1. Webhook to receive message
Der Webhook to receive message Node ist der erste Schritt und empfängt POST-Anfragen von Slack. Diese sind für die Übermittlung von Nachrichten, die die Benutzer an den Slack-Bot senden. Der Node ist so konfiguriert, dass er unter dem Pfad slack-bot auf Nachrichten wartet, und die eingehenden Daten basieren auf dem POST HTTP-Methode.
2. Agent
Der Agent Node nimmt die Daten vom Webhook auf und ist für die Verarbeitung der Benutzeranfragen verantwortlich. Er verwendet einen systemMessage, um den KI-Agenten als persönlichen Assistenten zu definieren, dessen Aufgabe es ist, hilfreiche Unterstützung im Zusammenhang mit Automatisierung zu bieten.
3. Google Gemini Chat Model
Der Google Gemini Chat Model Node ist eine KI-Instanz, welche die Eingaben des Agenten verarbeitet. Der modelName Parameter ist auf models/gemini-1.5-flash-latest eingestellt, um sicherzustellen, dass das neueste Modell verwendet wird, um die Benutzeranfragen effektiv zu bearbeiten.
4. Window Buffer Memory
Der Window Buffer Memory Node speichert den Gesprächsverlauf mithilfe des body token der Anfrage als Sitzungs-ID. Damit wird sichergestellt, dass der Agent auf vorherige Nachrichten zugreifen kann, um eine kontextabhängige Antwort zu geben. Die contextWindowLength ist auf 10 eingestellt, was bedeutet, dass bis zu 10 frühere Nachrichten gespeichert werden.
5. Send response back to slack channel
Der Send response back to slack channel Node sendet die Antwort zurück an den entsprechenden Slack-Kanal. Der Text der Nachricht wird aus den angegebenen JSON-Daten der eingehenden Anfrage generiert, und der Benutzername sowie die Nachricht des Benutzers werden im Text angezeigt. Hierbei werden auch Markdown-Formatierungen unterstützt.
6. Sticky Notes
Die Sticky Notes Nodes sind nicht funktionale Notizen, die zur Erklärung der einzelnen Schritte des Workflows dienen. Sie beschreiben den Zweck des Workflows und den Verlauf des Gesprächs sowie die Funktionsweise des KI-Agenten, ohne direkt zur Ausführung der Logik beizutragen.
Ergebnis
Dieser Workflow verarbeitet Slack-Nachrichten, antwortet mit Hilfe einer KI (wie z.B. dem Google Gemini) und speichert den Verlauf der Unterhaltung für kontextabhängige Antworten. Benutzer können ihre Fragen über Slack stellen, und die KI wird entsprechend antworten, wobei die vorherigen Nachrichten im Kontext berücksichtigt werden.