Was Zhipu Qingyan ist und wie Nutzer seinen GLM-Assistenten und benutzerdefinierte Agenten für tägliche Aufgaben nutzen können

Zhipu Qingyan (智谱清言) ist eine von Zhipu AI entwickelte KI-Plattform für Konversationen auf Unternehmensebene, die auf der proprietären General Language Model (GLM)-Architektur aufbaut. Die Plattform fungiert sowohl als interaktiver Desktop- und mobiler Web-Assistent als auch als No-Code-Umgebung zur Erstellung von Agenten und ermöglicht es einzelnen Fachleuten, Kreativen und Teams, komplexe tägliche Workflows zu bewältigen. Im Kern kombiniert Zhipu Qingyan bilinguales Verständnis natürlicher Sprache, Echtzeit-Web-Browsing, Code-Ausführung in einer isolierten Sandbox, multimodale Bildgenerierung und ein persistentes Agenten-Framework. Durch das Verständnis des Zusammenspiels zwischen dem grundlegenden GLM-Assistenten und spezialisierten benutzerdefinierten Agenten können Anwender Routineaufgaben – von der Dokumentsynthese und quantitativen Analyse bis hin zur automatisierten Inhaltserstellung – in strukturierte, wiederholbare digitale Arbeitsabläufe transformieren.

Die GLM-Assistentenarchitektur verstehen

Das standardmäßige Konversationserlebnis in Zhipu Qingyan wird von der GLM-Basismodellfamilie angetrieben (einschließlich GLM-4 sowie multimodaler Varianten wie GLM-4V und CogView). Im Gegensatz zu einfachen Textvervollständigungs-Bots fungiert die Plattform als integrierte Werkbank, die mit dynamischem Tool-Routing ausgestattet ist. Wenn Benutzer eine Anfrage stellen, entscheidet das zugrunde liegende Modell, ob es direkt aus dem parametrischen Speicher antwortet, eine Echtzeitsuche aufruft, Python-Code ausführt oder hochgeladene Medien verarbeitet.

Integriertes Tool-Ökosystem

Der Standardassistent umfasst mehrere integrierte Module, die sich automatisch oder auf Benutzeranfrage aktivieren:

• Echtzeit-Websuche: Fragt externe Webquellen ab, um aktuelle Nachrichten, aktuelle Dokumentationen, Finanz-Benchmarks oder jüngste Entwicklungen abzurufen, und liefert überprüfbare Zitate zusammen mit den generierten Antworten.
• Erweiterte Datenanalyse (Code-Sandbox): Führt eine isolierte Python-Ausführungsumgebung aus, die tabellarische Datensätze (CSV, XLSX) laden, mathematische Operationen durchführen, statistische Berechnungen ausführen und herunterladbare Visualisierungsdiagramme rendern kann.
• Multimodale Wahrnehmung und Synthese: Verwendet Bildverarbeitungsmodelle, um Diagramme, handschriftliche Notizen und fotografische Eingaben zu prüfen, während die CogView-Engine eingesetzt wird, um hochauflösende Illustrationen und Grafiken direkt aus beschreibenden Prompts zu erstellen.
• Verarbeitung langer Dokumente: Verarbeitet umfangreiche Dateien – wie ausführliche PDF-Berichte, Forschungsarbeiten, Word-Manuskripte und Foliensätze –, sodass Benutzer über Hunderte von Seiten hinweg Zusammenfassungen extrahieren, gegensätzliche Standpunkte vergleichen oder verborgene Datenpunkte lokalisieren können.

Allgemeiner Assistent vs. Benutzerdefinierte Agenten: Wann welcher verwendet wird

Während der standardmäßige GLM-Assistent Ad-hoc- und offene Fragen bearbeitet, profitieren wiederkehrende Aufgaben am Arbeitsplatz von dedizierten benutzerdefinierten Agenten (in der Benutzeroberfläche als 智能体 bezeichnet). Benutzerdefinierte Agenten kapseln feste Systemanweisungen, ausgewählte Referenzdokumente und spezifische Tool-Berechtigungen in einem persistenten Assistenten, der wiederverwendet oder im Team geteilt werden kann.

So erstellen Sie einen benutzerdefinierten Agenten in Zhipu Qingyan

Die Erstellung eines benutzerdefinierten Agenten erfordert weder Softwareentwicklungserfahrung noch API-Kenntnisse. Die Plattform bietet ein visuelles Konfigurationsstudio, das über den Desktop-Browser unter Zhipu Qingyan zugänglich ist.

Schritt 1: Zugriff auf das Agenten-Zentrum

Melden Sie sich bei Zhipu Qingyan an und wählen Sie das Agenten-Zentrum (智能体中心) in der Navigationsleiste aus. Klicken Sie auf Agent erstellen (+创建智能体), um den zweigeteilten Arbeitsbereich zu betreten, der links Konfigurationssteuerelemente und rechts eine interaktive Echtzeit-Vorschau-Sandbox enthält.

Schritt 2: Name, Persona und Systemanweisungen definieren

Benutzer können das Verhalten des Agenten entweder über geführte Konversations-Prompts oder über manuelle Formularfelder konfigurieren:

1. Agentenprofil: Geben Sie einen aussagekräftigen Namen (z. B. „Executive Briefing Editor“ oder „E-Commerce Copy Reviewer“) und eine prägnante Beschreibung an, die den operativen Schwerpunkt zusammenfasst.
2. System-Prompt (Anweisungen): Definieren Sie die Kernrolle des Agenten, Verhaltensgrenzen, Ausgabeformate und Einschränkungen. Ein gut strukturierter Anweisungssatz sollte Folgendes umfassen:
   • Die Hauptrolle und die beabsichtigte Zielgruppe.
   • Eine schrittweise Verarbeitungsmethodik.
   • Spezifische Stilkonventionen (z. B. professioneller Ton, Markdown-Tabellen, stichpunktartige Kernaussagen).
   • Negative Einschränkungen (z. B. „Nicht über die bereitgestellten Dokumente der Wissensbasis hinaus extrapolieren; weisen Sie klar darauf hin, wenn Informationen fehlen“).

Schritt 3: Private Wissensbasen anhängen

Um den Agenten in domänenspezifischen Materialien zu verankern, ohne Modelle feineinzustellen (Fine-Tuning), laden Sie Dokumente in den Bereich Wissensbasis (知识库) hoch:

• Unterstützte Formate: Laden Sie PDF-Dokumente, Microsoft Word-Dateien, reine Textdateien und Tabellenkalkulationen hoch.
• Automatisierte Indexierung: Das System analysiert, zerlegt (Chunking) und vektorisiert hochgeladene Dateien für Retrieval-Augmented Generation (RAG). Wenn Benutzer mit dem Agenten interagieren, werden relevante Auszüge abgerufen und in den Prompt-Kontext eingefügt, um die faktische Genauigkeit zu gewährleisten.
• Best Practice: Bereinigen Sie Dokumente vor dem Hochladen, indem Sie redundante Deckblätter, fehlerhafte Formatierungen oder veraltete Versionen entfernen, um die Präzision der Vektorsuche zu verbessern.

Schritt 4: Tools und externe Funktionen konfigurieren

Aktivieren oder deaktivieren Sie die spezifischen Funktionen, die der Agent zur Erfüllung seiner Aufgaben benötigt:

• Aktivieren Sie die Websuche, wenn der Agent Live-Quellen prüfen oder externe Behauptungen verifizieren muss.
• Aktivieren Sie die Code-Sandbox, wenn der Agent numerische Berechnungen, Tabellentransformationen oder Diagrammerstellungen verarbeitet.
• Aktivieren Sie die KI-Bildgenerierung, wenn der Agent Marketinggrafiken oder Konzeptillustrationen erstellt.
• Für technische Teams: Konfigurieren Sie Benutzerdefinierte Aktionen (APIs), damit der Agent über standardisierte OpenAPI-Schemas Daten von internen CRM-Endpunkten oder Unternehmens-Inventardatenbanken abrufen kann.

Schritt 5: In der Sandbox testen und veröffentlichen

Verwenden Sie den rechten Vorschau-Bereich, um Randfälle zu testen, negative Einschränkungen zu überprüfen und die Qualität des Dokumentabrufs zu inspizieren. Wählen Sie nach der Verifizierung einen Veröffentlichungsumfang:

• Privat: Nur für das Konto des Erstellers zugänglich.
• Per Link geteilt: Für Kollegen oder Mitarbeiter über eine direkte URL nutzbar.
• Öffentlich: Auf dem öffentlichen Agenten-Marktplatz zur Entdeckung durch die Community gelistet.

Praktische Workflows für alltägliche Aufgaben

Der effektive Einsatz von Zhipu Qingyan erfordert die Verknüpfung des richtigen Schnittstellenmodus mit spezifischen operativen Engpässen.

1. Forschungssynthese und Audits langer Dokumente

Bei der Analyse von Jahresberichten, akademischen Preprints oder Whitepapers von Mitbewerbern:

1. Laden Sie das Zieldokument direkt in den GLM-Assistenten oder einen spezialisierten Forschungsagenten hoch.
2. Weisen Sie das Modell an, eine hierarchische Zusammenfassung für Führungskräfte zu erstellen, die sich auf Kennzahlen, Methodik und strategische Risiken konzentriert.
3. Verwenden Sie Prompt-Anfragen wie: „Vergleichen Sie die in Abschnitt 3 erwähnten Investitionszahlen mit den Umsatzprognosen in Abschnitt 6 und stellen Sie die Abweichung in einer Tabelle dar.“
4. Fordern Sie explizite Seitenverweise oder Abschnittsüberschriften an, um das Ausgangsmaterial effizient prüfen zu können.

2. Quantitative Datenbereinigung und Visualisierung

Für wöchentliche Kennzahlenberichte oder operative Tabellenkalkulationen:

1. Laden Sie eine CSV- oder Excel-Tabelle in eine Chat-Sitzung hoch, bei der das Tool Code-Sandbox aktiviert ist.
2. Fordern Sie den Assistenten auf, das Datensatzschema zu untersuchen, fehlende Werte zu erkennen und zusammenfassende Statistiken zu berechnen.
3. Verlangen Sie spezifische visuelle Transformationen: „Filtern Sie Zeilen heraus, bei denen die Konversionsrate unter 2,5 % liegt, gruppieren Sie nach Marketingkanal und erstellen Sie ein horizontales Balkendiagramm, das die durchschnittlichen Akquisitionskosten darstellt.“
4. Laden Sie sowohl die generierte Diagrammgrafik als auch die von der Python-Sandbox erstellte modifizierte Tabellendatei herunter.

3. Durchsetzung von Markenrichtlinien im Marketing-Copywriting

Marketingteams verbringen oft viel Zeit damit, Texte an die Markenstimme anzupassen. Ein benutzerdefinierter Agent löst dies durch standardisierte Vorgaben:

1. Konfigurieren Sie einen Agenten mit Anweisungen, die Markenton, verbotene Modewörter, Zeichenobergrenzen und Zielgruppen-Personas festlegen.
2. Laden Sie Styleguides und Produktkataloge des Unternehmens in die Wissensbasis des Agenten hoch.
3. Teammitglieder können stichpunktartige Rohdaten zu Produkten eingeben und erhalten ausgefeilte Social-Media-Beiträge, Newsletter-Auszüge oder Anzeigenvarianten, die die Markenkriterien ohne manuelle Überarbeitungen strikt einhalten.

4. Strukturierung von Meeting-Notizen und Nachverfolgung von Handlungsschritten

Umwandlung unstrukturierter Besprechungstranskripte oder grober Brainstorming-Notizen in verwertbare Ergebnisse:

1. Fügen Sie Audio-Transkripte von Meetings oder ungeordnete Stichpunkte in den Assistenten ein.
2. Weisen Sie das Modell mit einer strukturierten Vorlage an: „Extrahieren Sie drei Abschnitte: Wichtige getroffene Entscheidungen, Offene Fragen und eine Tabelle mit Handlungsschritten, die Aufgabe, Verantwortlichen und Frist enthält.“
3. Das Modell eliminiert Floskeln, klärt mehrdeutige Bezüge anhand des Kontexts und erstellt ein fertiges Memorandum, das sofort verteilt werden kann.

Strategische Tipps für bessere Ergebnisse

Um sowohl beim Standardassistenten als auch bei benutzerdefinierten Agenten eine konsistente Ausgabequalität zu erzielen, sollten Sie folgende bewährte Vorgehensweisen anwenden:

• Kontext von der Aufgabe trennen: Stellen Sie Hintergrundkontext, Quellenauszüge und Anweisungen in klar abgegrenzten Blöcken bereit, anstatt sie in einem einzigen langen Satz zu vermischen.
• Negative Grenzen festlegen: Teilen Sie dem Assistenten explizit mit, was er nicht tun soll, z. B. spekulative Schätzungen vermeiden, generische einleitende Floskeln weglassen oder Ausgaben auf bestimmte Formate beschränken.
• Wissens-Chunks iterativ anpassen: Wenn ein benutzerdefinierter Agent bestimmte Details aus der Wissensbasis nicht findet, laden Sie das Material als kleinere, fokussierte modulare Dateien statt als ein einziges monolithisches Dokument hoch.
• Konversationelle Verfeinerung nutzen: Betrachten Sie erste Ausgaben als Entwürfe. Führen Sie gezielte Nachbesserungen durch – etwa die Anforderung größerer technischer Tiefe, die Neuformatierung in Markdown-Tabellen oder die Anpassung des Tonfalls –, um das Endergebnis zu perfektionieren.