Ein Entwicklerhandbuch zu ChatKit Python SDK Actions

Sie möchten also einen Chatbot erstellen, der tatsächlich Dinge erledigt? Wir alle haben schon Bots gesehen, die nur Fragen beantworten, aber die Nutzer von heute erwarten mehr. Sie wollen ein Chat-Erlebnis, das ihre Bestellung nachschlagen, ein IT-Ticket einreichen oder direkt aus der Konversation heraus ein Meeting buchen kann.

Genau hier kommt das ChatKit von OpenAI ins Spiel. Es bietet Ihnen die Front-End-Komponenten für eine elegante Chat-Benutzeroberfläche. Aber die wahre Magie, um sie interaktiv zu machen, liegt in seiner Actions-Funktion, besonders wenn Sie mit dem Python SDK arbeiten.

Dieser Leitfaden ist ein direkter Blick auf die ChatKit Python SDK Actions. Wir werden behandeln, was sie sind, was Sie damit bauen können und, vielleicht am wichtigsten, die versteckte Arbeit, die oft übersehen wird. Wir führen Sie durch den gesamten Prozess, von der Einrichtung bis zu den Kopfschmerzen der Skalierung, und zeigen Ihnen, wie eine stärker integrierte Plattform Ihnen helfen kann, die schwere Arbeit zu überspringen und einen produktionsbereiten KI-Agenten viel schneller zum Laufen zu bringen.

Was sind ChatKit Python SDK Actions?

Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns die einzelnen Komponenten kurz aufschlüsseln.

• OpenAI’s ChatKit: Stellen Sie sich dies als einen Satz Lego-Bausteine für das Front-End Ihres Chatbots vor. Es ist das Chatfenster, das Textfeld, die Schaltflächen und andere visuelle Elemente, die der Benutzer sieht und mit denen er interagiert. Es ist ein Teil von OpenAIs größerer AgentKit-Suite.

• Das Python SDK: Dies ist die Bibliothek, die es Ihrem Python-Server ermöglicht, mit den Diensten von OpenAI zu kommunizieren, einschließlich dem Backend für Ihre ChatKit-Benutzeroberfläche.

• Actions: Dies ist der Klebstoff, der die Benutzeroberfläche mit Ihrem Code verbindet. ChatKit Python SDK Actions sind die Methode, mit der Sie auf Ihrem Server etwas auslösen, wenn ein Benutzer auf eine Schaltfläche klickt oder ein Formular im Chat absendet. Anstatt nur eine Textnachricht an ein Modell zu senden, kann der Benutzer tatsächliche Logik auslösen, wie das Abrufen von Daten aus einer Datenbank, das Aufrufen einer anderen API oder das Aktualisieren eines Datensatzes in einem Helpdesk.

Im Grunde verwandeln Actions Ihren Chatbot von einem passiven Gesprächspartner in einen aktiven Assistenten, der Dinge erledigen kann.

Kernfähigkeiten: Was Sie mit ChatKit Python SDK Actions tun können

Der ganze Sinn von Actions besteht darin, serverseitige Logik direkt aus dem Chatfenster heraus auszulösen und zu verwalten. Dadurch fühlt sich das Erlebnis viel mehr wie eine echte Anwendung an als ein einfacher Text-rein, Text-raus-Bot. Hier ist eine Übersicht dessen, was Sie tun können, basierend auf der Dokumentation von OpenAI.

Aktionen über UI-Widgets auslösen

Sie können eine "ActionConfig" an verschiedene interaktive Widgets in Ihrer Chat-Benutzeroberfläche anhängen. Wenn ein Benutzer etwas anklickt oder auswählt, wird eine Aktion mit einem von Ihnen definierten spezifischen "type" und "payload" an Ihren Server gesendet.

Dies wird typischerweise für Dinge wie die folgenden verwendet:

• Schaltflächen: Ein Benutzer klickt auf eine Schaltfläche „Bestellstatus prüfen“, was eine „check_order_status“-Aktion auslöst.

• Auswahlmenüs: Ein Benutzer wählt eine Option aus einem Dropdown-Menü, wie „An einen Menschen eskalieren“, und sendet eine „escalate_ticket“-Aktion.

• Benutzerdefinierte Ereignisse: Sie können auch Aktionen aus Ihrem eigenen Code basierend auf anderen Ereignissen in Ihrer App auslösen.

Aktionen auf Ihrem Python-Server verarbeiten

Wenn eine Aktion ausgelöst wird, fängt Ihr serverseitiger Code (unter Verwendung des ChatKit Python SDK) sie ab. Sie richten eine Handler-Methode ein, die auf bestimmte Aktionstypen lauscht. Innerhalb dieses Handlers können Sie jeden beliebigen Python-Code ausführen.

Hier ist, wie das in der Praxis aussieht:

1. Ein Benutzer klickt auf eine Schaltfläche „Status prüfen“ in der ChatKit-Benutzeroberfläche.

2. Eine Aktion wird an Ihren Server gesendet. Sie könnte etwa so aussehen: "{type: ‘check_status’, payload: {order_id: ‘123’}}".

3. Ihr Python-Server empfängt die Aktion und schaut sich deren „type“ an.

4. Wenn der Typ „check_status“ ist, führt er Ihre benutzerdefinierte Funktion aus, vielleicht so etwas wie „lookup_order(action.payload.id)“.

5. Ihre Funktion ruft eine externe API auf, holt die Bestelldetails ab und liefert die Informationen zurück.

6. Schließlich sendet Ihr Server die Antwort zurück an die ChatKit-Benutzeroberfläche, damit der Benutzer sie sehen kann.

Benutzereingaben mit Formularen sammeln

Actions werden besonders nützlich, wenn man sie mit Formularen kombiniert. Sie können eine Reihe von Eingabefeldern (Textfelder, Dropdowns usw.) in einem „Form“-Widget anzeigen. Wenn der Benutzer auf „Senden“ klickt, werden die Werte aus diesen Feldern sauber im Payload der Aktion gebündelt. Das ist großartig für Aufgaben wie:

• Ein neues Support-Ticket erstellen.

• Eine IT-Anfrage einreichen.

• Ein Meeting planen.

Das „Form“-Widget übernimmt sogar einfache Validierungen, wie die Überprüfung, ob ein Feld „erforderlich“ ist, bevor der Benutzer die Aktion senden kann.

Häufige Anwendungsfälle für ChatKit Python SDK Actions

Mit diesen Werkzeugen können Sie Agenten erstellen, die viel mehr tun als nur Fragen zu beantworten. Hier sind ein paar praktische Beispiele.

Erstellen eines E-Commerce-Bots für den Bestellstatus

Ein Kunde fragt: „Wo ist meine Bestellung?“ Anstatt nur zu raten, kann der Agent mit einem Textfeld antworten, das nach der Bestellnummer fragt, und einer Schaltfläche „Status prüfen“.

1. Der Benutzer gibt seine Bestellnummer ein und klickt auf die Schaltfläche.

2. Eine Aktion mit „type: „lookup_order““ wird gesendet, die die ID in ihrem Payload enthält.

3. Ihr Python-Server empfängt die Aktion, ruft Ihre Shopify- oder interne Bestellverwaltungs-API auf und holt den neuesten Versandstatus.

4. Der Agent streamt eine klare Antwort zurück: „Ihre Bestellung #123 befindet sich derzeit im Transit und wird voraussichtlich am Dienstag eintreffen.“

Erstellen eines internen IT-Service-Desk-Agenten

Ein Mitarbeiter benötigt Zugriff auf eine neue Software.

1. Sie sagen dem Chatbot: „Ich brauche Zugriff auf Figma.“

2. Der Agent zeigt ein einfaches Formular an, das nach einer geschäftlichen Begründung fragt.

3. Der Mitarbeiter füllt es aus und klickt auf „Anfrage senden“.

4. Eine Aktion mit „type: „create_it_request““ wird mit der ID und der Begründung des Mitarbeiters gesendet.

5. Der Server-Handler ruft dann die Jira-API auf, um ein neues Ticket zu erstellen, das bereits mit den richtigen Details ausgefüllt ist.

Die versteckte Komplexität: Grenzen eines DIY-Ansatzes

Obwohl ChatKit großartig für die Benutzeroberfläche ist, ist es wichtig zu bedenken, dass es nur die Benutzeroberfläche ist. Der Aufbau eines produktionsreifen KI-Agenten erfordert viel mehr, und all diese zusätzliche Verantwortung liegt bei Ihnen. Hier geraten viele Projekte ins Stocken.

Sie müssen das gesamte Backend selbst erstellen und hosten

ChatKit ist kein vollständiger Chatbot-Dienst. Sie sind dafür verantwortlich, den Python-Server (mit etwas wie FastAPI) zu schreiben, bereitzustellen und zu warten, der die gesamte Logik antreibt. Dazu gehört die Handhabung der Authentifizierung, die Sicherstellung, dass der Server den Datenverkehr bewältigen kann, ohne zusammenzubrechen, und ihn rund um die Uhr online zu halten.

Die Wissensintegration liegt vollständig bei Ihnen

Ein KI-Agent ist nur so schlau wie die Informationen, auf die er zugreifen kann. ChatKit hat keine eingebaute Möglichkeit, sich mit Ihren Wissensquellen zu verbinden. Möchten Sie, dass Ihr Bot Fragen beantwortet, die auf Ihren…

• Zendesk- oder Intercom-Hilfecentern basieren? Sie müssen einen benutzerdefinierten Konnektor erstellen.

• Internen Confluence- oder Google Docs-Dokumenten? Sie müssen eine Integration schreiben, um diesen Inhalt abzurufen, zu parsen und zu indizieren.

• Vergangenen Support-Tickets? Das ist noch schwieriger. Sie müssen Tausende von alten Konversationen exportieren, bereinigen und verarbeiten, um sie für eine KI nützlich zu machen.

Dies ist ein riesiges Projekt für sich, das ernsthafte Data-Engineering-Fähigkeiten erfordert.

Der Vorteil von eesel AI: Genau diese Art von Problem wurde eine Plattform wie eesel AI entwickelt, um es zu lösen. Sie verfügt über mehr als 100 Ein-Klick-Integrationen, sodass Sie all Ihre Wissensquellen, von Helpdesks wie Zendesk bis hin zu Wikis wie Confluence, sicher verbinden können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Sie lernt sogar automatisch aus Ihren vergangenen Support-Tickets.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen wie Zendesk, Confluence und Google Docs zentralisiert und so den für ChatKit Python SDK Actions erforderlichen Integrationsprozess vereinfacht.

Kein integriertes Test- oder Simulationsframework

Wie können Sie sicher sein, dass Ihr Agent für echte Kunden bereit ist? Wenn Sie eine benutzerdefinierte Lösung mit ChatKit erstellen, können Sie das nicht wirklich wissen. Es gibt keine Möglichkeit zu simulieren, wie Ihr Agent auf Tausende von realen Fragen im großen Stil reagieren wird. Sie müssen entweder die Daumen drücken und auf das Beste hoffen oder Monate damit verbringen, Ihre eigenen Evaluierungs- und Testwerkzeuge zu entwickeln.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der es ermöglicht, den KI-Agenten vor der Bereitstellung an historischen Daten zu testen – eine Funktion, die mit ChatKit Python SDK Actions nicht verfügbar ist.

Dies macht die Einführung von Änderungen riskant und die Messung der Leistung oder die Berechnung eines potenziellen ROI ziemlich schwierig.

Die Kosten verstehen

ChatKit selbst hat keine separate Gebühr, aber Sie zahlen immer noch für das zugrunde liegende OpenAI-Modell und die Infrastruktur. Der Agent, den Sie auf Ihrem Backend erstellen, wird API-Aufrufe an Modelle wie GPT-4o für logisches Denken und die Generierung von Antworten machen.

Laut der Preisgestaltung von OpenAI beginnt ein Business-Plan bei 25 $ pro Benutzer pro Monat (jährlich abgerechnet), aber das gilt hauptsächlich für die Nutzung der ChatGPT-Schnittstelle mit Ihrem Team. Bei API-gesteuerten Agenten können die Kosten je nach verwendetem Modell, Kontextfenster und Anzahl der Interaktionen stark schwanken. Und diese API-Kosten sind nur ein Teil des Puzzles. Sie müssen auch das Server-Hosting, die Gehälter der Entwickler für die Erstellung und Wartung von allem sowie alle benötigten Tools von Drittanbietern einkalkulieren.

eesel AI: Die produktionsreife Alternative

Die Erstellung eines benutzerdefinierten Agenten mit ChatKit ist eine solide Wahl für Teams mit vielen Entwicklerressourcen und dem Bedarf an einer vollständig benutzerdefinierten Benutzeroberfläche. Aber für die meisten Unternehmen, die einen leistungsstarken, zuverlässigen KI-Support-Agenten live schalten möchten, ohne ein mehrmonatiges Projekt zu starten, kann der DIY-Ansatz langsam und teuer sein.

eesel AI bietet eine komplette Plattform, die alle kniffligen Teile des DIY-Ansatzes übernimmt und es Ihnen ermöglicht, in Minuten statt Monaten live zu gehen.

Hier ist ein kurzer Vergleich:

Mit eesel AI erhalten Sie die gleiche Art von Leistung und Anpassbarkeit, die ChatKit Actions bieten, aber alles ist in einer verwalteten Plattform verpackt, die für Support-Automatisierung auf Unternehmensebene konzipiert ist.

Bauen oder Kaufen: Den richtigen Weg wählen

Die ChatKit Python SDK Actions von OpenAI geben Entwicklern ein fantastisches Toolkit an die Hand, um interaktive, aufgabenorientierte Chat-Erlebnisse zu schaffen. Wenn Sie ein engagiertes Ingenieurteam und einen langen Zeitplan haben, bietet es die Flexibilität, etwas wirklich Individuelles von Grund auf zu erstellen.

Der Weg von einem einfachen ChatKit-Prototyp zu einem sicheren, skalierbaren und wirklich nützlichen KI-Agenten ist jedoch lang. Er erfordert eine große Investition in Backend-Entwicklung, Datenintegration und Tests.

Für Teams, die jetzt Ergebnisse liefern müssen, bietet eine Plattform wie eesel AI einen intelligenteren Weg. Sie kümmert sich um die Komplexität und ermöglicht es Ihnen, einen leistungsstarken, wissensbasierten und vollständig integrierten KI-Agenten in einem Bruchteil der Zeit und Kosten zu starten.

Bereit zu sehen, was ein produktionsreifer KI-Support-Agent für Sie tun kann? Starten Sie kostenlos mit eesel AI.