CHANGELOG ALBERT | AI Agents 1.0

• Neuer Skill „agorum-core-ai-backend" für externe AI Coding Agents: beschreibt Rollenverteilung zwischen Frontend und agorum core, verfügbare REST-Schnittstellen, Anmeldung über Sitzung oder Token, Datenmodellwahl sowie eigene REST-Services in JavaScript; ergänzt um GoBD-Einordnung, Speicherarchitektur und Frontend-Erfahrungswerte.
• Skill „agorum-core-ai-coding" mehrfach erweitert: Selbsteintragung in die Projektanweisungen, eigene Versionsnummer mit automatischem Abgleich gegen agorum core (inzwischen inklusive Prüfsumme je Datei), Empfehlung zur benutzerweiten Installation, sichere Hinterlegung des Zugriffstokens per Umgebungsvariable inklusive Fehlerbild bei fehlender Variable, neue Hinweise zu Zeitgrenzen bei langen MCP-Aufrufen und zur Nutzung desselben Protokolls wie bei der bestehenden Anmeldung.
• Lizenzzählung für Werkzeugaufrufe über den MCP-Server eingeführt: Aufrufe werden als Output-Tokens erfasst, gesondert gezählt und optional an das Nutzungsprotokoll gemeldet.
• Beispiel- und Testdaten vereinheitlicht.

Bugfixes

• Kompatibilitäts-Hülle für die verschobene Bibliothek exif-lib ergänzt.
• Kompatibilitätsproblem mit dem MIRO MCP-Server behoben.
• Mehrere Abweichungen der MCP-Schnittstelle von der Spezifikation „Streamable HTTP" behoben, u. a. bei Benachrichtigungen, unbekannten Methoden, fehlerhaften Werkzeugaufrufen, nicht unterstützten HTTP-Methoden, der Prüfung der Protokollversion sowie der korrekten Verpackung leerer oder negativer Werkzeugergebnisse.
• Sicherheitslücken behoben: ein nicht mehr benötigtes Entwicklungsskript wurden entfernt.
• Transfer-Schnittstelle (Datei-Upload/-Download): fehlerhafte Erfolgsmeldung bei tatsächlichem Fehler sowie fehlende Antwort bei nicht unterstützter Methode korrigiert.
• Skill „agorum-core-ai-coding" ruft Oberflächen im Browser jetzt über dasselbe Protokoll wie die bestehende Anmeldung auf, wodurch eine unnötige Anmeldemaske entfällt.

• Verbesserter Skill-Ersteller: Der Assistent zur Erstellung neuer KI-Skills berücksichtigt jetzt zusätzlich Effizienz- und Sandbox-Aspekte sowie einen verbindlichen Qualitätscheck. Neu erstellte Skills sind dadurch schlanker und zuverlässiger.
• Schutz vor zu großen Dateien beim Lesen (Tools „get_content“ und „get_text“): Sehr große Dokumente werden beim Einlesen durch die KI jetzt standardmäßig auf maximal 20.000 Zeichen begrenzt, damit der Kontext der KI nicht überlastet wird. Beim Kürzen wird kein Wort mitten im Satz abgeschnitten: Es wird bevorzugt am Ende einer Zeile oder zumindest an einer Wortgrenze getrennt. Wurde der Inhalt gekürzt, wird dies klar angezeigt, inklusive einer Angabe, ab welcher Stelle beim nächsten Aufruf weitergelesen werden kann. Zusätzlich lässt sich beim Tool „get_content“ nun gezielt ein Ausschnitt (Startposition und Länge) abrufen. Das Tool „get_text“ liefert den Inhalt außerdem jetzt als reinen Text statt als JSON, ebenfalls mit der Möglichkeit, gezielt Ausschnitte zu lesen.

• Skills aus dem Papierkorb werden bei der Skill-Suche nicht mehr fälschlich gefunden. Bei doppelten Skill-Namen erhalten Sie nun eine klare Fehlermeldung.
• Neuer Skill „agorum-skill-creator": Er unterstützt dabei, eigene, gut wiederverwendbare KI-Skills zu erstellen.
• Icon-Farben im KI-Bereich wurden vereinheitlicht.
• Bildanhänge bleiben im Original erhalten – der KI wird nur eine verkleinerte Vorschau übermittelt.

• Neuer Skill „dynamic-html-authoring": Er unterstützt KI-Agenten dabei, HTML-Dokumente mit Bildern, Schriften und weiteren Elementen sauber zu erstellen und zu pflegen (siehe Dokumentation).
• Neu: HTML-Dateien innerhalb eines Skills können jetzt über eine eigene, sprechende Adresse direkt auf ihre Bilder, Schriften und weitere Dateien zugreifen.
• Große Bilder werden jetzt auch beim Tool „Bild anzeigen“ automatisch verkleinert, sodass die KI nicht mehr abbricht. Zudem wurde ein Fehler beim Auslesen von Bild-Zusatzinformationen (EXIF-Daten) behoben.

KI-Tools

• Transkription: Ab sofort steht Ihnen das Tool „whisper_transcribe" zur Verfügung (siehe Dokumentation). Damit können Sie in agorum core abgelegte Audiodateien über einen Whisper-Server transkribieren lassen. Sie geben die Audiodatei und die Server-Adresse an; Sprache und Modell sind optional. Lassen Sie die Sprache weg, erkennt der Server sie automatisch. Optional können Sie eine Authentifizierung hinterlegen. Weitere Einstellungen wie Ausgabeformat oder Temperatur können Sie flexibel als JSON übergeben. Das Tool unterstützt zusätzlich einen optionalen Parameter path, mit dem der Endpunkt-Pfad zum Whisper-Server explizit gesetzt werden kann. Damit lassen sich neben dem Standard-Endpunkt auch alternative Pfade ansprechen, ohne die gesamte URL umzubauen.
• Lazy Tool Loading: Mit dem neuen Tool „tool_registry" können KI-Agenten Tools dynamisch während einer Sitzung aktivieren und deaktivieren (siehe Dokumentation). Das spart Ressourcen im Kontextfenster spürbar. Sobald das Tool einem Preset zugewiesen ist, wechselt das System automatisch in einen ressourcenschonenden Modus: Der KI werden pro Anfrage nur das tool_registry selbst sowie die explizit aktivierten Tools bereitgestellt. Verfügbare Aktionen sind: Übersicht aller Tools anzeigen, Details zu einzelnen Tools abrufen, Tools aktivieren sowie Tools wieder ausblenden. Der Aktivierungsstatus wird in der Chat-Historie gespeichert und bleibt auch nach Unterbrechungen erhalten. Pro Aktivierungs- oder Deaktivierungsaufruf können maximal zehn Tools gleichzeitig angegeben werden. Das tool_registry selbst kann nicht deaktiviert werden.
• Skills: Eine neue Tool-Sammlung ermöglicht Ihnen das Verwalten und Nutzen von Skills in agorum core (siehe Dokumentation):
  Mit „skill_github_tree" erhalten Sie einen vollständigen Überblick über alle verfügbaren Skills in einem GitHub-Repository – inklusive klarer Kennzeichnung, welche Ordner tatsächlich Skills enthalten (siehe Dokumentation).
  Mit „skill_download" laden Sie einen gewünschten Skill direkt aus GitHub in einen agorum core-Ordner. Die URL muss direkt auf einen Skill-Ordner verweisen; andernfalls erhalten Sie eine hilfreiche Fehlermeldung mit dem Hinweis, zunächst skill_github_tree zu verwenden. Ein optionaler verschlüsselter GitHub-Token steht für besondere Fälle zur Verfügung (siehe Dokumentation).
  Mit „skill_list" sehen Sie alle im System vorhandenen Skills auf einen Blick – mit Name und Beschreibung, seitenweise abrufbar und optional einschränkbar (siehe Dokumentation).
  Mit „skill_tree" durchsuchen Sie die Struktur eines Skill-Ordners – ähnlich wie directory_tree, jedoch ausschließlich innerhalb gültiger Skill-Ordner (siehe Dokumentation).
  Mit „skill_get_content" lesen Sie Dateien innerhalb eines Skill-Ordners – ebenfalls auf gültige Skill-Ordner beschränkt (siehe Dokumentation).
  Alle genannten Tools sind in einer gemeinsamen Tool-Gruppe zusammengefasst und können in Presets gemeinsam aktiviert werden. Skill-Metadaten werden automatisch aus den Skill-Dateien ausgelesen und für die Suche nutzbar gemacht (siehe Dokumentation).
• Bilderstellung und -bearbeitung: Das neue Tool „create_edit_image_openai" vereint das Erstellen und Bearbeiten von Bildern über OpenAI-Bildmodelle in einem einzigen Tool (siehe Dokumentation). Wenn Sie Bilder übergeben, werden diese bearbeitet; ohne Bildeingabe wird ein neues Bild generiert. Sie können dabei Modell, Qualität, Größe, Ausgabeformat, Hintergrund und weitere Parameter flexibel steuern. Die bisherigen Tools zum Erstellen und Bearbeiten von Bildern bleiben unverändert erhalten.
• OCR / Layout-Parsing: Das neue Tool „agorum_ai_agents_library_basic_paddle_ocr_layout_parsing" führt OCR und Layout-Parsing auf in agorum core abgelegten Dokumenten (PDFs oder Bildern) über einen PaddleOCR-VL-Server durch (siehe Dokumentation). Sie geben das Dokument und die Server-Adresse an; das Tool liefert das zusammengeführte HTML der Erkennung zurück (siehe Dokumentation). PDFs mit mehr als zehn Seiten werden automatisch in Blöcke aufgeteilt und sequenziell verarbeitet. Weitere PaddleOCR-Parameter wie Layout-Erkennung, Diagramm-Erkennung oder Dokumententzerrung können Sie flexibel als JSON übergeben. Bilder werden stets in einem einzigen Schritt verarbeitet.
• Das Tool „sandbox_download" unterstützt jetzt einen optionalen Zielparameter (siehe Dokumentation). Sie können damit einen Zielordner oder eine Zieldatei angeben. Wird eine bestehende Datei als Ziel angegeben, wird diese unter Beibehaltung der Versionshistorie überschrieben.
• Das Tool „get_object_as_image" erkennt jetzt zusätzlich hochauflösende Bilder und erstellt für diese automatisch eine verkleinerte Vorschau, bevor sie an die KI übergeben werden (siehe Dokumentation). Bisher wurde eine Vorschau nur bei einer Dateigröße über 1 MB erstellt; jetzt gilt das auch für Bilder, die 2.000 Pixel in Breite oder Höhe überschreiten. Schlägt die Vorschauerstellung fehl, wird das Original nur dann als Ersatz verwendet, wenn weder die Größen- noch die Dimensionsgrenze überschritten ist.
• Das Tool „write_content" gibt jetzt nur noch die wesentlichen Rückmeldungen zurück statt des vollständigen neuen Dateiinhalts (siehe Dokumentation). Bei Bedarf kann der Inhalt über „get_content" nachgeladen werden. Damit reduziert sich der Ressourcenverbrauch in Chats mit vielen Schreibvorgängen spürbar.
• Facet-Suche vereinfacht: Das Tool „facet_search_in_agorum_core" akzeptiert jetzt flache Top-Level-Parameter statt eines verschachtelten JSON-Objekts (siehe Dokumentation). Damit können auch einfachere Sprachmodelle Facet-Auswertungen durchführen, ohne ein komplexes JSON aufbauen zu müssen. Unterstützt werden die Typen terms, query und range jeweils mit eigenen, klar validierten Parametern. Wer komplexere Mehrfach-Facets oder Sub-Facets benötigt, kann die vollständige Facet-Definition weiterhin als JSON-String über den Parameter facetsJson übergeben.
• Die Bildnamen der Tools für Gemini und OpenAI wurden eindeutig gestaltet, sodass beide Tools parallel in einem Preset genutzt werden können.

Neue Bibliothek

• Die neue Bibliothek paddle-ocr.js sendet in agorum core abgelegte Dokumente (PDFs oder Bilder) an einen PaddleOCR-VL-Server und liefert das zusammengeführte HTML der Layouterkennung zurück. Als Eingabe akzeptiert die Bibliothek agorum core Dateiobjekte, UUIDs, Pfade, Byte-Arrays oder Datenströme. PDFs mit mehr als zehn Seiten werden automatisch seitenweise aufgeteilt und sequenziell verarbeitet; Bilder werden niemals gechunkt. URL-Auflösung, Authentifizierung und Pass-Through-Parameter funktionieren analog zur bestehenden whisper.js-Bibliothek. Optionale Fortschritts-Callbacks informieren Sie pro PDF-Chunk über den Verarbeitungsstand.

KI-Handler

• Ein neuer KI-Handler, Inactivity Memorize, prüft vor jedem KI-Aufruf, wie lange der letzte Chat-Eintrag zurückliegt (siehe Dokumentation). Überschreitet die Wartezeit einen konfigurierbaren Schwellenwert, werden ältere Tool-Einträge im Kontextfenster kompakt dargestellt, um Ressourcen zu sparen. Die vollständige Chat-Historie bleibt in der Oberfläche weiterhin sichtbar und unverändert. Bereits kompakt dargestellte Einträge werden nicht erneut verarbeitet. Der Handler kann in den Einstellungen eines Presets zugewiesen werden.

Details-Chat

• Der persönliche Workspace-Ordner jedes Benutzers steht jetzt als Schreib-Fallback im Details-Chat zur Verfügung. Beim ersten Öffnen des Details-Chats wird der Ordner automatisch angelegt und dauerhaft als zulässiger Schreibort für KI-Tools hinterlegt. Im Such-Modus dient der Workspace als Ausweichziel, wenn kein anderer Schreibort verfügbar ist. Im Ordner- und Datei-Modus wird der Workspace am Ende der erlaubten Pfade geführt. Der KI-Prompt weist explizit auf alle erlaubten Schreiborte hin und gibt dabei vor, dass der Workspace nur als Fallback genutzt werden soll.
• Tools, die einen eingeschränkten Schreibbereich unterstützen, zum Beispiel zum Erstellen von Dokumenten oder Bildern,  werden im Details-Chat automatisch auf den aktuellen Kontext eingeschränkt. Im Ordnerkontext gilt der ausgewählte Ordner selbst, im Dateikontext alle sichtbaren übergeordneten Ordner der Datei. Im Suchkontext oder ohne Kontext werden Schreib- und Änderungsversuche kontrolliert mit einer Fehlermeldung abgewiesen. Es sind keine Änderungen an den einzelnen Tools erforderlich.

Bugfixes

• Mehrere Fehler beim Markieren von KI-erstellten Objekten wurden behoben. Betroffen waren die Tools zum Erstellen, Beantworten, Weiterleiten und Versenden von E-Mails sowie das Tool zum Erstellen von Adressen. Die Markierung als KI-erstellt funktioniert jetzt zuverlässig, unabhängig davon, in welcher Form das Objekt intern vorliegt. Fehler- und Validierungsmeldungen in den Mail-Tools werden jetzt korrekt an den Aufrufer zurückgegeben. Zusätzlich wurde ein Fehler behoben, bei dem der übergebene Benutzer-Parameter beim Beantworten von E-Mails wirkungslos blieb.
• Ein seltener Fehler wurde behoben, bei dem der letzte Textblock einer KI-Antwort nach einer Tool-Aufruf-Kette nicht im Chat angezeigt wurde. Die Nachricht war zwar vorhanden, erschien aber erst nach erneutem Öffnen des Chats. Ursache war eine zeitbasierte Schutzlogik, die versehentlich auch neue Inhalte blockierte. Diese wurde durch eine zuverlässigere Methode ersetzt.
• Ein Fehler beim Zugriff auf MCP-Server wurde behoben, der bei bestimmten Servern dazu führte, dass interne Parameter übertragen wurden, die von der Gegenseite abgelehnt wurden.
• Die Sortierung des ALBERT | AI Details-Chats wurde angepasst, sodass kein ungewollter Wechsel zwischen der regulären Ansicht und dem ALBERT | AI Details-Chat mehr stattfindet.
• Ein Fehler beim Holen des Benutzers agorum.albert.ai beim Aufruf von Tools wurde behoben.

• Neuer Parameter raw im Tool-Return: Tools können nun über den neuen Parameter raw im Rückgabewert Daten als Rohtext an das KI-Modell zurückliefern. Damit werden Escaping-Probleme bei Sonderzeichen vermieden und die Datenübertragung zwischen Tool und KI wird zuverlässiger.
• Tools get_content und write_content überarbeitet: Die Tools get_content und write_content nutzen nun den neuen raw-Parameter und liefern Inhalte als Rohtext statt als JSON-kodierte Strings. Damit werden Escaping-Probleme bei Dateien mit Sonderzeichen (z. B. \n, \t, \\ in JavaScript-Literalen) behoben.
  • Dateiinhalte werden nun mit Metadaten-Header und klaren Delimiter-Markern zurückgegeben.
  • Das Kopieren von Textblöcken aus get_content für write_content-Operationen funktioniert nun zuverlässig, ohne doppeltes Escaping.
  • Die Tool-Beschreibungen wurden entsprechend aktualisiert.
• Neues Feature aiContextToolPrompt wird automatisch für alle Tools bereitgestellt: Der Parameter aiContextToolPrompt, über den ein individueller Kontext-Prompt pro Tool konfiguriert werden kann, wird nun automatisch zentral in die Parameter jedes Tools eingefügt. Bisher musste jedes Tool diesen Parameter selbst definieren. Tools, die ihn bereits selbst definieren, bleiben unverändert. Der Parameter ist ausschließlich in der Tool-Konfigurationsoberfläche sichtbar und wird nicht an die KI gesendet.
• Tool aguila_widget überarbeitet:
  • Die Stabilität beim Öffnen von Widgets wurde verbessert; sporadische Fehler beim Öffnen wurden behoben.
  • Die Konsolenausgabe des geöffneten Widgets wird nun an die KI weitergeleitet. Dadurch kann die KI Log-Meldungen und Fehler sehen, die beim Ausführen des Widgets auftreten.

KI-Handler:

• Neuer KI-Handler: Agent-Mode (agent-mode.js): Neuer KI-Handler, der einen strukturierten Agent-Mode für KI-Agenten bereitstellt (siehe Dokumentation). Der Handler ermöglicht es, die KI in einen fokussierten, tool-gesteuerten Ausführungsmodus zu versetzen:
  • Before-Hook: Injiziert automatisch drei Tools (get_agent_mode, start_agent_mode, stop_agent_mode) in die Tool-Liste. Erkennt ausstehende Tool-Aufrufe für diese Tools und erzeugt synthetische Antworten, ohne einen echten KI-Aufruf durchzuführen. Setzt tool_choice: 'required', wenn der Agent-Mode aktiv ist, um sicherzustellen, dass die KI immer ein Tool aufruft.
  • After-Hook: Setzt finishReason = 'handlerLoop', wenn der Agent-Mode aktiv ist und die KI keinen Tool-Aufruf durchgeführt hat, um die Chat-Schleife automatisch fortzusetzen.
  • Konfiguration: Der Handler wird über die Handler-Einstellungen in KI-Voreinstellungen aktiviert.

KI-Tools:

• Neues Feature: Screen Capture für KI-Agenten (siehe Dokumentation). Mit der neuen Screen-Capture-Funktion können KI-Agenten Screenshots vom Bildschirm des Benutzers aufnehmen, um visuelle Inhalte zu analysieren:
  • Neues KI-Tool capture_screen (capture-screen.js, capture-screen.ac_ai_td): Ermöglicht es KI-Agenten, einen Screenshot des aktuell geteilten Bildschirms aufzunehmen und als Bild in die KI-Historie einzufügen.
  • Browser-seitige Bildschirmfreigabe über die getDisplayMedia-API mit Echtzeit-Frame-Capture über ein Broadcast-Pub/Sub-System.
  • Neuer Button in der Chat-Eingabeleiste zum Starten/Stoppen der Bildschirmfreigabe – wird nur angezeigt, wenn das aktive Preset das Tool capture_screen enthält.
  • Persistenter Status über den Context Store: Die Bildschirmfreigabe bleibt beim Wechsel zwischen Chats erhalten und wird automatisch gestoppt bei Chat-Wechsel, neuem Chat oder Schließen des Fensters.
  • Neue Browser-Datei messages-browser-screen-capture.js für die clientseitige Capture-Logik.
  • Anpassungen in input.js, messages.js und chat-main.js für die Integration des Screen-Capture-Buttons und der Statusverwaltung.
• Neues Feature: Aguila Widget Tool (siehe Dokumentation). Mit dem neuen KI-Tool aguila_widget können KI-Agenten aguila-Widgets direkt in der Benutzeroberfläche öffnen und schließen:
  • Aktion open: Öffnet ein aguila-Widget anhand eines JS-Dateipfads im aktuellen UI-Kontext des Benutzers und gibt eine widgetId zurück.
  • Aktion close: Schließt ein zuvor geöffnetes Widget anhand der widgetId.
  • Nutzt den aguila ContextManager, um Widget-Operationen im korrekten UI-Kontext auszuführen (derselbe Kontext, in dem der Chat läuft).
  • Besonders nützlich für iterative Widget-Entwicklung in Kombination mit dem Screen-Capture-Tool für visuelles Feedback.
  • Ausführliche Fehlerausgabe bei Problemen: Fehlermeldung, Dateiname, Zeilennummer und Stack-Trace werden zurückgegeben.
  • Neues Wissensdokument aguila-widget.md mit Nutzungsanleitung, Regeln und Beispielen.
  • Neue Dateien: aguila-widget.js, aguila-widget.ac_ai_td, aguila-widget.md.
• Neues Feature: Interaktive Chat-Widgets (siehe Dokumentation). Mit dem neuen Tool show_chat_widget können KI-Agenten interaktive HTML-Widgets direkt im Chat anzeigen:
  • Widgets werden in einer sicheren Sandbox (iframe) gerendert und können HTML, CSS und JavaScript enthalten.
  • Interaktive Elemente: Buttons in Widgets können über die Funktion sendPrompt(text) Follow-up-Prompts an den Chat senden.
  • Automatische Höhenanpassung: Widgets passen ihre Höhe dynamisch an den Inhalt an.
  • Responsive Design: Tabellen, Bilder und andere Elemente skalieren automatisch auf die verfügbare Breite.
  • Vordefinierte CSS-Variablen für konsistentes Styling (Farben, Schriften, Border-Radius).
  • Ausführliche Accessibility-Richtlinien in der Tool-Beschreibung für gute Lesbarkeit und Farbkontraste.
  • Busy-Check: Wenn ein Widget-Button geklickt wird während der Chat streamt, erscheint eine freundliche Hinweismeldung.
  • Erweiterung: show_chat_widget-Tool – Das Tool speichert das validierte HTML nun zusätzlich als temporäre .dynamic.html-Datei und gibt in der Antwort neben type und html auch uuid, name und objectLink zurück. Außerdem wurde die überflüssige Layout-Anweisung „randlos“ aus der Tool-Beschreibung entfernt.
• Usability: Höhenbeschränkung für Widgets – In der Tool-Beschreibung wurde eine neue HEIGHT-Richtlinie ergänzt: Widgets sollen kompakt bleiben und eine maximale Höhe von ca. 1000 px nicht überschreiten. Für große Datenmengen sollen scrollbare Container, Tabs, Pagination oder auf-/zuklappbare Bereiche verwendet werden.
• Automatische KI-Kennzeichnung erstellter Objekte: Alle KI-Tools, die Objekte erstellen, setzen nun automatisch die neuen Metadaten agorum_ai_created_by_ai (Boolean) und agorum_ai_chat_id (String) auf den erstellten Objekten. Damit ist nachvollziehbar, welche Objekte durch einen KI-Agenten erstellt wurden und in welchem Chat-Kontext dies geschah. [PLUGINS-458]
  • Betroffene Tools: create_document, create_path, copy_file, write_note, create_mail, create_address, filingassistant_service_create, sandbox_download sowie alle temporären Dateien/Ordner.
  • Neue Hilfsfunktion markAsCreatedByAi(obj, params) in tools.js.
  • Die Metadaten-Definition erfolgt im Projekt agorum.ai (ab Version 2.7.0).
• Neuer optionaler Parameter allowedBasePathIds für alle schreibenden KI-Tools eingeführt. Damit kann eingeschränkt werden, in welchen Bereichen (Basispfaden) ein KI-Agent Schreiboperationen durchführen darf. Ist der Parameter nicht gesetzt oder leer, gibt es keine Einschränkung (Standardverhalten). Folgende 20 Tools wurden erweitert:
  • create_document, write_content, move_object, copy_file, create_path
  • write_metadata, link_object, unlink_object, delete_object, get_restore_history
  • object_attachments, object_convert, write_note, split_pdf, merge_pdf
  • create_image_openai, edit_image_openai, create_edit_image_gemini, url_download_binary_file, knowledge_create_file
• Neue zentrale Utility-Bibliothek write-restriction.js erstellt, die die Prüflogik für Schreibbeschränkungen kapselt. Stellt die Funktionen isInsideAllowedPaths, checkWriteRestriction und buildBasePathParameter bereit.
• Bei move_object werden sowohl Quell- als auch Zielpfad gegen die erlaubten Basispfade geprüft.
• Bei Tools mit gemischten Lese-/Schreiboperationen (z. B. get_restore_history, object_attachments) wird die Einschränkung nur bei Schreiboperationen angewendet.
• Tool metadb_read wurde um den optionalen Parameter maxDepth erweitert. Damit kann die Tiefe des zurückgegebenen Ergebnisbaums begrenzt werden, um bei großen MetaDB-Strukturen eine Überladung des LLM-Kontexts zu vermeiden. Bei Erreichen der Tiefenbegrenzung werden verschachtelte Objekte und Arrays durch einen Truncation-Marker ersetzt. Zum Erkunden tieferer Inhalte soll nicht maxDepth erhöht, sondern ein erneuter Aufruf mit einem spezifischeren (tieferen) Pfad gemacht werden.
• Tool get_content wurde um den optionalen Parameter start erweitert. Damit kann eine Startposition (0-basierter Zeichenindex) angegeben werden, ab der der Inhalt gelesen wird. In Kombination mit dem bestehenden Parameter length ermöglicht dies das gezielte Lesen von Teilbereichen einer Datei.
• Tool knowledge_tree wurde um den optionalen Parameter maxDepth erweitert. Damit kann die Tiefe des zurückgegebenen Wissensbaums begrenzt werden, um bei großen Wissensstrukturen eine Überladung des LLM-Kontexts zu vermeiden. Bei Erreichen der Tiefenbegrenzung werden verschachtelte Ordnerinhalte durch einen Truncation-Marker ersetzt. Zum Erkunden tieferer Inhalte soll ein spezifischerer knowledgeAreas-Pfad verwendet werden.
• Tool write_content: Die Beschreibung wurde um wichtige Warnhinweise und Best Practices erweitert:
  • Neuer Abschnitt „Verify After Every Write“ – Hinweis, nach jeder Schreiboperation die newContent-Antwort zu prüfen, um unbeabsichtigte Änderungen sofort zu erkennen.
  • Neuer Abschnitt „fuzzyMatch Risks“ – Warnung, dass fuzzyMatch den falschen Block matchen kann, wenn ähnliche Muster in der Datei existieren. Inklusive konkreter Regeln zur sicheren Verwendung.
  • Neuer Abschnitt „Handling Escaped Characters in Code“ – Empfehlung, bei Blöcken mit escaped Sonderzeichen den sichereren Zwei-Schritt-Ansatz (deleteBlock + insertAfter/insertBefore) statt replaceBlock mit fuzzyMatch zu verwenden.
  • Die Parameter-Beschreibungen von oldBlock und fuzzyMatch wurden entsprechend ergänzt.
• Tool get_object_as_image: Beim Einfügen eines Bildes in die KI-Historie wird nun ein begleitender Text mitgeliefert, damit die KI besser mit dem Bild weiterarbeiten kann.
• Tool get_object_as_image: Für große Bilder (> 1 MB) wird nun automatisch ein verkleinertes Preview-Thumbnail (max. 1024 px längere Kante) erzeugt, bevor das Bild in die KI-Historie eingefügt wird. Dies verhindert eine Überladung des KI-Kontexts bei hochauflösenden Bildern.
  • Bilder ≤ 1 MB werden weiterhin im Original verwendet.
  • Schlägt die Preview-Erzeugung fehl und ist das Original ≤ 5 MB, wird das Original als Fallback genutzt.
  • Ist das Bild zu groß (> 5 MB) und die Preview-Erzeugung schlägt fehl, wird eine Fehlermeldung zurückgegeben.
• Neues Feature: Default Values für Tool-Parameter – Mit der neuen Methode defaultValue(value) im Function-Schema können Standardwerte für Tool-Parameter definiert werden. Standardwerte werden automatisch vor der Tool-Ausführung angewendet, wenn der Parameter nicht gesetzt ist (undefined, null, '' oder []). Die Standardwerte werden aus dem Schema entfernt, bevor es an die KI übermittelt wird, sodass die KI das Schema nicht sieht.
  • Neue Methode BaseSchema.prototype.defaultValue(value) in function-schema.js.
  • Neue Funktion applyDefaults(params, rawInputSchema) in tools.js.
• Neues Feature: AI Context Tool Prompt – Mit der neuen Convenience-Methode aiContextToolPrompt(description) auf ObjectSchema kann ein konfigurierbarer Freitext-Parameter definiert werden, dessen Standardwert automatisch als zusätzlicher Kontext in den System-Prompt der KI eingefügt wird.
  • Neue Methode ObjectSchema.prototype.aiContextToolPrompt(description) in function-schema.js.
  • Neue Funktion collectAiContextToolPrompts(tools) in tools.js, die alle konfigurierten Prompts sammelt und als Kontextblock zurückgibt.
  • Integration in chat.js und ai.js: Die gesammelten Prompts werden automatisch dem System-Kontext vorangestellt.
• Neues Feature: textArea für String-Parameter – Mit dem neuen Modifier .textArea(true) auf fs.string() im Function-Schema können String-Parameter als mehrzeiliges Textfeld in der Tool-Editor-Oberfläche dargestellt werden. Das Attribut wird vor der Übermittlung an die KI aus dem Schema entfernt (rein UI-seitig).
  • Neue Methode StringSchema.prototype.textArea(textArea) in function-schema.js.
  • Anpassung in function-schema-parameters.js: buildPrimitiveElement() rendert bei textArea === true ein mehrzeiliges Eingabefeld.
  • Bugfix in setup-tools.js und set-tool-parameters.js: Verwendung von _rawInputSchema statt toolDesc.inputSchema, damit UI-spezifische Attribute wie textArea erhalten bleiben.
• Tool show_chat_widget: Auf die neue aiContextToolPrompt()-API umgestellt.
• Tool show_chat_widget: Der Parameter html nutzt nun .textArea(true) für eine komfortablere Bearbeitung in den Tool-Einstellungen.
• Tool knowledge_document: Neuer optionaler Parameter knowledgePath ermöglicht das Abrufen eines Wissensdokuments anhand seines relativen Pfades (z. B. albert-ai-tools/agorum-ai-agents/show-chat-widget.md), ohne vorher den Knowledge-Tree abfragen zu müssen. Es muss entweder uuid oder knowledgePath angegeben werden.
• Bugfix: Bei den Einstellungen von Tool-Parameter, war die Auswahl auf 5 Einträge beschränkt bei Array Feldern, dies wurde behoben. Damit können nun beliebig viele Elemente hinzugefügt werden, ohne dass eine Blätterfunktion benötigt wird (die zuvor deaktiviert war).
• Bugfix: Im Tool create_edit_image_gemini wurde die Erkennung der Dateiendung anhand des zurückgegebenen mimeType eingebaut. Zuvor wurde immer .jpg als Endung verwendet, auch wenn das Bild beispielsweise als image/png geliefert wurde. Nun wird die korrekte Dateiendung passend zum mimeType gewählt.
• Bugfix: Im Tool aguila_widget wurde der aiContextToolPrompt korrigiert:
  • Das escaped Unicode-Zeichen \\u26d4 in der Überschrift wurde durch ein direktes Emoji ersetzt, da das Escaping im generierten Prompt nicht korrekt aufgelöst wurde.
  • Am Ende des Prompt-Textes wurde ein fehlender Trennstrich (---) ergänzt, um einen sauberen Abschluss zu gewährleisten.

Wissensverwaltung (Knowledge):

• Wissensverwaltung (Knowledge): Neuer Button Key kopieren in der Toolbar. Damit kann der Wissensbereichs-Schlüssel eines ausgewählten Wissensbereichs oder Ordners einfach in die Zwischenablage kopiert werden – sowohl als reiner Schlüssel als auch als fertiges Code-Snippet für die Verwendung im knowledge_tree-Tool (siehe Dokumentation).
• Wissensbereich „AI Tools Guide“ um Dokumentation zu Default Values und AI Context Tool Prompt erweitert.
• Wissensbereich „AI Tools Guide“ um Dokumentation zu .textArea(true) erweitert.
• Wissensbereich „show_chat_widget“: Deutlichen Warnhinweis ergänzt, dass Dateien mit dynamischem HTML zwingend die Dateiendung .dynamic.html behalten müssen – auch beim Umbenennen, Kopieren oder manuellen Erstellen. Ohne diese Endung funktioniert das Widget-Rendering nicht.
• Wissensbereich „show_chat_widget“: Neuen Abschnitt „CDN Library Loading – Mandatory Rules“ ergänzt – beschreibt einen dynamischen Script-Loader mit Fallback-Mechanismus für externe CDN-Libraries (z. B. Chart.js). Verhindert 404-Fehler durch feste Versionen und Ladeprobleme in iframe-Sandboxes.
• Wissensbereich „show_chat_widget“: Neuen Abschnitt „Chart.js Canvas Height – Preventing Infinite Growth“ ergänzt – beschreibt das Problem, dass Chart.js-Canvas-Elemente in iframes unendlich in der Höhe wachsen können, und dokumentiert die Lösung: Canvas in einen Container mit fester Höhe einbetten und maintainAspectRatio: false setzen.
• Bugfix: Wissensverwaltung (Knowledge) – Neue Ordner innerhalb eines Wissensbereichs wurden beim Aktualisieren („Wissen aktualisieren“) nicht als Änderung erkannt. Die Funktionen analyzeFolderSummary und updateFolderSummary in knowledge.js prüfen nun, ob ein Ordner neu hinzugekommen ist, und markieren ihn entsprechend als geändert.

Sandbox und Sandbox-Tools:

• Sandbox: Persistent-Flag – Das Tool sandbox_manage wurde um die Unterstützung für persistente Container erweitert:
  • Neuer Command set_persistent: Ändert das Persistent-Flag eines bestehenden Containers nachträglich (POST auf /containers/{name}/persistent).
  • Neuer optionaler Parameter persistent (Boolean): Kann beim Erstellen (create) und beim nachträglichen Ändern (set_persistent) verwendet werden.
  • Persistente Container werden nach Ablauf der Ablaufzeit nicht automatisch gelöscht.

ALBERT | AI Agents allgemein:

• Abhängigkeit aktualisiert: Mindestversion von ALBERT | AI auf 2.5.0 erhöht (benötigt den neuen handlerLoop-Mechanismus).
• Erweiterung: Preset „details chat“ – Das mitgelieferte Preset wurde um das Tool show_chat_widget erweitert, sodass nun auch interaktive Chat-Widgets im Details-Chat genutzt werden können.
• Parallele Tool Calls: Beim Start eines Chats mit Tools wird nun ein init-Aufruf durchgeführt, der die temporären Ordner mit der contextId vorab anlegt. Dadurch wird eine Race-Condition vermieden, bei der parallele Tool Calls gleichzeitig versuchten, denselben temporären Ordner zu erstellen. Parallele Tool Calls funktionieren nun zuverlässig.
• Pool-Bibliothek zentralisiert: Die pool.js in agorum.ai.agents verweist nun auf die zentrale Implementierung in agorum.ai. Bestehende require-Aufrufe funktionieren weiterhin ohne Anpassung.´
• Die Content-Funktionen getContent, setContentString und getContentString in tools.js prüfen nun vor dem Zugriff, ob das übergebene Objekt tatsächlich Content-fähig ist (getContent/setContent). Ist dies nicht der Fall, wird ein aussagekräftiger Fehler mit dem className des Objekts geworfen.
• Fehler behoben bei der oauth MCP Verbindung. Wenn eine Verbindung nicht mehr gültig ist, wird diese nun neu erzeugt und es findet eine erneute Authentifizierung statt.
• Bugfix: Kompatibilität bei der Nutzung von MCP-Services erhöht. Dadurch können nun auch weitere externe Dienste über MCP angebunden werden, wie beispielsweise Miro.
• Bugfix: Debug-Modus – Widget-Antworten – Im Debug-Modus wurden Widget-Antworten (type: 'widget') nicht als Tool-Antworten erkannt. Die Erkennung in messages.js wurde an drei Stellen korrigiert (findMatchingToolResponse, updateToolStatusVisibility, buildItemInnerHtml), sodass Widgets nun korrekt als Tool-Ergebnis angezeigt werden.
• Bugfix: iframe-Hintergrund – Der Hintergrund des Widget-iframes wurde von transparent auf #00000002 geändert, um ein Rendering-Problem bei bestimmten Browsern zu beheben, bei dem transparente iframes nicht korrekt dargestellt wurden.
• Debug-Logging (console.log('[widget-debug]...')) aus messages.js entfernt.

Reiter ALBERT | AI im Detailfenster:

• Das neue Chat-Widget im Detailfenster erlaubt das kontextsensitive Chatten mit der KI. Der aktuelle Kontext, also die aktuelle Auswahl im Explorer oder das aktuell ausgewählte Suchergebnis, ist der KI automatisch bekannt. Der Chat berücksichtigt den Inhalt, ohne dass die entsprechenden Dateien manuell zum Chat hinzugefügt werden müssen.
• Die KI kann Suchen innerhalb des aktuell ausgewählten Bereichs durchführen, Objekte lesen uvm.
• Innerhalb der Suche können Objekte markiert werden und mit ALBERT | AI dazu Fragen gestellt werden.
• Es wird ein Titel im Chat angezeigt, so dass der Benutzer weiß, in welchem Kontext er chattet (im Suchergebnis, mit einem Objekt, in einem Ordner).
• Das Widget ist Umgebungs-Aware. Je nach Ordner kann ein eigener Chat erstellt werden. Ist bereits ein Chat für ein bestimmtes Objekt oder Ordner vorhanden, der vom aktuellen Benutzer gestartet wurde, so wird dieser Chat automatisch geöffnet.
• Siehe Dokumentation.

Tools:

• Neues Tool documentation_search: Mit diesem Tool kann die KI in der agorum core Dokumentation Suchen durchführen (siehe Dokumentation).
• Tool move_object (siehe Dokumentation).
  • Wenn ein Objekt verschoben wird, das die ACL (obj.acl.name === 'sys_ag_temporary') hat, also ein
    temporary-Objekt ist, das verschoben wird, wird die ACL des Zielordners als Erstes gesetzt.
  • Mit dem Parameter 'setTargetAcl' kann zusätzlich die ACL des Zielordners auf das verschobene Objekt gesetzt werden.
• Tool call_preset: Aufrufe von Sub-Agenten/KIs werden nun auch in der übergeordneten Statistik gesammelt, sodass insgesamt sichtbar ist, wie viele Tokens verbraucht und wie viele Tool-Aufrufe durchgeführt wurden (siehe Dokumentation).
• Tools web-crawl und web-crawl-raw: Standardmäßig wird jetzt der Inhalt einer Seite mit einem Limit (Standard 20.000) geladen, um eine plötzliche Überladung des LLM zu vermeiden. Es ist daraufhin möglich, weitere Chunks der Seite zu laden (siehe Dokumentation).
• Tool agorum_ai_agents_library_basic_directory_tree: Ordnerstrukturen mit vielen Objekten werden durch ein 'limit' begrenzt. Wird das Limit überschritten, wird eine entsprechende Meldung zurückgegeben (siehe Dokumentation).
• Tool agorum_ai_agents_library_basic_agorum_core_query_search: Anstelle von 'contentonly' aus dem Index wird nun der Text des Objekts geholt, um eine Überlastung der KI etwa durch Mail-Anhänge zu verhindern (siehe Dokumentation).
• Tools call_preset, run_ai_loop_from_query und run_ai_loop_from_csv_file: Der Parameter 'disableDebug' wurde entfernt, da eine Protokollierung über Handler aktiviert werden kann.
• Tools write_content und get_content: Message-Properties werden jetzt korrekt gelesen und gespeichert.

Sandbox:

• Optimierung der 'baseUrl', sodass der Upload-Service korrekt aufgerufen wird. Es konnte manchmal vorkommen, dass das LLM die falsche 'baseUrl' übermittelte.
• Korrektur des Knowledge für Sandbox (zeigte auf das falsche Projekt). ${PATH} in Wissen wurde geändert in inpath:${PATHS}

• Installationsproblem im Paket behoben.
• Tool agorum_ai_agents_library_basic_call_preset angepasst, sodass nun der gesamte Text zurückgeliefert wird und nicht nur JSON-Anteile (sofern JSON gefunden wurde).
• Tool compact_context_history entfernt.

• Tool create_mail: Die Beschreibung der Parameter wurde erweitert. Bei user und from wurden die Default-Werte ergänzt (siehe Dokumentation).
• Neue Tools:
  • split_pdf zum Aufsplitten von PDF-Dateien (siehe Dokumentation).
  • merge_pdf zum Zusammenfügen von PDF-Dateien (siehe Dokumentation).
  • compact_context_history zum Zusammenfassen der aktuellen Historie, um mit einer kompakteren Version der Historie fortfahren zu können
• Binärer Content im KI-Wissen führt nicht mehr zu einem Fehler beim Lesen.
• Die write_content Tools wurden um einen Hash-Code erweitert, sodass die KI bei Schreibvorgängen erkennt, ob eine Datei außerhalb geändert wurde oder nicht (siehe Dokumentation). So wird vermieden, dass externe Änderungen verloren gehen.
• Tool agorum_ai_agents_library_basic_create_edit_image_gemini erweitert um die Parameter 'aspectRatio' und 'imageSize' (siehe Dokumentation). So können die Möglichkeiten des neuen Nano Banana 2 Modells ausgeschöpft werden: gemini-3-pro-image-preview
• Grundkonfiguration für die Nutzung von ALBERT | AI Sandbox hinzugefügt:
  • Preset: agorum_ai_agents_library_basic_preset_albert_ai_sandbox
  • Tool-Gruppe: agorum_ai_agents_library_basic_sandbox_tools_group
  • Informationen zur Einrichtung unter: agorum.ai.agents.library.basic/doc/ALBERT | AI Sandbox.txt
  • siehe Dokumentation

• Das Tool 'web_search' wurde um den Parameter 'additionalQuery' erweitert. Mit diesem Parameter kann die Query etwa um site:agorum.com erweitert werden, um die Suche auf diese URL einzuschränken.

• Wir haben einen Button für die Gruppe eingefügt, damit diese direkt bearbeitet werden kann.
• Die Tools 'write_content' und 'knowledge_write_content' wurden verbessert, sodass LLMs besser mit der partiellen Änderung von Dateien umgehen können.

• Es wurde ein Fehler in der Bearbeitungsmaske von Tools behoben. Wenn Eingaben gemacht wurden, das Fenster geschlossen wurde, ohne zu speichern, und dies danach wieder geöffnet wurde, waren die vorherigen Eingaben zurückgesetzt. Dies geschieht nun nicht mehr.
• Die Tools 'write_content' und 'knowledge_write_content' wurden weiter verbessert, sodass das LLM besser mit dem Batch Mode umgehen kann.

• Die Tools 'write_content' und 'knowledge_write_document' wurden erweitert, sodass nun gezielt Zeilen gelöscht und eingefügt werden können (siehe die Dokumentationen write_content und knowledge_write_document).
• Aus der function-schema-lib wurde die Funktion 'any' entfernt, da diese nicht valide in einem Tool-Schema ist. Stattdessen muss nun 'object' genutzt werden.
• Neues Tool 'ripe_database_lookup' hinzugefügt, um Firmeninformationen anhand einer IP-Adresse abfragen zu können (siehe Dokumentation).

• Es wurde eine potentielle Race-Condition in den Loop-Tools behoben: In seltenen Fällen konnte es vorkommen, dass der wiederholte Prozess (Loop) im Hintergrund gestartet wurde, die Rückmeldung an den Aufrufer aber bereits erfolgte, bevor der Prozess vollständig initialisiert war.
• Für die Tools Loop-Preset-Aufrufe und Einzel-Preset-Aufruf wurden Protokollierungsfunktionen hinzugefügt. Diese zeichnen detaillierte Informationen über die Ausführung auf und können bei Bedarf über den Parameter 'disableDebug=true' ausgeschaltet werden (siehe Dokumentation).

• Neues Tool: url_download_binary_file, damit kann über eine URL eine binäre Datei in agorum geholt werden (siehe Dokumentation).
• Neues Tool: metadb_read, Lesen von Daten aus der metaDB anhand eines MetaDB-Schlüssels (Pfad) (siehe Dokumentation).
• Das mcp-agorum-core-transfer - Tool wurde erweitert, sodass nun 'jwt' und 'url' als Tool-Parameter übergeben werden können. Somit ist es nicht mehr notwendig, diese Angaben auf MCP-Hub-Seite durchzuführen.
  In den Tool-Einstellungen gibt es nun für diese beiden Parameter je einen Platzhalter, welcher dynamisch beim Aufruf aufgelöst wird, in Abhängigkeit des aufrufenden Benutzers:
  • ${mcp.jwt}: generiert ein kurzzeitig gültiges Token für den Benutzer, der den Tool-Aufruf durchführt
  • ${mcp.transferUrl}: generiert die Transfer-URL für den agorum core Server. Beispiel:

     https://<AGORUM-SERVER>/api/rest/custom/agorum.ai.agents.transfer

• Diese beiden Platzhalter müssen lediglich als Parameter bei den Tools transfer_file_to_server und  receive_file_from_server angegeben werden. Diese werden dann beim Aufruf ersetzt.
• Das Tool agorum_ai_agents_library_basic_ai_assistent_information wurde um getAIAssistantReferencePath erweitert (siehe Dokumentation).
• Im Tool tool-description wurde ein Fehler behoben.
• Im Tool move-object wurde ein Fehler behoben.

• In Wissen hat sich die Helpdesk-Struktur geändert. Wenn diese schon genutzt wurde, muss diese umgebaut werden:
  • helpdesk --> helpdesc/basic
  • helpdesk-search -> helpdesk/search
  • helpdesk-ai-tools -> helpdesk/ai-tools
  • helpdesk-ai-assistant -> helpdesk/ai-assistant

• Neues Tool: ai_assistent_information. Mit diesem Tool kann abgefragt werden, welcher KI-Assistent ein bestimmtes Tool einsetzt.

• Neues Tool: fomat_convert_object konvertiert Dokumente in .pdf oder .txt.

• Optimierung des Tools inbox_helper. Ids ist nun ein Pflichtfeld.

• Neues Tool: object_attachments

• Fehler im Tool move_object beim Verschieben von verlinkten Objekten behoben

• Neue Tools: 'flush-index' und 'delete-object'

• Neues Tool: 'get_restore_history'

• Fehler in den Tools run-ai-loop-from-csv-file und run-ai-loop-from-query behoben.

• Fehler in Tool get-mail-attachments behoben

• Think Tool hinzugefügt, analog zu https://www.anthropic.com/engineering/claude-think-tool

• Im Tool 'agorum_ai_agents_library_basic_tool_descriptions' werden jetzt auch mcp-Tools berücksichtigt
• Es wurde das Tool "agorum_ai_agents_library_basic_create_edit_image_gemini" hinzugefügt, mit dem nun über das Gemini Image Model Bilder erstellt und geändert werden können.

• In der Tool-Konfiguration wurde ein Beschreibungsfeld hinzugefügt, mit dem eine kurze Beschreibung hinterlegt werden kann für die jeweilige Konfiguration (inklusive eines KI-Assistenten für das Schreiben).
• Die Option "Tool kann im Chat benutzt werden" wurde entfernt, da diese keine Auswirkungen hatte.

• Beim Ändern des Namens eines Tools wird nun nur noch der eigentliche Name ohne Projekt-Prefix angezeigt und auch nur dieser kann geändert werden. Das Projekt-Prefix wird automatisch wieder davorgehängt beim Speichern.
• Die maximale Länge für Toolnamen wurde auf 36 Zeichen beschränkt, da externe MCP-Clients eine Namensbeschränkung besitzen.
• Bei MCP-Aufrufen wird der Tool-Name ohne Projekt-Prefix angeboten, da externe MCP-Clients teilweise eine Längenbeschränkung besitzen.

• Bei den Tools agorum_ai_agents_library_basic_read_mail_data und agorum_ai_agents_library_basic_update_draft_mail wurde folgendes ergänzt
  • body  kann jetzt auch geändert werden, footer wird angepasst
  • body-footer wird automatisch angepasst, wenn die from-Adresse sich ändert

• Neue Tools:
  • agorum_ai_agents_library_basic_read_mail_data:  Mit diesem Tool können die Daten einer E-Mail ausgelesen werden.
  • agorum_ai_agents_library_basic_update_draft_mail: Mit diesem Tool können die Daten eines Mailentwurfes geändert werden.

• Zur URL des MCP-Servers von ALBERT | AI kann nun optional Suchfilter mitgegeben werden, um die Auswahl der Tools zu beschränken. Dies kann zum Beispiel dazu verwendet werden, um eine Toolgruppe zu definieren und nur die darin zugeordneten Tools via MCP zur Verfügung zu stellen. Beispiel: /api/rest/custom/agorum.ai.agents.mcp/NAME_DER_TOOL_GRUPPE
• Das Tool "Query search in agorum core" wurde angepasst, sodass es nicht mehr zum Fehler führt, wenn kein limit angegeben wurde. Zudem wurde das limit im Standard, bei Nichtangabe auf 10 gestellt.
• Bei MCP‑Aufrufen wird die contextId nun nur noch mitgeliefert, wenn das MCP-Tool dies auch unterstützt.

• Tool: Query search in agorum core korrigiert.
• Neue Tools:
  • Get Chat Info (agorum_ai_agents_library_basic_get_chat_info): Damit können Informationen über den Chat geholt werden, z.B. das aiPreset
  • create chat template (agorum_ai_agents_library_basic_create_chat_template): Damit kann aus dem Chat heraus eine Vorlage angelegt werden, von den vorangegangenen Eingaben im Chat

• Neues Tool: Get Mail Attachments (agorum_ai_agents_library_basic_get_mail_attachments)
  • Damit können die Anhänge von E-Mails geholt werden
• Neue Tools für Datenbank
  • Database create (agorum_ai_agents_library_basic_database_create)
  • Database read (agorum_ai_agents_library_basic_database_read)
  • Database update (agorum_ai_agents_library_basic_database_update)
  • Database delete (agorum_ai_agents_library_basic_database_delete)
  • Database show (agorum_ai_agents_library_basic_database_show)
• Neues Tool: Query search in agorum core (agorum_ai_agents_library_basic_agorum_core_query_search)
  • Damit können über einen agorum core query Ergebnisdaten von den gefundenen Objekten ausgegeben werden.
• Fehler in Knowledge-Tree behoben, wenn als knowledgeAreas [] übergeben wurde.
• Fehler in Knowledge-Editor, wenn in der Suche ungültige Objekte (z.B: Notizen) gefunden wurden.

• Plugin-Titel geändert.

• Neue Tools
  • run_ai_loop_from_csv_file: Starten eine KI-Schleife, basierend auf einer CSV-Datei
  • run_ai_loop_from_query: Starten einer KI-Schleife, basierend auf einer agorum core search query.
  • get_settings_acic_filter: Auslesen eines filters einer agorum core information center (acic) Konfiguration.
  • get_collection_names: Holen aller agorum core collection Namen
  • call_preset: Aufrufen einer KI mit einem preset, Text und optional Anhängen.
  • Mistral OCR
• Erweiterung Tools
  • search_in_agorum_core: Es ist nun möglich ein Feld "filterSettingName" mitzugeben, so dass dieses als Basis für die Suche genutzt werden kann. Auf diese Art kann die KI vorhandene Filter nutzen und Suchen durchführen, die im System bereits konfiguriert sind.
• Editor für KI-Wissen (knowledge) hinzugefügt
• Knowledge-Tools erweitert, sodass beim Tree-Tool auch Unterbereiche angegeben werden können.
• Knowledge-Tools hinzugefügt, um über ALBERT Wissen erstellen und ändern zu lassen.
• Aufruf von MCP Tools und Toolgroups wird nun unterstützt via MCP.
• Fehlermeldung in Tool get-previews.js erweitert
• upn: min max für beliebig viele Werte

• Erstes Release des neuen Plugin für die Verwendung von KI-Agenten und KI-Tools.
• Für die Dokumentation siehe ALBERT | AI Agents
• Voraussetzungen:
  
  • ALBERT | AI