Nodul Agent

Un agent AI autonom care poate stivui noduri în interiorul său și accesează automat toate datele din workflow fără conectarea manuală a variabilelor.

Prezentare generală

Nodul Agent este un nod container — similar cu nodul Model, dar cu o diferență esențială: puteți stivui alte noduri în interiorul său, iar modelul selectat are automat acces pentru a extrage și utiliza toate datele din acele noduri interne fără a fi nevoie să configurați mapping-uri de variabile manual.

Gândiți-vă la el ca la acordarea autonomiei totale unui LLM asupra unui set de instrumente. Plasați noduri în Agent (MCP Servers, HTTP Requests, interogări de baze de date etc.), alegeți un model, iar agentul decide când și cum să folosească fiecare instrument pentru a îndeplini sarcina.

Configurare

Opțiuni avansate

Sub Model Settings:

Sarcini programate

Cu Scheduled Tasks activat, utilizatorii îi pot cere agentului în chat să facă ceva mai târziu sau după un program, de exemplu „în fiecare dimineață la 9, verifică prețurile noastre”. Fiecare persoană își vede și își gestionează propriile sarcini, iar fiecare rulare raportează rezultatul în conversația în care a fost făcută cererea.

Apelarea altor agenți

Cu Can call other agents activat, agentul poate cere ajutorul altor agenți din același workspace. Pot fi apelați doar agenții care au opțiunea Other agents can call this one activată în Flow Start. Agenții apelați lucrează pentru aceeași persoană, cu conturile acelei persoane.

Cum funcționează

1. Trageți un nod Agent pe canvas.
2. Selectați un model (aceiași furnizori ca la nodul Model).
3. Plasați noduri de instrumente în containerul Agent — acestea devin instrumentele disponibile ale agentului.
4. Scrieți un prompt de sistem și un prompt de utilizator care descriu sarcina.
5. Agentul decide autonom ce noduri interne să apeleze, în ce ordine și cum să combine rezultatele lor.

Agentul parcurge un ciclu Reason → Act → Observe:

• Reason: Modelul analizează sarcina și decide ce să facă în continuare.
• Act: Invocă unul dintre nodurile interne (instrumente) cu argumentele potrivite.
• Observe: Citește rezultatul și decide dacă să continue sau să returneze un răspuns final.

Noduri interne (Instrumente)

Orice nod pe care îl plasați în containerul Agent devine un instrument pe care agentul îl poate invoca. Agentul vede automat:

• Numele și descrierea nodului
• Schema de intrare (ce argumente acceptă)
• Datele de ieșire (rezultatul după execuție)

Nu este necesară conectarea manuală a variabilelor — agentul gestionează fluxul de date între nodurile interne pe cont propriu.

Noduri interne suportate

Atașați un nod făcând dublu clic în interiorul containerului Agent și alegându-l din listă.

Agenți creați din pagina Agents

Agenții creați în pagina Agents pornesc de la un nivel de capabilități, pe care îl puteți schimba ulterior în builder:

Exemplu: Agent de cercetare

Stivuiți un Web Scraper și un Model în Agent pentru a crea un asistent de cercetare:

Flow Start → [Agent]
                 ├── Web Scraper (search the web)
                 ├── HTTP Request (fetch APIs)
                 └── (agent reasons over results)
             → Simple Output

Exemplu: Agent de suport clienți

Oferiți agentului acces la CRM-ul și baza de cunoștințe:

Flow Start → [Agent]
                 ├── MCP Server (CRM — lookup customer)
                 ├── Database (knowledge base search)
                 ├── MCP Server (ticketing — create ticket)
                 └── (agent handles the conversation)
             → Simple Output

Exemplu: Agent de pipeline de date

Lăsați agentul să orchestreze o extracție de date în mai mulți pași:

HTTP Request (get raw data) → [Agent]
                                  ├── Code (parse & clean)
                                  ├── Database (enrich with lookups)
                                  ├── Code (transform to target schema)
                                  └── (agent chains steps automatically)
                              → Write Data

Agent vs. Nodul Model

Bune practici

• Scrieți instrucțiuni de sistem clare care definesc rolul, limitele și formatul de ieșire așteptat al agentului
• Plasați doar noduri în Agent care sunt relevante pentru sarcină — mai puține instrumente înseamnă raționament mai rapid și mai focalizat
• Atașați doar instrumentele de care are nevoie sarcina; fiecare instrument în plus este încă o opțiune între care modelul trebuie să aleagă
• Folosiți Temperature mai mică (0.2-0.5) pentru sarcini deterministe precum extracția de date, mai mare (0.7-1.0) pentru sarcini creative
• Testați agentul cu sarcini simple mai întâi, apoi adăugați mai multe instrumente incremental
• Stocați credențialele sensibile în Vault — agentul moștenește accesul la variabilele Vault ca orice alt nod