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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 No-Code-Entwicklung, Low-Code-Integration von Large Language Models (LLMs) und KI-Agent-Entwicklung ermöglichen, vorkonfigurierte agentische KI sowie die Tools zum Entwerfen eigener benutzerdefinierter KI-Agenten und intelligenter Anwendungen.

Harmony-KI-Assistenten

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

LLM-Integration und KI-Agent-Entwicklung

Jitterbit bietet eine Reihe vorkonfigurierter Connectors zum Verbinden mit LLMs von Drittanbietern und zum Erstellen benutzerdefinierter KI-gestützter Workflows. Jitterbit Studio ermöglicht das Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten benutzerdefinierter KI-Agenten. Sie können die grafische Oberfläche von Studio und verfügbare Bausteine nutzen, um Aufrufe an ein ausgewähltes LLM zu orchestrieren, Datentransformationen zu verwalten und die Workflow-Logik des Agenten zu definieren.

  • Amazon Bedrock: Registriert Tools oder sendet eine Aufforderung.
  • Anthropic Claude: Registriert Tools oder sendet eine Aufforderung.
  • Azure OpenAI: Registriert Tools oder erstellt eine Textfertigstellung oder ein Bild basierend auf einer Aufforderung.
  • Google Gemini: Registriert Tools oder sendet eine Aufforderung.
  • Ollama: Registriert Tools oder sendet eine Aufforderung an Ollama Cloud oder einen selbst gehosteten Ollama-Server.
  • OpenAI: Registriert Tools oder erstellt eine Textfertigstellung, Transkription, ein Bild oder eine Übersetzung basierend auf einer Aufforderung.
  • MCP Client: Listet Tools auf oder führt ein bestimmtes Tool auf einem MCP-Server aus.

Jitterbit Harmony ist modellunabhängig und gibt Ihnen die Flexibilität, das beste LLM für Ihre Anforderungen auszuwählen. Bestimmte Connectors wie Amazon Bedrock bieten Zugriff auf zusätzliche Modelle wie Amazon, Cohere und Meta.

Die vielen zusätzlichen Connectors von Jitterbit ermöglichen direkte API-basierte und standardisierte Konnektivität und bieten Unterstützung für vektorbasierte Datenbanken wie Pinecone, Elasticsearch und Chroma. Solche Datenbanken unterstützen intelligentere Suchen, um die relevantesten Informationen aus einem großen Datensatz sofort abzurufen.

Zusätzliche Connectors wie Redis v2 verbinden sich mit Endpoints, die für die Verwaltung des Kurzzeitgedächtnisses von natürlichen und kontextbewussten Gesprächen ausgelegt sind. Alternativ können Sie Jitterbit's Cloud-natives Cloud Datastore für Kurzzeitgedächtnis und Langzeitpersistenz zur Gewährleistung von Kontinuität und Personalisierung über Sitzungen hinweg nutzen.

Vorgefertigte KI-Agenten (Marketplace)

Jitterbit Marketplace enthält vorgefertigte, konfigurierbare KI-Agenten, die für spezifische Geschäftsfunktionen entwickelt wurden.

Lizenzierte Agenten

Die folgenden Agenten können Ihrer Lizenz hinzugefügt werden:

  • Account Intelligence Agent: Interner Account-Intelligence-Agent, der offene Salesforce-Aufgaben und Berichte überwacht, Meetingnotizen aus Gmail in Salesforce-Datensätze verarbeitet und priorisierte tägliche Task-Digests über Slack und E-Mail bereitstellt.
  • Competitive Pricing Agent: Interner Competitive-Pricing-Agent, der Konkurrentenpreise auf Marktplätzen mithilfe von KI analysiert, um Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Preisentscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben.
  • Competitor Intel Agent: Interner Market-Intelligence-Agent, der Branchentrends und Konkurrentenupdates mithilfe der OpenAI-Websuche überwacht und automatisierte E-Mail-Briefings an konfigurierte Empfänger bereitstellt.
  • CRM Contact Agent: Interner Kontaktverwaltungs-Agent, der Kontaktdatensätze für CRM-Systeme wie Salesforce über eine konversative Schnittstelle verwaltet und Verkaufsteams dabei hilft, Kontakte effizienter zu suchen, zu erstellen und zu aktualisieren.
  • Document Compliance Agent (AWS): Interner Document-Compliance-Agent, der Text aus PDF-Dateien mithilfe der Amazon-Textract-Optische-Zeichenerkennung (OCR) extrahiert und Amazon Bedrock AI anwendet, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu entfernen.
  • Document Compliance Agent (Azure): Interner Document-Compliance-Agent, der Text aus PDF-Dateien mithilfe der Azure Document Intelligence-Optische-Zeichenerkennung (OCR) extrahiert und Azure AI Foundry anwendet, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu entfernen.
  • Document Compliance Agent (Google): Interner Document-Compliance-Agent, der Text aus PDF-Dateien mithilfe der Google Document AI-Optische-Zeichenerkennung (OCR) extrahiert und Google Vertex AI anwendet, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu entfernen.
  • HR Agent: Interner HR-Agent zur Verwaltung von Workflows wie Mitarbeitereinsätze, Schulungsverwaltung, IT-Anfragen und Softwarebereitstellung.
  • Knowledge Agent: Interner Knowledge-Base-Abruf-Agent, der sich mit internen Systemen, Dokumentationsrepositories und Speicherorten verbinden kann.
  • Lead Ops Agent: Interner Lead-Enrichment-Agent, der HubSpot-Formularübermittlungen abruft, zugehörige Salesforce-Lead-Datensätze aktualisiert und Lead-Daten mithilfe von ZoomInfo erweitert.
  • Meeting Notes Agent: Interner Meeting-Notes-Agent, der Gemini-Meetingnotizen aus Gmail verarbeitet, KI-gestützte Zusammenfassungen und aufgabenspezifische Action Items pro Teilnehmer generiert, Salesforce-Tasks und Events erstellt und personalisierte Slack-Benachrichtigungen an Meetingteilnehmer bereitstellt.
  • QBR Deck Agent: Interner Quarterly-Business-Review-(QBR)-Generierungs-Agent, der die Erstellung von QBR-Präsentationsfolien in Google Slides automatisiert, indem er Kundendaten aus Salesforce, NetSuite und Produktnutzungs-APIs sammelt.
  • Sales Agent: Interner vertriebsbezogener Datenabruf-Agent, der für die Abfrage verbundener Systeme wie eines CRM konfiguriert ist.
  • Sales Quote Agent: Interner Angebotsgenerierungs-Agent, der den End-to-End-Angebotserstellungsprozess in Salesforce orchestriert, Aufschlagsprozentzahlen, Anteilige Berechnung und Multi-Jahr-Verlängerungslogik anwendet, um Angebote und Angebots-PDFs zu generieren.
  • Security Alert Agent: Interner Sicherheitsereignisverarbeitungs-Agent, der Benachrichtigungen von Wazuh und Tenable empfängt, KI zur Analyse und Klassifizierung von Ereignissen einsetzt, Benachrichtigungen dedupliziert und strukturierte Benachrichtigungen über Slack und E-Mail bereitstellt.
  • Security RFI Agent: Interner Security-RFI-(Request for Information)-Verarbeitungs-Agent, der Fragebögen über Slack empfängt, KI-gestützte Antworten aus internen Knowledge Bases entwirft und versandfertige Word- und Excel-Dokumente bereitstellt.
  • Sentiment Analysis Agent: Interner Sentiment-Analyse-Agent, der die Kundensentiment in Salesforce-Support-Fällen bewertet, um Unternehmen dabei zu helfen, Kundenzufriedenheitstrends zu verstehen und Fälle zu identifizieren, die Aufmerksamkeit benötigen.

Hinweis

Alle oben aufgeführten Agents mit Ausnahme der Agents Account Intelligence, Document Compliance, Lead Ops, Meeting Notes und Security Alert verwenden die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technik, die LLM-Reasoning mit Zugriff auf externe Tools und Datenquellen kombiniert.

Learning Agents

Die folgenden Agents stehen allen Kunden zur Verfügung, um Sie beim Erlernen der AI-Agent-Entwicklung zu unterstützen:

  • Reactive Agent: Grundlegender AI-Agent zu Lernzwecken, der auf Benutzeranfragen antwortet, ohne Speicher oder erweiterte Tools zu nutzen.
  • Contextual Agent: Grundlegender AI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem Reactive Agent aufbaut, indem er Konversationsverlauf speichert und den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg beibehält.
  • Salesforce Q&A Agent: Grundlegender AI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem Contextual Agent aufbaut und ein spezifisches Tool hinzufügt, um bestimmte Fragen zu Salesforce-Kontodaten zu beantworten.
  • GitHub Agent mit MCP: Ein grundlegender AI-Agent, der das Model Context Protocol (MCP) nutzt, um Tools auf einem MCP-Server auszuführen und als Chatbot-Assistent zu fungieren.
  • Fine-Tuned LLM Agent: Ein grundlegender AI-Agent mit einem Fine-Tuning-Utility, um ein OpenAI-Modell mit Ihren Daten anzupassen, sowie einen Conversational Agent, der Ihr Fine-Tuned-Modell verwendet.
  • Composite Agent: Ein grundlegender AI-Agent, der ein LLM nutzt, um Benutzeranfragen zu analysieren und an den entsprechenden spezialisierten Agent weiterzuleiten.

Hinweis

Der Salesforce Q&A Agent, der GitHub Agent with MCP und der Fine-Tuned LLM Agent verwenden die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technik, die LLM-Reasoning mit Zugriff auf externe Tools und Datenquellen kombiniert.

Benutzerdefinierte AI-Agents und intelligente Anwendungen

Um Ihre spezifischen Anforderungen zur Automatisierung und Orchestrierung zu erfüllen, können Sie entweder eigene benutzerdefinierte AI-Agents und intelligente Apps erstellen oder wir können diese für Sie erstellen:

  • Erstellen Sie eigene benutzerdefinierte AI-Agents und intelligente Anwendungen
    Erstellen Sie eigene benutzerdefinierte AI-Agents mit Jitterbit Studio und Jitterbit API Manager und integrieren Sie diese AI-Agents mithilfe von Jitterbit App Builder in intelligente Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter Wie man AI-Agents erstellt.

  • Nutzen Sie die agentic AI Services von Jitterbit
    Jitterbit bietet ein Professional-Services-Angebot für die Erstellung benutzerdefinierter agentic AI für Sie. Dieser Service stellt ein technisches Team für das durchgehende Design, die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von Custom AI-Agents basierend auf spezifischen Organisationsanforderungen bereit. Wenden Sie sich über unsere Jitterbit AI Webseite an einen AI-Experten.