Ein Chat für Ihre Automatisierung.
Eine Echtzeit-Chat-Oberfläche für Ihre Roboter. Fachabteilungen bedienen komplexe Backend-Systeme, indem sie mit einem Roboter chatten: geführt Schritt für Schritt oder im Dialog mit einem KI-Agenten.
Zwei Modi, ein Canvas
Bieten Sie im geführten Modus vielseitige Eingabeelemente mit klaren Vorgaben an oder überlassen Sie das Gespräch im Dialogmodus einem KI-Agenten. Beide Modi nutzen dieselben Knoten und denselben Roboter.
Wie ChatGPT, mit Ihren Agenten im Hintergrund
Ein freier Chat, den der Nutzer steuert, meist mit einem KI-Agenten-Knoten im Hintergrund. Der Agent analysiert die Frage, ruft seine RPA-Tools auf und streamt in Echtzeit eine klare Antwort.
- Ein offenes Chatfenster wie bei ChatGPT, mit einem KI-Agent-Knoten im Hintergrund.
- Der Agent analysiert die Anfrage, ruft Ihre RPA-Flows und Tools auf und streamt die Antwort live zurück.
- Ideal für offene Fragen und Antworten, Assistenten und agentische Sitzungen, in denen der Agent selbst entscheidet, was zu tun ist.
Der Flow führt, Schritt für Schritt
Der Roboter zeigt strukturierte Widgets an und wartet jede Antwort ab, bevor es weitergeht. Ein deterministischer Ablauf, um Eingaben kontrolliert zu erfassen und Personen durch einen Prozess zu führen.
- Der Roboter zeigt strukturierte Widgets: Schaltflächen, Dropdowns, Datumsauswahl, Text und Datei-Upload.
- Jeder Schritt wartet auf die Antwort, bevor der Flow fortgesetzt wird. Vollständig deterministisch.
- Ideal für Schritt-für-Schritt-Assistenten, Checklisten, kontrollierte Datenerfassung und Flows nach dem Prinzip „Bedienen Sie dieses System für mich“.
Alles, was der Chat kann
Mindestens 16 Widget-Typen, Echtzeit-Streaming, sicherer Dateiaustausch: alles mit Drag-and-drop-Knoten.
Vielseitige Eingabe-Widgets
ButtonGroup, Dropdown, Checkbox, Radio, Datepicker und Textbox: Jedes Widget wartet auf die Eingabe des Nutzers, bevor der Flow fortgesetzt wird.
Dateiaustausch
Nutzer laden Dokumente zum Roboter hoch, und der Roboter kann seinerseits Dateien bereitstellen, auch über einen öffentlichen Link.
Streaming und Fortschritt
Streamen Sie eine LLM-Antwort Token für Token oder zeigen Sie eine Live-Fortschrittsanzeige, die der Flow direkt aktualisiert.
Zusammenspiel mit KI-Agenten
Chat In → LLM Agent (mit Ihren Tools) → Streaming Text → Chat Out. Der Chat-Assistent gibt einem Agenten ein Gesicht.
Ende-zu-Ende-verschlüsselt
Browser und Roboter handeln Schlüssel aus (erst RSA, dann AES-256-GCM); der Proxy leitet nur verschlüsselte Daten weiter und liest sie nie.
Ein Canvas, beide Modi
Geführte Widgets oder ein Agent für freie Dialoge: Beide nutzen dieselben Knoten und denselben Roboter. Den Modus wählen Sie pro Flow.
Geben Sie Ihrer Automatisierung ein Gesicht
Teams machen sich mit einem einzigen Chat vertraut, der Roboter bedient die Backend-Systeme. Erstellen Sie einen geführten Assistenten oder einen agentischen Assistenten auf demselben Canvas.