Die KI-Agenten von ServiceNow sind spannend und versprechen, alle möglichen komplexen Arbeitsabläufe zu automatisieren. Aber was passiert, wenn sie vom Skript abweichen? Der Versuch herauszufinden, was bei einem autonomen System schiefgelaufen ist, kann sich wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen anfühlen. Plötzlich wird die Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio zu einem riesigen Zeitfresser, der Ihr Team von wichtigerer Arbeit abhält.
Dieser Leitfaden führt Sie Schritt für Schritt durch die Fehlerbehebung im AI Agent Studio. Wir behandeln einige kluge Vorgehensweisen, wichtige Tools und häufige Fehler, um Ihnen zu helfen, Probleme schneller zu lösen. Wir werden auch einen moderneren Weg zur Erstellung von KI-Agenten betrachten, der Ihnen hilft, Fehler zu finden, bevor sie überhaupt auftreten, sodass Sie mit viel mehr Zuversicht starten können.
Was ist das ServiceNow AI Agent Studio?
Bevor wir uns mit der Fehlerbehebung befassen, lassen Sie uns kurz klären, was das AI Agent Studio ist. Stellen Sie es sich als die Werkstatt von ServiceNow vor, in der KI-Agenten erstellt und getestet werden, die mehrstufige Aufgaben, oft als „agentische Workflows“ bezeichnet, bewältigen können.
Hier ist eine einfache Erklärung:
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Agentischer Workflow: Dies ist der übergeordnete Prozess, den Sie automatisieren möchten, wie z. B. die Lösung eines IT-Tickets von Anfang bis Ende oder das Onboarding eines neuen Mitarbeiters. Es ist das „Was“.
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KI-Agent: Dies ist das digitale Teammitglied, das Sie erstellen, um einen bestimmten Teil dieser Aufgabe zu erledigen, wie z. B. das Sammeln erster Ticketdetails, das Erstellen eines Datensatzes oder das Einholen einer Genehmigung. Es ist das „Wer“.
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Tools: Dies sind die spezifischen Aktionen, die ein Agent ausführen kann, wie z. B. das Ausführen eines Skripts, das Tätigen eines API-Aufrufs oder das Starten eines Flow Designer-Workflows. Dies ist das „Wie“.
Das Studio bietet Ihnen ein Dashboard zur Verwaltung all dieser Teile, aber bei so vielen miteinander verbundenen Komponenten ist es leicht zu verstehen, wie die Dinge durcheinandergeraten können.
Ein Blick auf die Benutzeroberfläche des ServiceNow AI Agent Studio, dem zentralen Hub für die Erstellung und Verwaltung von agentischen Workflows.Warum die Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio so mühsam sein kann
Obwohl das AI Agent Studio leistungsstark ist, fügt es definitiv neue Komplexitätsebenen hinzu. Wenn Sie jemals bei der Suche nach einem Problem völlig festgesteckt haben, sind Sie nicht allein. Die Frustration lässt sich in der Regel auf einige wenige Dinge zurückführen:
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Eine steile Lernkurve:
Es gibt einfach so viele bewegliche Teile, und ohne eine klare Übersicht verliert man leicht den Überblick.
Man muss nicht lange in Community-Foren wie Reddit suchen, um zu sehen, dass selbst erfahrene ServiceNow-Profis Schwierigkeiten haben herauszufinden, welche Regel oder welcher Flow ein Problem verursacht. -
Wechsel zwischen Tools und Protokollen: Eine ordnungsgemäße Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio bedeutet oft, dass Sie einen Tab für das AI Agent Studio, einen weiteren für den Script Debugger geöffnet haben und nebenbei Sitzungsprotokolle durchsuchen. Es fühlt sich an, als würde man versuchen, ein Puzzle ohne die Schachtel zu lösen, indem man Hinweise von einem Dutzend verschiedener Orte zusammensetzt.
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Schwer verständliche Dokumentation: Die offizielle ServiceNow-Dokumentation ist gründlich, kann aber sehr dicht und entwicklerlastig sein. Manchmal ist sie sogar hinter einem Login verborgen, was es für einen Geschäftsanwender oder neuen Administrator schwierig macht, eine schnelle, unkomplizierte Antwort zu finden.
All dies führt zu mehr Zeitaufwand für die Fehlerbehebung und einem langsameren Weg zu zuverlässiger Automatisierung.
Ein unkomplizierter Leitfaden zur Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio
Auch wenn es schwierig sein kann, bietet ServiceNow Ihnen mehrere Möglichkeiten zur Fehlerbehebung. Hier ist ein praktischer Ansatz, um häufige Probleme zu finden und zu beheben, angefangen bei den Grundlagen bis hin zu den fortgeschritteneren Themen.
Gute Gewohnheiten, um die Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio zu vermeiden
Der einfachste Fehler, den man beheben kann, ist der, der nie passiert. Bevor Sie überhaupt mit dem Erstellen beginnen, ist es eine gute Idee, diese einfachen Praktiken zu befolgen:
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Zuerst auf Papier skizzieren: Ernsthaft, schnappen Sie sich ein Whiteboard oder ein Notizbuch und zeichnen Sie Ihren gesamten Workflow auf. Dies hilft Ihnen, die Schritte zu klären, Abhängigkeiten zu erkennen und alle auf den gleichen Stand zu bringen, bevor auch nur ein Teil des Agenten erstellt wird.
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Vor dem Debuggen duplizieren: Das ist ein wichtiger Punkt. Bearbeiten Sie niemals einen aktiven agentischen Workflow. Erstellen Sie immer eine Kopie, an der Sie arbeiten. Deaktivieren Sie das Original, veröffentlichen Sie Ihre Änderungen an der Kopie und testen Sie sie dort.
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Halten Sie es anfangs einfach: Beginnen Sie mit einer kleinen, überschaubaren Aufgabe. Wenn Sie die Anzahl der Agenten und Tools in Ihrem ersten Workflow begrenzen, wird es viel einfacher sein, zu sehen, was vor sich geht. Sie können später immer mehr Komplexität hinzufügen.
Verwendung integrierter Tools zur Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio
Das AI Agent Studio verfügt über einige praktische integrierte Funktionen, die Ihre erste Anlaufstelle sein sollten, wenn etwas nicht stimmt.
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AI Agent Studio Testseite: Hier können Sie einen Agenten auf Herz und Nieren prüfen und die Konversation, den „Gedankenprozess“ der KI und eventuelle Fehler in Echtzeit beobachten. Sie eignet sich hervorragend, um herauszufinden, ob sich ein einzelner Agent falsch verhält.
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Chat-Testfenster: Wenn Sie ein Thema testen, hat das Chat-Fenster einige Debug-Tabs wie Variablen, Kontext und Protokolle. Diese sind äußerst hilfreich, um Dinge wie eine Variable mit dem falschen Wert oder einen unerwarteten Kontextwechsel zu erkennen.
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AI Agent Analytics Dashboard: Dies ist kein direktes Debugging-Tool, hilft Ihnen aber, das Gesamtbild zu sehen. Wenn Sie einen plötzlichen Rückgang erfolgreicher Aufgaben oder einen Anstieg der Bearbeitungszeit feststellen, ist dies ein gutes Zeichen dafür, dass etwas nicht stimmt und genauer untersucht werden muss.
Der Konversations-Builder bietet ein Echtzeit-Chat-Testfenster mit Protokollen zur Unterstützung der Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio.Wichtige Protokolle und Tabellen für die erweiterte Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio
Wenn die integrierten Tools Ihnen keine Antwort geben, ist es an der Zeit, die Ärmel hochzukrempeln und sich in die Protokolle der Plattform zu vertiefen. Dies ist etwas technischer, gibt Ihnen aber den detailliertesten Einblick in das, was hinter den Kulissen passiert.
Für eine ernsthafte Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio sind dies die Tabellen, mit denen Sie sich vertraut machen sollten:
| Tabellenname | Wofür sie da ist |
|---|---|
| "sys_gen_ai_log_metadata" | Dies ist das Hauptprotokoll für alles, was mit generativer KI zu tun hat. Es ist der beste Ausgangspunkt für Ihre Untersuchung. |
| "sn_aia_execution_plan" | Zeigt den Plan, welche Agenten in welcher Reihenfolge ausgeführt werden. Äußerst hilfreich bei Orchestrierungsproblemen. |
| "sn_aia_execution_task" | Verfolgt den Status und das Ergebnis jeder einzelnen KI-Agentenaufgabe in einem Workflow. |
| "sn_aia_tools_execution" | Gibt Ihnen Protokolle speziell für die von Ihrem Agenten verwendeten Tools, wie Flows oder Skripte, um zu sehen, ob sie fehlschlagen. |
| "sys_cs_message" | Enthält die rohen Chat-Nachrichten zwischen dem Benutzer und dem Agenten, perfekt zur Nachverfolgung der Konversation. |
Häufige Probleme und Lösungen bei der Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio
Viele Kopfschmerzen entstehen durch nur wenige gängige Einrichtungsprobleme. Hier ist eine schnelle Referenztabelle, die Ihnen helfen soll.
| Problem | Mögliche Ursache & Lösung |
|---|---|
| Fehler „Keine Agenten verfügbar“ | Dies liegt oft an falschen Agenten-Kompetenzeinstellungen, deaktivierter KI-Suche oder inaktiven Agenten/Tools. Gehen Sie zurück und überprüfen Sie alle Ihre Konfigurationen. |
| Agentenausgabe ist für den Benutzer nicht sichtbar | Fast immer ein Berechtigungsproblem. Stellen Sie sicher, dass die Rolle des Benutzers Lesezugriff auf die Tabellen und Felder hat, die der Agent anzeigen möchte. |
| Auslöser des agentischen Workflows wird nicht ausgelöst | Ihre Auslösebedingungen könnten zu vage sein oder mit etwas anderem in Konflikt stehen. Versuchen Sie, sie spezifischer zu machen, und überprüfen Sie, ob der „run-as“-Benutzer die richtigen Berechtigungen hat. |
| Inkonsistentes Agentenverhalten | Das liegt manchmal einfach in der Natur der generativen KI. Sie können konsistentere Ergebnisse erzielen, indem Sie sehr spezifische Prompts und Anweisungen schreiben. Definieren Sie klar die Rolle des Agenten und die genauen Schritte, die er unternehmen soll. |
Eine einfachere Alternative zur Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio
Obwohl ServiceNow Ihnen ein umfangreiches Set an Werkzeugen zur Verfügung stellt, ist der Debugging-Prozess oft reaktiv und kompliziert. Was wäre, wenn Sie weniger Zeit damit verbringen könnten, auf Probleme zu reagieren, und mehr Zeit damit, sie zu verhindern? Hier kommt ein modernerer Ansatz ins Spiel, insbesondere für Teams, die schnell agieren müssen, ohne einen dedizierten Entwickler zu haben.
Vom Setup zum Live-Betrieb in Minuten und Vermeidung komplexer Fehlerbehebung
Anstatt sich mit einer komplexen Einrichtung von Plugins und Konfigurationen herumzuschlagen, könnten Sie eine Plattform verwenden, die auf Einfachheit ausgelegt ist. Zum Beispiel ist eesel.ai so konzipiert, dass es als Self-Service-Lösung funktioniert, mit Ein-Klick-Integrationen für Helpdesks wie Zendesk, Intercom und sogar ServiceNow. Das bedeutet, Sie können einen KI-Agenten in Minuten an Ihre bestehenden Tools anbinden, nicht in Monaten, ohne ein massives Implementierungsprojekt. Sie können einen Agenten in Ihrer eigenen Zeit erstellen, testen und starten, ohne dass Verkaufsgespräche erforderlich sind.
Proaktives Testen zur Reduzierung der Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio
Die größte Herausforderung bei der Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio besteht darin, dass Sie Probleme normalerweise erst finden, nachdem sie bereits aufgetreten sind. Der beste Weg zum Debuggen ist, zu verhindern, dass Fehler überhaupt erst zu Ihren Benutzern gelangen.
Mit dem Simulationsmodus von eesel AI können Sie Ihren KI-Agenten an Tausenden von echten, historischen Tickets Ihres Unternehmens testen, bevor er jemals mit einem echten Benutzer spricht. Die Simulation zeigt Ihnen genau, wie die KI geantwortet und welche Aktionen sie ergriffen hätte, und sie gibt Ihnen sogar eine genaue Prognose Ihrer Automatisierungsrate. So können Sie das Verhalten Ihres Agenten in einer sicheren Umgebung optimieren, was den Bedarf an Brandbekämpfungsmaßnahmen nach dem Start massiv reduziert. Sie können sehen, welche Arten von Tickets leicht zu automatisieren sind, die Prompts der KI mit Zuversicht anpassen und sie ausrollen, wenn Sie bereit sind.
Ein einziges Dashboard im Vergleich zur komplexen Fehlerbehebung
Anstatt sich durch mehrere ServiceNow-Tabellen wie „sys_gen_ai_log_metadata“ und „sn_aia_execution_plan“ zu wühlen, fasst ein einheitliches Dashboard alles, was Sie benötigen, an einem Ort zusammen. Tools wie eesel.ai bieten Berichte, die Ihnen mehr sagen als nur, was passiert ist. Sie zeigen Ihnen, wo die Lücken in Ihrer Wissensdatenbank sind, weisen auf häufige Themen hin, mit denen die KI Schwierigkeiten hatte, und schlagen sogar neue Automatisierungsmöglichkeiten vor. Es verwandelt die Analyse von einer lästigen Pflicht in einen klaren Fahrplan für Verbesserungen.
Konzentration auf Automatisierung, nicht nur auf die Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio
Die Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio bietet ein leistungsstarkes, entwicklerorientiertes Toolkit zur Fehlerbehebung bei agentischen Workflows. Aber um darin gut zu werden, braucht man viel Plattformwissen und Zeit, die man mit dem Durchsuchen von Protokollen und Tabellen verbringt.
Für die meisten Teams besteht das eigentliche Ziel darin, eine zuverlässige Automatisierung schnell zum Laufen zu bringen. Indem Sie eine Plattform verwenden, die sich auf proaktives Testen und einfache Verwaltung konzentriert, können Sie von der Reaktion auf Probleme zur deren Vorbeugung übergehen. Tools wie eesel AI lassen sich direkt in Ihre bestehenden Systeme (einschließlich ServiceNow) integrieren und bieten Ihnen leistungsstarke Simulationen und klare Berichte. Sie verbringen weniger Zeit mit der Behebung von Fehlern und mehr Zeit mit der Bereitstellung von Mehrwert.
Bereit, KI-Agenten ohne all die Komplexität zu erstellen, zu testen und bereitzustellen? Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, wie einfach die Automatisierung Ihres Supports sein kann.
Häufig gestellte Fragen
Die Fehlerbehebung im AI Agent Studio kann aufgrund der steilen Lernkurve, der Notwendigkeit, zwischen mehreren Tools und Protokollen zu wechseln, und der teilweise schwer verständlichen Dokumentation komplex sein. Diese Kombination macht die Fehlersuche für viele Benutzer schwierig und zeitaufwändig.
Ihre erste Anlaufstelle sollte die AI Agent Studio Testseite sein, die eine Echtzeitbeobachtung des Denkprozesses und der Fehler eines Agenten ermöglicht. Zusätzlich sind die Tabs 'Variablen', 'Kontext' und 'Protokolle' des Chat-Testfensters von unschätzbarem Wert, um unmittelbare Probleme zu identifizieren.
Für tiefere Untersuchungen konzentrieren Sie sich auf Tabellen wie "sys_gen_ai_log_metadata" für allgemeine KI-Protokolle, "sn_aia_execution_plan" für die Orchestrierung und "sn_aia_tools_execution" für werkzeugspezifische Fehler. Diese bieten granulare Details zu den Agentenoperationen und können zugrunde liegende Probleme aufdecken.
Um die Fehlerbehebung zu minimieren, sollten Sie immer zuerst Ihren gesamten Workflow auf Papier skizzieren, um Schritte und Abhängigkeiten zu klären. Es ist auch entscheidend, Agenten zu duplizieren, bevor Sie Änderungen vornehmen, und mit einfachen, überschaubaren Aufgaben zu beginnen, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.
Ein häufiges Problem ist der Fehler "Keine Agenten verfügbar", der oft durch falsche Agentenkompetenzeinstellungen, deaktivierte KI-Suche oder inaktive Agenten/Tools verursacht wird. Die Lösung besteht darin, alle Konfigurationen von Agenten, Tools und KI-Suche sorgfältig zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie korrekt aktiviert und konfiguriert sind.
Ja, Plattformen wie eesel.ai bieten eine einfachere Alternative mit Self-Service-Setup und proaktiven Simulationsmodi. Dies ermöglicht es Ihnen, Agenten an Tausenden von historischen Tickets zu testen, bevor sie live gehen, was den Aufwand für die Fehlerbehebung nach dem Start erheblich reduziert.
Eine effiziente Fehlerbehebung im ServiceNow AI Agent Studio oder deren Vermeidung beschleunigt direkt die Bereitstellung zuverlässiger Automatisierung. Indem die Zeit für reaktive Korrekturen und Fehlerbehebungen reduziert wird, können Teams Agenten schneller starten und sich mehr auf die kontinuierliche Wertschöpfung konzentrieren, anstatt Fehler zu beheben.
