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Drei Modi

FIM One arbeitet in drei Modi, die davon bestimmt werden, wie der Agent bereitgestellt und verwendet wird:
ModusWas es istBereitstellungBeispiel
StandaloneUniverseller KI-AssistentPortalChat, Suche, Code-Ausführung, Wissensdatenbank-Q&A
CopilotKI eingebettet in ein Host-Systemiframe / Widget / Embed„Finance Copilot” eingebettet in ERP-Web-UI
HubZentrale systemübergreifende OrchestrierungPortal / APIAgent fragt ERP ab, prüft OA-Genehmigungen, benachrichtigt über Lark
Die Entwicklung ist natürlich: Beginnen Sie mit Standalone, betten Sie es als Copilot in ein Host-System ein, und richten Sie dann einen Hub für systemübergreifende Orchestrierung ein. Der Copilot läuft weiterhin eingebettet; der Hub fügt eine zentrale Orchestrierungsebene hinzu.

Modusdetails

Standalone (0 Konnektoren)

Der Standardmodus. FIM One funktioniert als vollwertiger KI-Assistent:
  • Integrierte Tools: Websuche, Python-Ausführung, Rechner, Dateivorgänge, Shell-Befehle
  • Wissensdatenbank mit RAG (PDF, DOCX, Markdown, HTML, CSV)
  • Dynamische DAG-Planung für komplexe mehrstufige Aufgaben
  • Echtzeit-Streaming mit DAG-Visualisierung
Kein externer Systemzugriff erforderlich. Nützlich für allgemeine Analysen, Recherchen und Code-Aufgaben.

Copilot (eingebettet)

Betten Sie FIM One in die Web-UI eines Host-Systems ein. Der Agent arbeitet neben Benutzern in ihrer vertrauten Oberfläche – kein Kontextwechsel erforderlich. Der Copilot-Modus kann mehrere Konnektoren verwenden (z. B. die Datenbank des Host-Systems + einen Benachrichtigungsdienst). Beispiele:
  • Finance Copilot: Verbunden mit Kingdee (金蝶) über DB-Konnektor → Finanzberichte abfragen, Analysberichte generieren
  • Contract Copilot: Verbunden mit Vertragsmanagementsystem über API-Konnektor → Verträge suchen, Klauseln extrahieren, Risiken bewerten
  • HR Copilot: Verbunden mit HR-System über API-Konnektor → Mitarbeiterinformationen abfragen, Statistiken generieren
Der Agent nutzt die gleiche ReAct/DAG-Engine wie der Standalone-Modus, hat aber jetzt Zugriff auf echte Geschäftsdaten über den Konnektor.

Hub (zentrale Orchestrierung)

Der Hub ist ein eigenständiges Portal (oder eine API), das als zentrale Intelligenzschicht dient. Er ist nicht in ein einzelnes System eingebettet – stattdessen verbindet er sich mit allen Systemen. Benutzer greifen über die Portal-UI oder API darauf zu. Beispiele:
  • “Überprüfe überfällige Verträge in CRM, kreuze mit ERP-Zahlungen ab, benachrichtige Finanzteam auf Lark”
  • “Wenn OA-Genehmigung abgeschlossen ist, aktualisiere Vertragsstatus in CRM und protokolliere in Audit-Datenbank”
  • “Abfrage von Verkaufsdaten aus Salesforce, Prognose mit Business-DB generieren, Zusammenfassung per E-Mail an Management senden”
Jeder Konnektor ist eine unabhängige Brücke. Das Hinzufügen oder Entfernen eines Konnektors beeinträchtigt die anderen nicht.

Liefermethoden

LiefermethodeBeschreibungTypischer Modus
Portal (Web UI)Integrierte Next.js-SchnittstelleStandalone, Hub
API (headless)HTTP/SSE-Endpunkte (/api/execute, /api/stream)Hub (programmgesteuerte Zugriffe)
iframe / EmbedIn Host-System-Seiten injiziertCopilot
Liefermethode und Modus sind verwandt, aber nicht gekoppelt: Sie können auf einen Hub über die API zugreifen oder einen eigenständigen Agent über das Portal verwenden. Das typische Muster ist jedoch Portal für Hub und Embed für Copilot.

Ausführungs-Engines (interne Implementierung)

Unter der Haube bietet FIM One zwei Ausführungs-Engines:
EngineAm besten fürFunktionsweise
ReActEinzelne komplexe AbfragenReason → Act → Observe Loop mit Tools
DAG PlanningMulti-Step parallele AufgabenLLM generiert Abhängigkeitsgraph, unabhängige Schritte laufen gleichzeitig
ReAct ist die atomare Einheit; DAG ist die Orchestrierungsschicht. Beide Engines funktionieren in allen drei Modi (Standalone, Copilot, Hub). Im Hub-Modus kann ein einzelner DAG-Schritt Konnektoren zu verschiedenen Systemen aufrufen.

Warum kein traditionelles Workflow-Engine

FIM One baut bewusst keinen Drag-and-Drop-Workflow-Editor. Dies ist eine strategische Entscheidung:
  1. Workflows existieren bereits anderswo. Die festen Prozesse von Enterprise-Kunden (Genehmigungsketten, Audit-Flows) befinden sich in ihren OA-, ERP- und Legacy-Systemen. Sie benötigen AI, die sich mit diesen Systemen verbindet, nicht einen weiteren Workflow-Editor.
  2. Dynamischer DAG deckt den flexiblen Fall ab. Für nicht vordefinierte Aufgaben passen LLM-generierte DAGs zur Laufzeit an — keine menschliche Vorplanung erforderlich.
  3. Vorhandene Funktionen setzen sich zu festen Pipelines zusammen. Geplante Jobs (geplant) triggern einen DAG-Agenten mit einem festen Prompt; der DAG plant die Schritte; Konnektoren verbinden sich mit Zielsystemen. Die Kombination entspricht einer statischen Pipeline — aber flexibler, weil die LLM ihren Plan basierend auf den Daten anpasst, auf die sie trifft.
  4. Konnektor = API-Aufruf. Komplexe Workflow-Operationen (Übertragung, Ablehnung, Eskalation) sind die Verantwortung des Zielsystems. Aus der Perspektive des Konnektors ist jede Operation nur eine HTTP-Anfrage mit Parametern. FIM One ruft die API auf; das Zielsystem verwaltet die Zustandsmaschine.