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Übersicht über Jitterbit Harmony AI

Einführung

Die Harmony-Plattform von Jitterbit ist mit KI-Funktionen ausgestattet, die sich auf Sicherheit, Governance und Verantwortlichkeit konzentrieren. Sie bietet KI-Assistenten, die eine No-Code-Entwicklung, eine Low-Code-Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) und die Entwicklung von KI-Agenten ermöglichen, vorgefertigte agentische KI und die Werkzeuge, um eigene benutzerdefinierte KI-Agenten und intelligente Anwendungen zu entwerfen.

Harmony AI-Assistenten

Die KI-Assistenten von Jitterbit sind in verschiedene Komponenten der Harmony-Plattform integriert, um kontextbezogene, sprachgesteuerte Entwicklung und Unterstützung zu bieten.

LLM-Integration und Entwicklung von KI-Agenten

Jitterbit bietet eine Reihe von vorgefertigten Connectoren für die Verbindung mit Drittanbieter-LLMs und den Aufbau benutzerdefinierter KI-gesteuerter Workflows. Jitterbit Studio ermöglicht das Design, die Bereitstellung und das Management benutzerdefinierter KI-Agenten. Sie können die grafische Benutzeroberfläche von Studio und die verfügbaren Bausteine nutzen, um Aufrufe an ein ausgewähltes LLM zu orchestrieren, Datenumwandlungen zu verwalten und die Logik des Agenten-Workflows zu definieren.

  • Amazon Bedrock: Registriert Werkzeuge oder sendet einen Prompt.
  • Azure OpenAI: Registriert Werkzeuge oder erstellt eine Textvervollständigung oder ein Bild basierend auf einem Prompt.
  • Google Gemini: Registriert Werkzeuge oder sendet einen Prompt.
  • OpenAI: Registriert Werkzeuge oder erstellt eine Textvervollständigung, Transkription, ein Bild oder eine Übersetzung basierend auf einem Prompt.
  • MCP Client: Listet Werkzeuge auf oder führt ein bestimmtes Werkzeug auf einem MCP-Server aus.

Jitterbit Harmony ist modellunabhängig und bietet Ihnen die Flexibilität, das beste LLM für Ihre Bedürfnisse auszuwählen. Bestimmte Connectoren wie Amazon Bedrock bieten Zugang zu zusätzlichen Modellen wie Anthropic, Amazon, Meta und Cohere.

Die zahlreichen zusätzlichen Connectoren von Jitterbit erleichtern die direkte API-basierte und standardspezifische Konnektivität und unterstützen vektorbasierte Datenbanken wie Pinecone und Elasticsearch. Solche Datenbanken unterstützen intelligentere Suchen, um sofort die relevantesten Informationen aus einem großen Datensatz abzurufen.

Zusätzliche Connectoren wie Redis v2 verbinden sich mit Endpunkten, die für die Verwaltung des Kurzzeitgedächtnisses von natürlichen und kontextbewussten Gesprächen ausgelegt sind, oder Sie können Jitterbits cloud-native Cloud Datastore sowohl für Kurzzeitgedächtnis als auch für langfristige Persistenz zur Gewährleistung von Kontinuität und Personalisierung über Sitzungen hinweg nutzen.

Vorgefertigte KI-Agenten (Marktplatz)

Der Jitterbit-Marktplatz umfasst vorgefertigte, konfigurierbare KI-Agenten, die für spezifische Geschäftsbereiche entwickelt wurden. Diese Agenten fungieren als Vorlagen für gängige Anwendungsfälle.

  • HR-Agent: Interner HR-Agent zur Verwaltung von Workflows wie Mitarbeiter-Onboarding, Schulungsadministration, IT-Anfragen und Softwarebereitstellung.
  • Wissensagent: Interner Agent zur Abfrage von Wissensdatenbanken, der mit internen Systemen, Dokumentationsrepositories und Speicherorten interagieren kann.
  • Vertriebsagent: Interner Agent zur Abfrage vertriebsbezogener Daten, der konfiguriert ist, um verbundene Systeme wie ein CRM abzufragen.
  • Reaktiver Agent: Basis-KI-Agent zu Lernzwecken, der auf Benutzeranfragen ohne Gedächtnis oder fortgeschrittene Werkzeuge reagiert.
  • Kontextualer Agent: Basis-KI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem Reaktiven Agenten aufbaut, indem er den Gesprächsverlauf speichert und den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg aufrechterhält.
  • Salesforce Q&A-Agent: Basis-KI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem Kontextualen Agenten aufbaut, indem er ein spezifisches Werkzeug hinzufügt, um bestimmte Fragen zu Salesforce-Kontodetails zu beantworten.
  • GitHub-Agent mit MCP: Ein grundlegender KI-Agent, der das Model Context Protocol (MCP) nutzt, um Werkzeuge auf einem MCP-Server auszuführen und als Chatbot-Assistent zu fungieren.
  • Feinabgestimmter LLM-Agent: Ein grundlegender KI-Agent, der ein Feinabstimmungswerkzeug enthält, um ein OpenAI-Modell mit Ihren Daten anzupassen, sowie einen Konversationsagenten, der Ihr feinabgestimmtes Modell verwendet.

Hinweis

Alle außer den Reaktiven und Kontextualen Agenten verwenden die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technik, die LLM-Argumentation mit dem Zugriff auf externe Werkzeuge und Datenquellen kombiniert.

Anpassbare KI-Agenten und intelligente Anwendungen

Um Ihre spezifischen Kernautomatisierungs- und Orchestrierungsbedürfnisse zu erfüllen, können Sie entweder Ihre eigenen angepassten KI-Agenten und intelligenten Apps erstellen oder wir können sie für Sie erstellen:

  • Erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Agenten und intelligenten Anwendungen
    Erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Agenten mit Jitterbit Studio und Jitterbit API Manager und integrieren Sie diese KI-Agenten in intelligente Anwendungen mit Jitterbit App Builder. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter Wie man KI-Agenten erstellt.

  • Nutzen Sie die agentischen KI-Dienste von Jitterbit
    Jitterbit bietet ein professionelles Dienstleistungsangebot zur Erstellung maßgeschneiderter agentischer KI für Sie. Dieser Service stellt ein technisches Team für das End-to-End-Design, die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung benutzerdefinierter KI-Agenten basierend auf spezifischen organisatorischen Anforderungen zur Verfügung. Kontaktieren Sie einen KI-Experten über unsere Jitterbit AI-Webseite.