Automic V26 eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz von AI in der Automatisierung. Mit MCP Integrationen, AI Connection Objekten, AI Jobs und erweiterten ASK_AI Funktionen lassen sich Sprachmodelle und externe Tools direkt in Automic Workflows einbinden. Wir zeigen dir anhand konkreter Beispiele, wie daraus intelligente, kontextbezogene Automationsprozesse entstehen können.
Was ist neu bei AI in Automic V26?
Mit Automic Automation V26 erweitert Broadcom die Möglichkeiten für den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI, englisch AI) deutlich. Bisher konnte AI in Automic vor allem bei der Analyse, Informationssuche oder Codegenerierung unterstützen. Jetzt lassen sich Sprachmodelle und externe Werkzeuge direkt in Automationsprozesse einbinden.
Eine zentrale Rolle spielen dabei das Model Context Protocol (MCP), die Automation.AI Komponente, neue AI Connection Objekte und der neue Objekttyp AI Job. Auch die bestehende Scriptfunktion ASK_AI wurde erweitert und unterstützt jetzt fortlaufende Konversationen.
In diesem Beitrag zeigen wir dir anhand von vier kurzen Videos, wie diese Funktionen zusammenspielen, welche Möglichkeiten sie für die Automatisierung eröffnen und worauf du bei der Konfiguration achten solltest.
Die eingebetteten Shorts stammen aus unseren ausführlichen Tutorials der Reihe What’s New in Automic V26, die unseren Membern auf PEM zur Verfügung stehen.
Mit MCP wird der Automation Assistant zum AI Agenten
Eine besonders interessante Neuerung in Automic V26 ist die Integration des Model Context Protocol (MCP). Damit kann der Automation Assistant über die reine Beantwortung von Fragen hinausgehen und externe Tools verwenden, um konkrete Aufgaben zu bearbeiten.
Der entscheidende Unterschied: Ein AI Agent kann nicht nur eine einzelne Anfrage beantworten, sondern auch die Ergebnisse eines Tool Aufrufs auswerten und darauf aufbauend weitere Aktionen ausführen.
Dadurch lassen sich Aufgaben in mehreren Schritten bearbeiten, ohne dass jeder einzelne Schritt zuvor vom Anwender vorgegeben werden muss.
Praxisbeispiel: PEM Kurse über ein MCP Tool durchsuchen
Um diese Funktion in Automic V26 zu testen, haben wir selbst ein MCP Tool für die PEM Kurssuche entwickelt und in der Automation.AI Komponente konfiguriert.
Anschließend kann der Automation Assistant dieses Tool nutzen, um nach passenden Lerninhalten auf PEM zu suchen. Die Anfrage erfolgt über den Assistant, während die eigentliche Suche durch das angebundene MCP Tool ausgeführt wird.
Besonders interessant ist, dass die MCP Integration nicht auf den Automation Assistant beschränkt bleibt. Auch die ASK_AI Scriptfunktion und die neuen AI Jobs können entsprechend konfigurierte MCP Tools verwenden.
Welche Möglichkeiten eröffnet MCP in Automic?
Die Kurssuche ist nur ein einfaches Demonstrationsbeispiel. Denkbar sind zahlreiche weitere Einsatzmöglichkeiten, bei denen Automic AI auf externe Systeme zugreifen kann.
Ein mögliches Szenario wäre beispielsweise die automatische Bearbeitung von Jobabbrüchen. Der Automation Assistant könnte Informationen zu einer fehlgeschlagenen Ausführung analysieren und anschließend über ein angebundenes Tool einen Incident im Ticketsystem erstellen, inklusive relevanter Fehlerdetails.
Damit entsteht eine Verbindung zwischen AI gestützter Analyse und konkreter Prozessautomatisierung.
Kurz zusammengefasst:
Mit MCP kann Automic V26 externe Tools in AI Abläufe integrieren. Der Automation Assistant kann Ergebnisse auswerten und weitere Tool Aufrufe auslösen. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten für agentische Automatisierung und die Anbindung externer Systeme.
AI Connection: Modelle und MCP Tools gezielt bereitstellen
Damit AI Funktionen kontrolliert in Automationsprozessen eingesetzt werden können, führt Automic V26 den neuen Objekttyp AI Connection ein.
Ein AI Connection Objekt definiert, welches Sprachmodell und welche MCP Tools für die entsprechende AI Nutzung zur Verfügung stehen.
Damit schafft Broadcom eine Grundlage, um den Zugriff auf AI Funktionen innerhalb von Automic gezielter zu steuern.
Credentials bleiben in Automation.AI
Ein wichtiger Unterschied zu den bereits bekannten Connection Objekten besteht in der Verwaltung der Zugangsdaten.
Im AI Connection Objekt werden keine API Keys oder Credentials gespeichert. Diese verbleiben in der Automation.AI Komponente.
Die AI Connection dient somit der Zuordnung von Modellen und Tools, während die eigentlichen Zugangsdaten getrennt davon verwaltet werden.
Zugriffssteuerung und aktuelle Einschränkungen
Über AI Connection Objekte können Administratoren steuern, welche MCP Tools für bestimmte Anwendungsfälle zur Verfügung stehen und wer die jeweiligen Verbindungsobjekte verwenden darf.
Allerdings gibt es in Automic V26.0 noch einige Besonderheiten:
- Die Automation.AI Komponente unterstützt in dieser Version nur ein aktives Sprachmodell.
- Die AI Connection erlaubt die Auswahl und Bereitstellung bestimmter MCP Tools.
- Für ASK_AI und den Automation Assistant gelten diese AI Connection Objekte nicht.
- ASK_AI und Automation Assistant können auf alle in Automation.AI konfigurierten MCP Tools zugreifen.
Diese Unterscheidung ist insbesondere für Administratoren wichtig, die den Einsatz von AI und externen Tools möglichst gezielt kontrollieren möchten.
Gleichzeitig zeigt die Architektur bereits, wie sich die Verwaltung unterschiedlicher Modelle und Tools künftig weiterentwickeln könnte.
Kurz zusammengefasst:
AI Connection Objekte verbinden die Auswahl von Sprachmodellen und MCP Tools mit den Berechtigungen innerhalb von Automic. Credentials bleiben dabei in Automation.AI. In V26.0 gelten für ASK_AI und den Automation Assistant allerdings andere Zugriffsregeln als für AI Jobs.
AI Jobs: Sprachmodelle direkt in Automic Workflows integrieren
Mit dem neuen AI Job führt Automic V26 einen Objekttyp ein, der die Integration von Large Language Models (LLMs) und MCP Tools direkt in klassische Automic Workflows ermöglicht.
Der große Vorteil: Für die grundlegende Nutzung ist kein eigenes Automation Engine Script erforderlich. Stattdessen wird der AI Job ähnlich wie andere Automic Objekte direkt über seine Eigenschaften konfiguriert.
AI Job konfigurieren
Bei der Erstellung eines AI Jobs wird zunächst das zuvor angelegte AI Connection Objekt ausgewählt.
Dadurch werden das Sprachmodell und die verfügbaren MCP Tools festgelegt. Einzelne Tools lassen sich bei Bedarf zusätzlich deaktivieren, wenn sie für einen bestimmten Job nicht verwendet werden sollen.
Anschließend werden auf der Seite AI Prompt zwei unterschiedliche Prompts definiert:
- System Prompt: Legt den grundsätzlichen Rahmen und die Anweisungen für das Sprachmodell fest.
- User Prompt: Enthält die konkrete Anfrage oder Aufgabe, die der AI Job bearbeiten soll.
Damit lässt sich festlegen, welche Aufgabe die AI innerhalb des Workflows übernehmen soll.
Einfache Anfragen oder fortlaufende Konversationen
Ein AI Job kann unterschiedliche Arten von Interaktionen ausführen.
Bei einer einfachen Anfrage wird ein Prompt verarbeitet und das Ergebnis zurückgegeben. Dieses Verhalten ist mit der bekannten ASK_AI Scriptfunktion vergleichbar.
Darüber hinaus kann ein AI Job eine neue Konversation beginnen oder eine bereits bestehende Unterhaltung fortführen.
Beim Start einer Konversation wird eine Conversation ID erzeugt und in einer Variablen gespeichert. Diese ID kann in weiteren AI Jobs wiederverwendet werden.
Dadurch bleibt der bisherige Gesprächskontext über mehrere Job Ausführungen hinweg erhalten.
AI Ergebnisse in Workflows weiterverwenden
Zusätzlich kann die Ausgabe eines AI Jobs in einer Objektvariable gespeichert werden.
Das ermöglicht es, Ergebnisse einer AI Anfrage innerhalb des Automationsprozesses für nachfolgende Schritte bereitzustellen.
Interessant wird diese Funktion beispielsweise, wenn mehrere AI Jobs nacheinander ausgeführt werden und dabei auf denselben Gesprächskontext zugreifen.
Kurz zusammengefasst:
AI Jobs ermöglichen die direkte Integration von Sprachmodellen und MCP Tools in Automic Workflows. Sie unterstützen einfache Anfragen, fortlaufende Konversationen und die Speicherung von Ergebnissen in Objektvariablen – ohne dass dafür eigenes Automation Engine Script geschrieben werden muss.
ASK_AI: Fortlaufende AI Konversationen mit ChatID
Neben den neuen AI Jobs erweitert Broadcom in Automic V26 auch die bereits bekannte ASK_AI Scriptfunktion.
Neu ist der optionale Parameter ChatID. Damit lassen sich AI Konversationen über mehrere Script Aufrufe hinweg fortsetzen.
Was ist die ChatID?
Die ChatID entspricht der Conversation ID, die auch beim neuen AI Job verwendet wird.
Durch die Wiederverwendung dieser ID können mehrere AI Anfragen aufeinander aufbauen. Das Sprachmodell kann den bisherigen Gesprächskontext berücksichtigen, statt jede Anfrage als vollständig neue Unterhaltung zu behandeln.
Das Prinzip kennst du bereits von klassischen AI Chatbots: Du stellst eine Frage, erhältst eine Antwort und kannst anschließend auf dieser Antwort aufbauen.
BEGIN_AI_CHAT und END_AI_CHAT
Doch wie lässt sich eine neue Konversation starten, wenn noch keine Conversation ID existiert?
Dafür wurden in Automic V26 zwei neue Scriptbefehle eingeführt:
- BEGIN_AI_CHAT: Startet eine neue AI Konversation.
- END_AI_CHAT: Beendet eine bestehende AI Konversation.
Zusammen mit dem neuen ChatID Parameter von ASK_AI ermöglichen diese Befehle eine gezielte Verwaltung fortlaufender AI Interaktionen innerhalb von Automic Scripts.
Kontext über mehrere AI Anfragen erhalten
Die Möglichkeit, den Gesprächskontext zu erhalten, ist besonders interessant für mehrstufige Automationsprozesse.
So können mehrere Anfragen nacheinander erfolgen, ohne dass bei jedem Aufruf sämtliche Informationen aus der bisherigen Unterhaltung erneut übermittelt werden müssen.
Da AI Jobs und ASK_AI auf demselben Konzept einer Conversation ID aufbauen, ergeben sich zusätzliche Möglichkeiten für die Integration kontextbezogener AI Funktionen in die Automation Engine.
Kurz zusammengefasst:
ASK_AI unterstützt in Automic V26 den neuen optionalen Parameter ChatID. Zusammen mit BEGIN_AI_CHAT und END_AI_CHAT lassen sich AI Konversationen starten, fortführen und beenden. Der Gesprächskontext kann dadurch über mehrere Script Aufrufe hinweg erhalten bleiben.
Was bedeuten die neuen AI Funktionen in Automic V26 für die Praxis?
Die vier vorgestellten Neuerungen zeigen, wie sich der Einsatz von AI in Automic Automation weiterentwickelt.
Es geht nicht mehr nur darum, einzelne Fragen zu beantworten oder Informationen bereitzustellen. Mit MCP, AI Connections, AI Jobs und fortlaufenden Konversationen entstehen neue Möglichkeiten, AI direkt in bestehende Automationsprozesse zu integrieren.
Die wichtigsten Vorteile und Möglichkeiten im Überblick:
- Externe Integrationen: MCP Tools ermöglichen es, zusätzliche Systeme und Funktionen für AI Anwendungen bereitzustellen.
- Agentische Automatisierung: AI kann Tool Ergebnisse auswerten und auf dieser Basis weitere Aktionen ausführen.
- Gezielte Konfiguration: AI Connection Objekte ermöglichen die Zuordnung von Modellen und MCP Tools für bestimmte Anwendungen.
- AI innerhalb von Workflows: AI Jobs integrieren Sprachmodelle direkt in Automic Prozesse.
- Kontextbezogene Verarbeitung: Conversation IDs und ChatIDs ermöglichen fortlaufende Interaktionen über mehrere Aufrufe hinweg.
- Weiterverarbeitung von Ergebnissen: AI Jobs können ihre Ausgaben in Objektvariablen bereitstellen.
Gerade die Kombination dieser Funktionen ist interessant. Ein Workflow könnte beispielsweise Informationen zusammentragen, diese durch einen AI Job analysieren lassen und anschließend über ein angebundenes MCP Tool eine weitere Aktion anstoßen.
Für die praktische Nutzung müssen die verfügbaren Modelle, Tools und Berechtigungen allerdings passend konfiguriert sein. Insbesondere bei Aktionen in externen Systemen ist eine kontrollierte und nachvollziehbare Umsetzung wichtig.
Mit diesen Erweiterungen entwickelt sich Automic V26 zu einer Plattform, auf der klassische Workload Automation und neue AI gestützte Prozesse enger zusammenarbeiten können.
Automic V26 und Automation AI auf PEM kennenlernen
Die hier eingebetteten Shorts sind Ausschnitte aus unseren ausführlichen Tutorials zu den neuen AI Funktionen in Automic V26.
Auf PEM zeigen wir dir die Funktionen im Zusammenhang und demonstrieren anhand konkreter Beispiele, wie sich AI, MCP Tools und die Automation Engine miteinander verbinden lassen.
Dazu gehören auch eigene praktische Tests und Integrationen, wie unser selbst entwickeltes MCP Tool für die PEM Kurssuche.
Als Member erhältst du auf PEM, unserer Lernplattform für Automic Automation, Zugriff auf die vollständigen Tutorials der Reihe What’s New in Automic V26 sowie auf ausführliche Videotutorials, praxisnahe Labs und weitere Lerninhalte rund um Automation AI, Scripting, Administration und Workflow Design.
Weitere Videos und Tutorials unserer Reihe What’s New in Automic V26 beschäftigen sich mit zusätzlichen Neuerungen in Automic Automation und zeigen, wie du diese in der Praxis einsetzen kannst.
FAQ zu Automic V26, MCP und Automation AI
Welche neuen AI Funktionen bietet Automic V26?
Automic V26 erweitert die AI Integration unter anderem um MCP Tools, AI Connection Objekte, AI Jobs und fortlaufende Konversationen mit ASK_AI. Dadurch können Sprachmodelle und externe Tools direkter in Automic Workflows eingebunden werden.
Was ist MCP in Automic V26?
MCP steht für Model Context Protocol. Über MCP können AI Funktionen in Automic auf entsprechend konfigurierte externe Tools zugreifen. Dadurch kann beispielsweise der Automation Assistant zusätzliche Funktionen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.
Was ist der Unterschied zwischen AI Connection und AI Job?
Das AI Connection Objekt definiert das Sprachmodell und die verfügbaren MCP Tools. Der AI Job verwendet diese Konfiguration, um eine konkrete AI Aufgabe innerhalb eines Automic Workflows auszuführen.
Werden API Keys im AI Connection Objekt gespeichert?
Nein. Die Credentials werden in der Automation.AI Komponente verwaltet. AI Connection Objekte speichern selbst keine API Keys oder Zugangsdaten.
Kann ich mit Automic V26 AI nutzen, ohne Scripts zu schreiben?
Ja. Der neue Objekttyp AI Job ermöglicht die Integration von Sprachmodellen und MCP Tools in Automic Workflows, ohne dass dafür eigenes Automation Engine Script erforderlich ist.
Was ist die Conversation ID in einem Automic AI Job?
Die Conversation ID identifiziert eine AI Konversation. Sie kann in einer Variablen gespeichert und in weiteren AI Jobs wiederverwendet werden, damit eine bestehende Unterhaltung mit ihrem bisherigen Kontext fortgesetzt werden kann.
Was ist neu bei ASK_AI in Automic V26?
ASK_AI unterstützt in Automic V26 den optionalen Parameter ChatID. Zusätzlich ermöglichen die neuen Scriptbefehle BEGIN_AI_CHAT und END_AI_CHAT, AI Konversationen zu starten und zu beenden.
Können ASK_AI und der Automation Assistant alle MCP Tools verwenden?
In Automic V26.0 verwenden ASK_AI und der Automation Assistant keine AI Connection Objekte zur Tool Auswahl. Beide können auf alle MCP Tools zugreifen, die in der Automation.AI Komponente konfiguriert sind.
Kann Automic AI automatisch Incidents erstellen?
Mit einer entsprechend entwickelten und konfigurierten MCP Integration ist ein solcher Anwendungsfall denkbar. Beispielsweise könnte ein AI Agent Informationen zu fehlgeschlagenen Jobs verarbeiten und über ein angebundenes Ticketsystem einen Incident erstellen.