Dieser Leitfaden erklärt den Forum Researcher-Agenten in Discourse AI, wie er funktioniert und wie er für eine tiefgehende Analyse von Forumsinhalten konfiguriert wird.
Erforderliche Benutzerstufe: Administrator (zum Aktivieren und Konfigurieren), Alle Benutzer (zur Interaktion, sofern Zugriff gewährt wurde)
Verständnis und Nutzung des Forum Researcher-Agenten
Das Discourse AI-Plugin enthält den Forum Researcher-Agenten, ein leistungsstarkes Werkzeug zur Durchführung tiefgehender Forschungen zu den Inhalten in Ihrem Forum. Dieser Agent kann Ihnen helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, Diskussionen zusammenzufassen und Trends in Ihrer Community zu analysieren.
Zusammenfassung
Dieses Dokument behandelt:
Wie der Forum Researcher-Agent funktioniert.
Schritte zur Konfiguration des Forum Researcher.
Best Practices für die Interaktion mit dem Agenten.
Den Unterschied zwischen dem Forum Researcher und Standard-Hilfsprogrammen für Foren.
Richtlinien zur Auswahl eines geeigneten Large Language Model (LLM).
Tipps zur Fehlerbehebung bei Forschungsaufgaben.
Aktuelle Einschränkungen des Agenten.
Funktionsweise
Der Forum Researcher-Agent nutzt ein dediziertes Researcher-Werkzeug. Dieses Werkzeug ist darauf ausgelegt:
Auf Forum-Inhalte zuzugreifen: Es kann verschiedene Bereiche Ihres Forums durchsuchen.
Erweiterte Filter anzuwenden: Ein flexibles Filtersystem ermöglicht es dem Werkzeug, relevante Informationen präzise zu identifizieren. Sie können Inhalte angeben durch:
Bestimmte Kategorien (z. B. category:support oder categories:support,feedback)
Tags (z. B. tag:bug oder tags:bug,regression)
Benutzer oder Gruppen (z. B. username:sam, usernames:sam,jane, group:moderators, groups:moderators,admins)
Schlüsselwörter in Beiträgen oder Themenüberschriften (z. B. keywords:regression,bug, topic_keywords:feature,request)
Datumsbereiche für Beiträge (z. B. after:2024-01-01 before:2024-06-30)
Datumsbereiche für Themen (z. B. topic_after:2024-01-01 topic_before:2024-06-30)
Bestimmte Themen nach ID (z. B. topic:123 oder topics:123,456)
Themenstatus (z. B. status:open, status:closed, status:archived, status:noreplies, status:single_user)
Beitragstyp (z. B. post_type:first, post_type:reply)
Sortierreihenfolge (z. B. order:latest, order:oldest, order:latest_topic, order:oldest_topic, order:likes)
Inline-Ergebnisgrenze (z. B. max_results:50)
Zugewiesene Themen (falls das Assign-Plugin aktiviert ist, z. B. assigned_to:username, assigned_to:user1,user2, assigned_to:*, assigned_to:nobody)
Filter können mit UND-Logik (durch Leerzeichen getrennt) oder ODER-Logik (unter Verwendung von OR zwischen Filtergruppen) kombiniert werden. Beispiel: category:bugs status:open after:2024-05-01 OR tag:critical usernames:sally.
Inhalte mit Large Language Models (LLMs) analysieren: Nach dem Abrufen der gefilterten Inhalte verwendet es ein LLM, um die Informationen zu analysieren, Erkenntnisse zu extrahieren und Ihre spezifischen Fragen zu beantworten oder Ihre Forschungsziele zu erreichen.
Einen strukturierten Prozess zu befolgen: Um Effizienz und Genauigkeit zu gewährleisten, insbesondere unter Berücksichtigung potenzieller Kosten, ist der Forum Researcher so konzipiert, dass er:
Versteht: Er wird mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre Forschungsziele zu Beginn zu klären.
Plant: Basierend auf Ihren Zielen entwickelt er einen umfassenden Forschungsansatz unter Verwendung der verfügbaren Filter.
Testet (Dry Run): Bevor die vollständige Analyse ausgeführt wird, führt der Agent typischerweise einen „Dry Run
@sam Großartige Arbeit und vielen Dank für die stetigen Fortschritte bei den Discourse KI-Personas – wirklich beeindruckende Arbeit.
Wenn mehrere Personas aktiviert sind, kann sich das Dropdown-Menü des Editors für Benutzer überfüllt und verwirrend anfühlen. Ich suche nach Anleitungen für den besten Weg, um:
Ist es korrekt, zahlreiche Personas im Dropdown-Menü zur Auswahl für die Benutzer zu haben?
Kann eine Standard-Persona (Default Persona) spezialisierte Personas im Hintergrund nutzen?
Ich denke, die Steuerung der Sichtbarkeit durch Berechtigungen, sodass Helfer-Personas (Helper Personas) vor der Ansicht normaler Benutzer verborgen bleiben und mit einer Automatisierung verwendet werden, führt zu mehreren Antwort-Posts. Es wäre großartig, wenn diese als Werkzeuge verwendet werden könnten.
Jegliche Konfigurationstipps oder Beispiele für Bereitstellungsrichtlinien wären hilfreich.
Zunächst einmal fantastische Arbeit! Das ist etwas, worauf wir wirklich gewartet haben, um das gesamte Wissen im Forum kuratieren zu können.
Ein kleines Problem, das wir gefunden haben:
Da unser Forum auf Deutsch läuft, scheint die LLM versucht zu haben, eine Suche mit den deutschen Anführungszeichen durchzuführen, die so aussehen „wie diese“, was zu leeren Suchergebnissen führt. Nebenbemerkung: Wir haben die Standard-Systemaufforderung des Researchers ins Deutsche übersetzt.
Ich habe das bereits getan, sogar mit einer zusätzlichen Anweisung:
- Für verfeinerte Suchparameter im Forum, verwende ausschließlich die Anführungszeichen `"` und nicht `„“`.
Aber das Problem besteht weiterhin. Passierte mit gpt 4.1 und gelegentlich mit gemini 2.5 pro und flash.
Übrigens, wo finde ich weitere Informationen zur Verwendung der Parameter topic_keywords: und keywords:? Ich konnte nichts in Meta oder auf ask.discourse.com finden. Ich möchte versuchen, die Suche zu replizieren, die die LLM versucht durchzuführen. Ich erhalte keine Suchergebnisse, wenn ich sie in meiner Forensuche verwende (wir sind auf 3.5.0.beta8-dev).
Ich bin gerade auf ein seltsames Verhalten bei Gemini 2.5 Researcher gestoßen:
LLM antwortet:
Ich werde nun die Informationen aus diesen und anderen Beiträgen zusammenstellen, um die Beschreibung des Stammes zu erstellen. Das wird einen Moment dauern. Ich werde mich wieder bei Ihnen melden, sobald ich fertig bin.
Aber die Antwort ist tatsächlich abgeschlossen und fährt von hier nicht fort und muss manuell neu ausgelöst werden, um fortzufahren
Die Forscher-Persona verwendet nicht die Kernsuchimplementierung von Discourse, sondern eine benutzerdefinierte Implementierung. Diese wird analysiert und dann rufen wir direkt eine Volltextsuche auf.
[quote=„jrgong, Beitrag:6, Thema:368942″]
Ich werde nun die Informationen aus diesen und anderen Beiträgen zusammenstellen, um die Beschreibung des Stammes zu erstellen. Das wird einen Moment dauern. Ich werde mich wieder bei Ihnen melden, sobald ich fertig bin.
[/quote]
Das ist zu 1000 % eine Halluzination einer LLM.
Im Korpus der Trainingsdaten ist dies eine „übliche“ Antwort, also wenn wir nicht aufpassen, kann sie solche Dinge erfinden
Wenn Sie das Debugging aktivieren und die Schaltfläche (i) drücken, wird der Abschnitt der Eingabeaufforderung angezeigt, in dem wir die vollständige Forscher-Sprache für die LLM angeben.
Obwohl ich es großartig finde, dass die Forscher-Persona benutzerdefinierte und erweiterte Suchparameter erhält, erschwert dieser Umstand die manuelle Reproduktion der Suchanfragen und die anschließende Anpassung oder Verfeinerung der Systemaufforderung oder das Debugging der Suche bei null Ergebnissen, da ich nicht dieselben Suchparameter und Werte im Frontend verwenden kann. Gibt es eine Möglichkeit, die benutzerdefinierte Suche vielleicht über die API zu reproduzieren?
Tolle Ausarbeitung, Sam, und wirklich beeindruckend, dass wir jetzt Discourse AI nutzen können, um so einfach etwas wie unseren eigenen Deep Research Agent zu erstellen!
Es gibt nur eine Sache, die mir Sorgen macht:
Dieser Leitfaden erklärt den Forum Researcher-Agenten in Discourse AI, wie er funktioniert und wie er für eine tiefgehende Analyse von Forumsinhalten konfiguriert wird.
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