — Twilio, Binotel, Ringostat

Ausgehende Anrufe tätigen, SMS senden, Anrufverlauf abrufen.

Nachrichten senden, Dateien senden, Nachrichten bearbeiten/löschen, Chatverlauf und Infos abrufen.

Nachrichten senden, Medien senden, Vorlagennachrichten senden, Profil abrufen, als gelesen markieren.

Facebook & Instagram

Nachrichten senden, Medien senden, Buttons senden (Facebook), Profil abrufen. Facebook Ads: Kampagnen abrufen, Anzeigengruppen, Einblicke, Kampagnen pausieren.

Gmail

Posteingang lesen, E-Mails senden, antworten, Entwürfe erstellen, suchen, Anhänge abrufen.

Google Calendar

Termine auflisten/erstellen/aktualisieren/löschen, Verfügbarkeit prüfen, freie Zeitfenster finden.

Google Docs

Dokumente lesen/erstellen/anhängen/exportieren/suchen.

Google Sheets

Bereiche lesen/schreiben, Zeilen anhängen, Zellen aktualisieren, Zeilen suchen, Tabellen erstellen.

Google Drive

Dateien auflisten/lesen/erstellen/aktualisieren/löschen, Ordner erstellen, Dateien freigeben, suchen.

Google Meet

Besprechungslinks erstellen.

Google Ads

Kampagnen abrufen, Keywords abrufen, Kampagnen pausieren.

Webhooks

Benutzerdefinierte JSON-Payloads an beliebige URLs senden, Webhook-Verbindungen testen.

Werkzeuge-Tab vs. Werkzeuge auf Knotenebene

Es gibt zwei Stellen, um Werkzeuge zu verwalten:

Agent → Werkzeuge-Tab — zeigt alle Integrations-Werkzeuge nach Anbieter gruppiert. Werkzeuge auf Agentenebene ein-/ausschalten. Hier aktivierte Werkzeuge werden allen Workflow-Knoten zur Verfügung gestellt.
Workflow → Knoteneinstellungen → Werkzeuge-Tab — Werkzeuge pro Knoten umschalten. Ein Knoten kann nur Werkzeuge verwenden, die auf Agentenebene aktiviert sind. So können Sie einschränken, welche Knoten auf welche Werkzeuge zugreifen.

Beispiel: Aktivieren Sie Gmail-Werkzeuge auf Agentenebene, geben Sie aber nur dem benutzerdefinierten Knoten „Nachfass senden” Zugriff auf send_email — andere Knoten werden keine E-Mails auslösen.

Wissensdatenbank (RAG)

Der Wissensdatenbank-Tab verbindet Datenquellen, die der Agent zur Beantwortung von Fragen nutzt. Wenn ein Besucher etwas fragt, durchsucht der Agent Ihre Wissensdatenbank mittels Vektorähnlichkeit (RAG — Retrieval-Augmented Generation) und fügt relevanten Kontext in seine Antwort ein.

Quellentypen

Quelle	Was wird indexiert
Produkte	Name, Beschreibung, zusätzlicher Prompt, Preis
Dokumente	Dateiname + extrahierter Textinhalt (PDF, Word, Excel, TXT)
Fotos	Fotoname + Beschreibung
Videos	Videoname + Beschreibung/Inhalt
Text	Name + Freitext-Inhalt
Links	URL-Name + abgerufener Seiteninhalt
Unternehmen	Firmenname, Werbetext, Beschreibung, Telefon

Wie RAG funktioniert

Quellen hinzufügen

Klicken Sie im Wissensdatenbank-Tab auf „Dokument hinzufügen” und wählen Sie Quellen aus den Daten Ihres Unternehmens — Produkte, Dateien, Textausschnitte, Links.

Training

Das System teilt jede Quelle in Segmente auf (standardmäßig max. 2000 Zeichen pro Segment, 20% Überlappung an Satzgrenzen), generiert Vektor-Embeddings mit OpenAI text-embedding-ada-002 (1536 Dimensionen) und speichert sie in PostgreSQL mit pgvector.

Besucher sendet eine Nachricht

Die Nachricht des Besuchers wird in denselben Vektorraum eingebettet. Das System findet die ähnlichsten Segmente mittels Kosinusähnlichkeit.

Kontext-Injektion

Die am besten übereinstimmenden Segmente (Standard: bis zu 5, Mindestähnlichkeit 0,6) werden als Wissensdatenbank-Kontext in den Prompt des Agenten eingefügt.

Antwort

Das LLM sieht die Frage des Besuchers zusammen mit dem relevanten Wissen und generiert eine fundierte Antwort.

Das Training läuft automatisch, wenn Sie Quellen hinzufügen oder ändern. Der Fortschritt wird im Wissensdatenbank-Tab angezeigt (Prozentsatz, verarbeitete Elemente).

Wissen auf Agenten- vs. Knotenebene

Wissensdatenbank auf Agentenebene (Wissensdatenbank-Tab) — Quellen, die allen Workflow-Knoten zur Verfügung stehen
Wissensdatenbank auf Knotenebene (Workflow → Knoten → Wissensdatenbank-Tab) — RAG nur auf bestimmte Quellen für diesen Knoten beschränken

Beispiel: Ihr benutzerdefinierter Knoten „Technischer Support” sieht nur Produkthandbücher und FAQ-Dokumente, während der Knoten „Vertrieb” Produktkataloge mit Preisen sieht.

Spezifische, gut strukturierte Inhalte liefern bessere Ergebnisse als lange allgemeine Dokumente. Produktbeschreibungen mit klaren Parametern geben dem Agenten präzise Antworten. Kurze FAQ-Einträge funktionieren besser als umfangreiche Handbücher.

Sprache

Spracheinstellungen werden im Sprach-Unter-Tab des Widget-Tabs oder direkt in den STT/TTS-Knoten des Workflows konfiguriert.

Speech-to-Text (STT)

Einstellung	Optionen
Anbieter	OpenAI Whisper, Google Speech (demnächst verfügbar)
Sprache	Ukrainisch, Englisch
Begrüßung	Text + vorsynthetisiertes Audio, das beim Start der Sprachfunktion abgespielt wird
Verabschiedung	Text + vorsynthetisiertes Audio, das beim Ende der Sprachfunktion abgespielt wird

Text-to-Speech (TTS)

Einstellung	Optionen
Anbieter	OpenAI TTS (ElevenLabs und Google Cloud demnächst verfügbar)
Stimme	Alloy (neutral), Echo (warm), Fable (ausdrucksvoll), Onyx (tief), Nova (freundlich, Standard), Shimmer (sanft)
Modell	`tts-1` (Standard), `tts-1-hd` (HD-Qualität)
Geschwindigkeit	0,5x – 2,0x

Sprach-Pipeline

Audio empfangen

Das Audio des Besuchers wird an den Server gesendet (max. 10 MB, Formate: webm, ogg, wav, mp3).

STT-Transkription

Audio wird in Text transkribiert. Die Transkription wird in Echtzeit über SSE zurückgestreamt.

Workflow-Verarbeitung

Die Transkription wird durch denselben Workflow wie Text verarbeitet — RAG, Werkzeuge, Knotenweiterleitung.

TTS-Synthese

Die Antwort wird in Sätze aufgeteilt, jeder wird zu Audio synthetisiert. Abschnitte werden zurückgestreamt, sobald sie generiert sind.

Wiedergabe

Der Besucher hört die Antwort als Streaming-Audio und sieht gleichzeitig den Text.

Sprache erfordert einen Tarif mit Sprachfunktionen. Bei Tarifen ohne Sprache zeigen die Sprachsteuerungen einen Upgrade-Hinweis und der Nur-Chat-Modus wird erzwungen.

Kanäle

Der Kanäle-Tab steuert, wo Ihr Agent Nachrichten empfängt.

Kanal	Voraussetzung	Beschreibung
Widget	Keine (integriert)	Chat-Widget auf Ihrer Website über das Tracker-Skript
Telefon	VoIP-Integration	Eingehende/ausgehende Anrufe über Twilio, Binotel oder Ringostat
Telegram	Telegram-Integration	Telegram-Bot-Konversationen
WhatsApp	WhatsApp-Integration	WhatsApp Business API
Instagram	Instagram-Integration	Instagram-Direktnachrichten

Einen Kanal verbinden

Widget — klicken Sie auf Aktivieren. Das Widget antwortet sofort auf Ihrer Website. Andere Kanäle:

Verbinden Sie die Integration unter Integrationen
Wählen Sie im Kanäle-Tab eine Ressource aus dem Dropdown (z. B. eine Telefonnummer, einen Bot, eine Seite)
Klicken Sie auf Aktivieren — eine eindeutige Webhook-URL wird generiert

Jede Kanalkarte zeigt den Verbindungsstatus, den Ressourcennamen, die Gesamtzahl der Konversationen und die Webhook-URL mit einer Kopierschaltfläche.

Der Widget-Tab hat eine Live-Vorschau auf der linken Seite (Desktop/Tablet/Mobil-Umschalter) und ein Einstellungspanel auf der rechten Seite mit 3 Unter-Tabs.

Erscheinungsbild

Einstellung	Beschreibung
Farben	6 Farbwähler: Primärfarbe, Chat-Button, Nachrichtenhintergrund, Animation, Bewertungssterne, Statustext
Beschriftungen	Haupttitel, Anruf-Button-Text, Chat-Button-Text, Eingabe-Platzhalter
Position	Unten rechts, Unten mittig, Unten links, Oben rechts, Oben mittig, Oben links
Design	Hell oder Dunkel
Größe	Klein, Mittel, Groß
Eckenradius	0–50px Eckenabrundung
Deckkraft	0–100% Hintergrund-Deckkraft
Avatar	Benutzerdefinierte Avatar-URL

Verhalten

Einstellung	Beschreibung
Sprache	Englisch, Ukrainisch, Polnisch, Deutsch, Spanisch
Feedback-Erfassung	Sternebewertung nach der Konversation anzeigen
Text während Anruf	Tippen erlauben, während ein Sprachanruf aktiv ist
Nur-Chat-Modus	Sprache deaktivieren (nur Text). Wird bei Tarifen ohne Sprache erzwungen.
Nutzungsbedingungen	Zustimmung vor dem Chat erforderlich. Benutzerdefinierter Text und URL.
Soundeffekte	Benachrichtigungstöne ein/aus
Automatisches Öffnen	Widget automatisch nach Verzögerung öffnen (0–60 Sekunden)
Automatische Begrüßung	Erste Nachricht automatisch senden
Auf Mobilgeräten anzeigen	Auf Mobilgeräten anzeigen
Auf Desktop anzeigen	Auf Desktop-Geräten anzeigen
Powered By	„Powered by Revol”-Branding ein-/ausblenden
Willkommensnachricht	Text, der in der Widget-Kopfzeile angezeigt wird

Sprache

STT- und TTS-Einstellungen — identisch wie im Abschnitt Sprache beschrieben. Hier oder in den STT/TTS-Workflow-Knoten konfigurierbar (sie synchronisieren sich).

Analyse

Zweispaltiges Layout: Konversationsliste (links) + Konversationsdetails (rechts).

Filter

Filter	Beschreibung
Suche	Textsuche über Konversationen
Kanal	Alle / Web / Telefonie / Messenger / Widget / etc.
Status	Alle / Aktiv / Geschlossen / Archiviert
Datumsbereich	Von/Bis Datumsauswahl

Die Konversationsliste zeigt 20 pro Seite mit „Mehr laden”-Paginierung. Neue Konversationen erscheinen in Echtzeit über WebSocket.

Konversationsdetails (4 Unter-Tabs)

Tab	Inhalt
Transkription	Vollständiger Nachrichtenverlauf — Benutzer- und Assistenten-Blasen mit Zeitstempeln
Bewertung	Sternebewertung des Besuchers (1–5) und optionaler Kommentar
Token	Token-Verbrauchsaufschlüsselung pro Nachricht
Info	Kanal, Status, Sitzungs-ID, erfasste Speicherfelder, Erstellungsdatum

System-Prompt-Architektur

Das Verständnis, wie der endgültige Prompt zusammengestellt wird, hilft Ihnen, bessere Anweisungen zu schreiben.

Ihr System-Prompt

Der Text aus dem Agent-Tab (oder das Gesprächsziel des Knotens bei benutzerdefinierten Knoten). Wenn leer, wird ein Standard-Prompt mit Ihrem Firmennamen und grundlegenden Regeln generiert.

Sicherheitsblock

Automatisch angehängt. 4 Anti-Injection-Regeln — der Agent wird seinen Prompt nicht preisgeben, seine Rolle nicht ändern und keine Override-Versuche befolgen.

Stil-Anweisungen

Generiert aus den Persönlichkeitsreglern — bildet Antwortlänge, Humor, Formalität, Klarheit und Emoji auf Textanweisungen ab.

Werkzeugbeschreibungen

Funktionsschemata für alle aktivierten Werkzeuge, damit das LLM weiß, was es aufrufen kann.

RAG-Kontext

Relevante Wissensdatenbank-Segmente, eingefügt als „Wissensdatenbank-Kontext”-Block.

Kampagnen-Kontext

Wenn der Besucher über eine Kampagne mit festgelegtem KI-Agenten-Verhalten kam, wird dieser Prompt eingefügt.

Speicherzustand

Aktuelle Werte der erfassten Speicherfelder (z. B. name: Max, email: max@beispiel.de), damit der Agent weiß, was er bereits gesammelt hat.

Spracherkennung

Wenn die Nachricht des Besuchers keine kyrillischen Zeichen enthält, wird eine Systemanweisung hinzugefügt: „Antworten Sie in derselben Sprache wie die Nachricht des Benutzers.”

Einbettungscode

Klicken Sie auf Einbetten in der Agenten-Kopfzeile, um das HTML-Snippet zu erhalten:

<script
  src="https://your-domain.com/tracker.js"
  data-company-id="YOUR_COMPANY_ID"
  data-api-key="YOUR_API_KEY"
  async>
</script>

Dies lädt sowohl den Tracker (Analysen, Kampagnen, Ereignisse, Auslöser, Telefonnummerntausch) als auch das Chat-Widget mit Ihrem aktiven Agenten. Wenn kein API-Schlüssel vorhanden ist, klicken Sie zuerst auf API-Schlüssel generieren.

Tarifgrenzen

Ressource	Was sie steuert
Max. Agenten	Gesamtzahl der Agenten, die Sie erstellen können
Max. Konversationen	Konversationen pro Abrechnungszeitraum
Standard-Token-Kontingent	Token für Standardmodelle (GPT-4o Mini, Haiku, Flash, Llama 8B)
Premium-Token-Kontingent	Token für Premiummodelle (GPT-4o, Sonnet, Gemini Pro, Llama 70B)
Tägliches Token-Limit	Tagesgrenze über alle Modelle
STT-Minuten	Speech-to-Text-Transkriptionszeit
TTS-Zeichen	Text-to-Speech-Synthesezeichen
Embedding-Token	Token für das Training der Wissensdatenbank
Speicher	Dateispeicher für Dokumente, Fotos, Videos
Sprache	Feature-Flag — aktiviert/deaktiviert die Sprach-Pipeline
Modellzugang	`standard` oder `premium` — steuert den Zugang zu Premiummodellen

Erste Schritte

Gespräche

Abrechnung

Documentation Index

​Was sind KI-Agenten?

​Betriebsmodi

​Einen Agenten erstellen

​Agentenstatus

​Agenten-Editor

​Kopfzeile

​Agent-Tab

​Linke Spalte

​Rechte Spalte

​LLM-Anbieter

​Workflow

​Standard-Workflow

​Knotentypen

​Benutzerdefinierte Knoten hinzufügen

​Knoteneinstellungen

​Kantenbedingungen

​Schlüsselwort-Bedingung

​Zustandsbedingung

​Immer-Bedingung

​Fallback-Bedingung

​Zusammenführungsstrategie

​Arbeitsflächen-Steuerung

​Werkzeuge

​Wie Werkzeuge funktionieren

​Integrierte Werkzeuge (9)

​Integrations-Werkzeuge (60+)

​Werkzeuge-Tab vs. Werkzeuge auf Knotenebene

​Wissensdatenbank (RAG)

​Quellentypen

​Wie RAG funktioniert

​Wissen auf Agenten- vs. Knotenebene

​Sprache

​Speech-to-Text (STT)

​Text-to-Speech (TTS)

​Sprach-Pipeline

​Kanäle

​Einen Kanal verbinden

​Widget-Anpassung

​Erscheinungsbild

​Verhalten

​Sprache

​Analyse

​Filter

​Konversationsdetails (4 Unter-Tabs)

​System-Prompt-Architektur

​Einbettungscode

​Tarifgrenzen

Was sind KI-Agenten?

Betriebsmodi

Einen Agenten erstellen

Agentenstatus

Agenten-Editor

Kopfzeile

Agent-Tab

Linke Spalte

Rechte Spalte

LLM-Anbieter

Workflow

Standard-Workflow

Knotentypen

Benutzerdefinierte Knoten hinzufügen

Knoteneinstellungen

Kantenbedingungen

Schlüsselwort-Bedingung

Zustandsbedingung

Immer-Bedingung

Fallback-Bedingung

Zusammenführungsstrategie

Arbeitsflächen-Steuerung

Werkzeuge

Wie Werkzeuge funktionieren

Integrierte Werkzeuge (9)

Integrations-Werkzeuge (60+)

Werkzeuge-Tab vs. Werkzeuge auf Knotenebene

Wissensdatenbank (RAG)

Quellentypen

Wie RAG funktioniert

Wissen auf Agenten- vs. Knotenebene

Sprache

Speech-to-Text (STT)

Text-to-Speech (TTS)

Sprach-Pipeline

Kanäle

Einen Kanal verbinden

Widget-Anpassung

Erscheinungsbild

Verhalten

Sprache

Analyse

Filter

Konversationsdetails (4 Unter-Tabs)

System-Prompt-Architektur

Einbettungscode

Tarifgrenzen