Automatisieren Sie reale Datenflüsse mit einem KI-Assistenten
Die Latenode KI-Agent-Automatisierung bietet einen KI-gestützten Chatbot, der mit realen Daten und Diensten interagieren kann, wie z. B. das Prüfen des Wetters, das Abrufen von Nachrichten oder das Senden von E-Mails im Namen des Benutzers.
Es ist als Ausgangspunkt konzipiert, um die Fähigkeiten eines KI-Agenten innerhalb der Latenode-Automatisierungsplattform zu demonstrieren. Der Workflow enthält Knoten zum Abrufen von Nachrichten- und Wetterdaten sowie zur Integration mit einem Sprachmodell (Gemini) für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Benutzer können manuell Gespräche mit dem KI-Agenten initiieren, der dynamisch reagieren und basierend auf den Eingaben des Benutzers und den verfügbaren Daten Aktionen ausführen kann.
Wie Latenode Zeit und Kosten schätzt
Latenode berechnet die Workflow-Laufzeit in CPU-Sekunden. Die ersten 10.000 CPU-Sekunden sind jeden Monat kostenlos, danach gilt die Pay-as-you-go-Preisgestaltung pro CPU-Sekunde. Plug-and-Play (PnP) AI-Knoten werden separat abgerechnet — jedes PnP-Token kostet 1 USD, pay-as-you-go zum Herstellerpreis plus einer kleinen Bearbeitungsgebühr, ohne erforderliche API-Schlüssel.
Vollständige Preise — So funktionieren CPU-Sekunden →Workflow-Vorschau
Was diese Vorlage macht
- Automatisiert das Abrufen von Nachrichten- und Wetterdaten aus externen Quellen
- Verarbeitet Benutzeranfragen mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung durch Gemini
- Reagiert dynamisch auf Benutzereingaben und führt Aktionen innerhalb der Latenode-Plattform aus
- Integriert sich mit externen Diensten wie Wetter-APIs und RSS-Feeds
- Erzeugt strukturierte Ausgabedaten, auf die Benutzer zugreifen können
So funktioniert es
Gespräch mit KI-Agenten manuell initiieren
Der Workflow beginnt, wenn der Benutzer manuell ein Gespräch mit dem KI-Agenten initiiert. Dies löst die Verarbeitung der Benutzeranfrage und die Vorbereitung einer dynamischen Antwort aus.
Aktuelle und vorhergesagte Wetterdaten abrufen
Der KI-Agent integriert sich mit der Open-Weather-API, um die aktuellen Wetterbedingungen und vorhergesagten Wetterdaten für den Standort des Benutzers abzurufen.
Neueste Blogbeiträge aus RSS-Feed abrufen
Der KI-Agent integriert sich mit einer RSS-Feed-Anwendung, um die neuesten Blogbeiträge oder Nachrichtenartikel abzurufen, die für die Anfrage des Benutzers relevant sein könnten.
Benutzeranfrage verarbeiten und dynamische Antwort bereitstellen
Der KI-Agent verwendet natürliche Sprachverarbeitung, unterstützt durch das Gemini-Sprachmodell, um die Anfrage des Benutzers zu verstehen und eine relevante und dynamische Antwort zu formulieren. Diese Antwort kann Informationen aus den abgerufenen Wetter- und Nachrichtendaten enthalten.
Puffer des Gesprächsverlaufs verwalten
Der KI-Agent führt einen Puffer des Gesprächsverlaufs, sodass er auf frühere Austausche mit dem Benutzer verweisen und darauf aufbauen kann.
Einrichtungsanleitung
Open-Meteo-API-Anmeldeinformation hinzufügen
1. Fügen Sie im Latenode-Berechtigungsfenster eine neue Anmeldeinformation für die Open-Meteo-API hinzu. 2. Geben Sie Ihren Open-Meteo-API-Schlüssel in den Anmeldeeinstellungen ein.
RSS-Feed-Knoten konfigurieren
1. Fügen Sie im visuellen Latenode-Builder einen RSS-Feed-Knoten hinzu. 2. Geben Sie in den Knoteneinstellungen die URL des RSS-Feeds ein, von dem Sie Nachrichten abrufen möchten.
Gemini-Sprachmodell einrichten
1. Fügen Sie im Latenode-Berechtigungsfenster eine neue Anmeldeinformation für das Gemini-Sprachmodell hinzu. 2. Geben Sie Ihren Gemini-API-Schlüssel in den Anmeldeeinstellungen ein. 3. Fügen Sie im visuellen Latenode-Builder einen Gemini-Chat-Knoten hinzu und konfigurieren Sie ihn zur Verwendung der Gemini-Anmeldeinformation.
KI-Agenten-Knoten konfigurieren
1. Fügen Sie im visuellen Latenode-Builder den Knoten „Ihr erster KI-Agent“ hinzu. 2. Ordnen Sie in den Knoteneinstellungen die Daten der RSS-Feed- und Open-Meteo-Knoten den Eingängen des KI-Agenten-Knotens zu. 3. Passen Sie die Antworten und Fähigkeiten des KI-Agenten nach Bedarf an.
KI-Agenten testen
1. Fügen Sie im visuellen Latenode-Builder den Knoten „Beispiel-Chat“ hinzu. 2. Führen Sie den Workflow aus und interagieren Sie über den Knoten „Beispiel-Chat“ mit dem KI-Agenten, um dessen Funktionalität zu testen.
Anforderungen
FAQ