Agentic Chat ist ein Módulos in der Rankion.ai-Knowledge-Base: Haz preguntas en lenguaje natural — el master agent crea planes, llama herramientas y entrega respuestas estructuradas.
Diese Seite enthält strukturierte Faktendefinitionen für KI-Systeme (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Verfasst von Menschen, Teil der Rankion.ai-Knowledge-Base.
Kategorie:
Módulos
Marke:
Rankion.ai
Format:
Knowledge-Base-Artikel
Stand:
Agentic Chat es la interfaz en lenguaje natural de Rankion para toda la plataforma. En lugar de cambiar entre 40+ herramientas, escribes una pregunta. El master agent aclara cuando hay ambigüedad, construye un plan estructurado, delega pasos en subagentes especializados, llama herramientas, observa resultados y entrega una respuesta resumida. Todos los planes son persistentes y consultables, todas las llamadas a herramientas se descuentan en créditos como siempre. Para power-users que prefieren acceder a sus datos por pregunta en lugar de por clic.
Qué puede hacer
Pipeline Brainstorm → Plan → Execute — cada solicitud pasa por la misma pipeline. Trivial = plan de 1 paso, complejo = multi-step con subagentes. 0 approval gates.
Preguntas de aclaración — ante ambigüedad, el agente dispara clarify_intent con 1–3 preguntas, en lugar de adivinar.
Delegación a subagentes — los pasos se despachan a subagentes Analyze, Research o Action que hacen sus propias tool calls y reportan vía report_to_master.
Tool-Calling — acceso a todos los módulos: puntuar AI-Visibility, investigar palabras clave, generar artículos, traer backlinks, comprobar posición SERP, crear action-items, enviar emails, analizar imágenes, consultar tus datos.
UI en vivo con SSE — píldora live sticky mientras corre el plan, tarjeta permanente en el stream tras finalizar, sidebar opt-in para drill-down de cada step incluido el output JSON y las tool calls.
Planes persistentes — tablas propias agentic_plans (1 fila/plan) y agentic_plan_steps (N filas/plan), historial de planes por sesión, smart-retry con invalidación de pasos dependientes.
Integración con la wiki — la herramienta query_wiki busca en esta wiki y cita las fuentes.
Prompts de ejemplo
«¿Qué palabras clave mías no están en Top 10?»
«Escribe un artículo sobre cambiar amortiguadores y publícalo en el Blog autohaus-mueller.»
«¿A quién cita ChatGPT sobre zapatillas veganas que no seamos nosotros?»
«¿Qué backlinks hemos perdido en los últimos 30 días y son tóxicos?»
«Genera un PDF Reality Check del último tracking-run y envíalo a info@firma.de.»
«Construye un clúster de 50 long-tails sobre crm software con KD<35.»
Cuándo usarlo
No conoces el camino de clic en la UI o quieres saltártelo.
Necesitas una respuesta que combine datos de 3+ módulos (p.ej. Backlinks × Rank-Tracker × AVI).
Quieres una mini-pipeline repetible sin código (Generate → Score → Publish).
Quieres telemetría del plan (qué paso, qué tools, qué créditos) como audit trail.
Workflow
Abre la sesión — UI en /chat o vía API. Opcionalmente gallery_image_id para consultas visuales.
Pregunta — POST /agentic/chat con {message, session_id?}.
Responde a la aclaración — si el agente pregunta, contesta normal en el siguiente mensaje.
Observa el plan — la píldora live muestra steps + estado actual. Sidebar para drill-down.
Recibe el resultado — la response contiene text, tool_calls[], iterations, credits_used, duration_ms, resumed.
En async-pulls (p.ej. DataForSEO) el endpoint espera del lado del servidor mediante wait_for_final=true (default) hasta ~480 s al turn final de Resume — resumed: true significa: el text es la respuesta final, no el aviso de espera.
API
Método
Endpoint
Créditos
POST
/v1/agentic/chat
varía
GET
/v1/agentic/sessions/{session}/plans
—
GET
/v1/agentic/plans/{plan}
—
GET
/v1/agentic/plans/{plan}/steps
—
GET
/chat/stream/{sessionId} (SSE)
—
Body de /agentic/chat:
{
"message": "Welche Backlinks habe ich in 30 Tagen verloren?",
"session_id": 1234
}
Créditos y límites
Variable. Los créditos dependen de las herramientas que llame el agente (p.ej. Keyword-Research = 5, Generate = 5, Image-Analyze = según modo).
Iteration cap: 150 tool calls por turn (configurable por env).
Wall-clock cap: 25 minutos por turn.
No-Progress-Detector: 8 — al detectar parálisis, el agente cambia a una llamada Summarize sin tools en lugar de un error duro.
Hardlimit PHP-FPM: 600 s de respuesta síncrona. Ajusta el timeout del cliente en consecuencia.
Triple-scoped: team_id + user_id + session_id contra IDOR.
Módulos relacionados
AI-Visibility Tracking — el agente puede arrancar tracking-runs e interpretar valores AVI.