Erste Schritte
Dieses Tutorial führt dich durch den Aufbau deines ersten KI-Workflows in Sim. Wir erstellen einen Personen-Recherche-Agenten, der Informationen über Personen mithilfe modernster LLM-Suchwerkzeuge finden kann.
Dieses Tutorial dauert etwa 10 Minuten und behandelt die wesentlichen Konzepte zum Erstellen von Workflows in Sim.
Was wir erstellen
Einen Personen-Recherche-Agenten, der:
- Den Namen einer Person über eine Chat-Schnittstelle empfängt
- Einen KI-Agenten mit erweiterten Suchfähigkeiten nutzt
- Das Web mithilfe modernster LLM-Suchwerkzeuge (Exa und Linkup) durchsucht
- Strukturierte Informationen mithilfe eines Antwortformats extrahiert
- Umfassende Daten über die Person zurückgibt

Schritt-für-Schritt-Anleitung
Öffne Sim und klicke im Dashboard auf "Neuer Workflow". Benenne ihn "Erste Schritte".
Wenn du einen neuen Workflow erstellst, enthält er automatisch einen Start-Block - dies ist der Einstiegspunkt, der Eingaben von Benutzern empfängt. Für dieses Beispiel werden wir den Workflow über den Chat auslösen, daher müssen wir am Start-Block nichts konfigurieren.
Ziehe nun einen Agenten-Block aus dem Blockbereich auf der linken Seite auf die Arbeitsfläche.
Konfiguriere den Agenten-Block:
- Modell: Wähle "OpenAI GPT-4o"
- System-Prompt: "Du bist ein Personen-Recherche-Agent. Wenn dir ein Personenname gegeben wird, nutze deine verfügbaren Suchwerkzeuge, um umfassende Informationen über diese Person zu finden, einschließlich ihres Standorts, Berufs, Bildungshintergrunds und anderer relevanter Details."
- Benutzer-Prompt: Ziehe die Verbindung vom Ausgabefeld des Start-Blocks in dieses Feld (dies verbindet
<start.input>
mit dem Benutzer-Prompt)
Verbessern wir unseren Agenten mit Werkzeugen für bessere Fähigkeiten. Klicke auf den Agenten-Block, um ihn auszuwählen.
Im Bereich Werkzeuge:
- Klicke auf Werkzeug hinzufügen
- Wähle Exa aus den verfügbaren Werkzeugen
- Wähle Linkup aus den verfügbaren Werkzeugen
- Füge deine API-Schlüssel für beide Werkzeuge hinzu (dies ermöglicht dem Agenten, das Web zu durchsuchen und auf zusätzliche Informationen zuzugreifen)
Jetzt testen wir unseren Workflow. Gehe zum Chat-Panel auf der rechten Seite des Bildschirms.
Im Chat-Panel:
- Klicke auf das Dropdown-Menü und wähle
agent1.content
(dies zeigt uns die Ausgabe unseres Agenten) - Gib eine Testnachricht ein, wie: "John ist ein Softwareentwickler aus San Francisco, der Informatik an der Stanford University studiert hat."
- Klicke auf "Senden", um den Workflow auszuführen
Du solltest die Antwort des Agenten sehen, der die in deinem Text beschriebene Person analysiert.
Jetzt lassen wir unseren Agenten strukturierte Daten zurückgeben. Klicke auf den Agenten-Block, um ihn auszuwählen.
Im Bereich Antwortformat:
- Klicke auf das Zauberstab-Symbol (✨) neben dem Schema-Feld
- Gib in der erscheinenden Aufforderung ein: "Erstelle ein Schema namens Person, das Standort, Beruf und Bildung enthält"
- Die KI generiert automatisch ein JSON-Schema für dich
Gehe zurück zum Chat-Panel.
Da wir ein Antwortformat hinzugefügt haben, sind jetzt neue Ausgabeoptionen verfügbar:
- Klicke auf das Dropdown-Menü und wähle die neue Option für strukturierte Ausgabe (das Schema, das wir gerade erstellt haben)
- Gib eine neue Testnachricht ein, wie: "Sarah ist eine Marketing-Managerin aus New York, die einen MBA von der Harvard Business School hat."
- Klicke auf "Senden", um den Workflow erneut auszuführen
Du solltest jetzt eine strukturierte JSON-Ausgabe sehen, bei der die Informationen der Person in die Felder Standort, Beruf und Bildung gegliedert sind.
Was du gerade erstellt hast
Herzlichen Glückwunsch! Du hast deinen ersten KI-Workflow erstellt, der:
- ✅ Texteingaben über eine Chat-Schnittstelle empfängt
- ✅ KI nutzt, um Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren
- ✅ Externe Tools (Exa und Linkup) für erweiterte Funktionen integriert
- ✅ Strukturierte JSON-Daten mit KI-generierten Schemas zurückgibt
- ✅ Workflow-Tests und Iterationen demonstriert
- ✅ Die Leistungsfähigkeit des visuellen Workflow-Aufbaus zeigt
Wichtige Konzepte, die du gelernt hast
Verwendete Block-Typen
Grundlegende Workflow-Konzepte
Datenfluss: Variablen fließen zwischen Blöcken durch das Ziehen von Verbindungen
Chat-Schnittstelle: Teste Workflows in Echtzeit mit dem Chat-Panel mit verschiedenen Ausgabeoptionen
Tool-Integration: Erweitere die Fähigkeiten des Agenten durch Hinzufügen externer Tools wie Exa und Linkup
Variablenreferenzen: Greife auf Block-Ausgaben mit der <blockName.output>
Syntax zu
Strukturierte Ausgabe: Verwende JSON-Schemas, um konsistente, strukturierte Daten von der KI zu erhalten
KI-generierte Schemas: Nutze den Zauberstab (✨), um Schemas mit natürlicher Sprache zu generieren
Iterative Entwicklung: Teste, modifiziere und teste Workflows einfach erneut
Nächste Schritte
Weitere Blöcke hinzufügen
Erfahre mehr über API-, Funktions- und Bedingungsblöcke
Tools verwenden
Integration mit externen Diensten wie Gmail, Slack und Notion
Benutzerdefinierte Logik hinzufügen
Verwende Funktionsblöcke für benutzerdefinierte Datenverarbeitung
Deinen Workflow bereitstellen
Mache deinen Workflow über REST API zugänglich
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