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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 Rechenschaftspflicht konzentrieren. Sie bietet KI-Assistenten, die eine codefreie Entwicklung, Low-Code-Integration von Large Language Models (LLMs) und KI-Agent-Entwicklung ermöglichen, vorgefertigte agentengestützte KI und 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 kontextabhängige, natürlichsprachige Entwicklung und Unterstützung bereitzustellen.

LLM-Integration und KI-Agent-Entwicklung

Jitterbit bietet eine Reihe vorgefertigter Connectoren zum Verbinden mit LLMs von Drittanbietern und zum Erstellen benutzerdefinierter KI-gestützter Workflows. Jitterbit Studio ermöglicht das Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten benutzerdefinierter KI-Agenten. Mit der grafischen Benutzeroberfläche von Studio und verfügbaren Bausteinen können Sie Aufrufe an ein ausgewähltes LLM orchestrieren, Datentransformationen verwalten und die Workflow-Logik des Agenten definieren.

  • Amazon Bedrock: Registriert Tools oder sendet eine Eingabeaufforderung.
  • Anthropic Claude: Registriert Tools oder sendet eine Eingabeaufforderung.
  • Azure OpenAI: Registriert Tools oder erstellt eine Textvervollständigung oder ein Bild basierend auf einer Eingabeaufforderung.
  • Google Gemini: Registriert Tools oder sendet eine Eingabeaufforderung.
  • OpenAI: Registriert Tools oder erstellt eine Textvervollständigung, Transkription, ein Bild oder eine Übersetzung basierend auf einer Eingabeaufforderung.
  • MCP Client: Listet Tools auf oder führt ein bestimmtes Tool auf einem MCP-Server aus.

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

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

Zusätzliche Connectors wie Redis v2 verbinden sich mit Endpoints, die für die Verwaltung des Kurzzeitgedächtnisses von natürlichen und kontextbewussten Gesprächen konzipiert sind. Alternativ können Sie Jitterbits Cloud-natives Cloud Datastore sowohl für Kurzzeitgedächtnis als auch für langfristige Persistenz nutzen, um Kontinuität und Personalisierung über Sitzungen hinweg zu gewährleisten.

Vorgefertigte KI-Agenten (Marketplace)

Der Jitterbit Marketplace enthält vorgefertigte, konfigurierbare KI-Agenten, die für spezifische Geschäftsfunktionen konzipiert sind.

Lizenzierte Agenten

Die folgenden Agenten können zu Ihrer Lizenz hinzugefügt werden:

  • Account Intelligence Agent: Interner Account-Intelligence-Agent, der offene Salesforce-Aufgaben und Berichte überwacht, Besprechungsnotizen aus Gmail in Salesforce-Datensätze verarbeitet und priorisierte tägliche Aufgabenzusammenfassungen über Slack und E-Mail bereitstellt.
  • Competitive Pricing Agent: Interner Wettbewerbspreisagent, der Konkurrenzpreise über Marktplätze mit KI analysiert, um Organisationen bei datengestützten Preisentscheidungen zu unterstützen und wettbewerbsfähig zu bleiben.
  • Competitor Intel Agent: Interner Marktintelligenz-Agent, der Branchentrends und Konkurrenzupdates mithilfe der OpenAI-Websuche überwacht und automatisierte E-Mail-Briefings an konfigurierte Empfänger liefert.
  • CRM Contact Agent: Interner Kontaktverwaltungs-Agent, der Kontaktdatensätze für CRM-Systeme wie Salesforce über eine Konversationsschnittstelle verwaltet und Vertriebsteams hilft, Kontakte effizienter zu finden, zu erstellen und zu aktualisieren.
  • Document Compliance Agent (AWS): Interner Dokumentkonformitäts-Agent, der Text aus PDF-Dateien mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) von Amazon Textract extrahiert und Amazon Bedrock KI anwendet, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu entfernen.
  • Document Compliance Agent (Azure): Interner Dokumentkonformitäts-Agent, der Text aus PDF-Dateien mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) von Azure Document Intelligence extrahiert und Azure AI Foundry anwendet, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu entfernen.
  • Document Compliance Agent (Google): Interner Dokumentkonformitäts-Agent, der Text aus PDF-Dateien mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) von Google Document AI 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 Mitarbeiteronboarding, Schulungsverwaltung, IT-Anfragen und Softwarebereitstellung.
  • Knowledge Agent: Interner Wissensdatenbank-Abruf-Agent, der sich mit internen Systemen, Dokumentationsrepositorys und Speicherorten verbinden kann.
  • Lead Ops Agent: Interner Lead-Anreicherungs-Agent, der HubSpot-Formularübermittlungen abruft, entsprechende Salesforce-Lead-Datensätze aktualisiert und Lead-Daten mithilfe von ZoomInfo erweitert.
  • Meeting Notes Agent: Interner Besprechungsnotizen-Agent, der Gemini-Besprechungsnotizen aus Gmail verarbeitet, KI-gestützte Zusammenfassungen und aufgabenspezifische Aktionselemente pro Teilnehmer generiert, Salesforce-Aufgaben und -Ereignisse erstellt und personalisierte Slack-Benachrichtigungen an Besprechungsteilnehmer liefert.
  • QBR Deck Agent: Interner Quarterly-Business-Review-(QBR-)Generierungs-Agent, der die Erstellung von QBR-Präsentationsfolien in Google Slides automatisiert, indem Kundendaten aus Salesforce, NetSuite und Produktnutzungs-APIs erfasst werden.
  • Sales Agent: Interner vertriebsbezogener Datenabruf-Agent, der für die Abfrage verbundener Systeme wie eines CRM konfiguriert ist.
  • Security Alert Agent: Interner Sicherheitsereignisverarbeitungs-Agent, der Warnungen von Wazuh und Tenable empfängt, KI zur Analyse und Klassifizierung von Ereignissen nutzt, Benachrichtigungen dedupliziert und strukturierte Warnungen über Slack und E-Mail liefert.
  • Security RFI Agent: Interner Sicherheits-Request-for-Information-(RFI-)Verarbeitungs-Agent, der Fragebögen über Slack empfängt, KI-gestützte Antworten aus internen Wissensdatenbanken entwirft und versandfertige Word- und Excel-Dokumente liefert.
  • Sentiment Analysis Agent: Interner Sentimentanalyse-Agent, der die Kundenstimmung in Salesforce-Supportfällen bewertet, um Organisationen dabei zu helfen, Kundenzufriedenheitstrends zu verstehen und Fälle zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern.

Hinweis

Alle oben genannten Agenten außer den Agenten 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 Agenten stehen allen Kunden zur Verfügung, um Sie bei der Erlernung der KI-Agent-Entwicklung zu unterstützen:

  • Reactive Agent: Grundlegender KI-Agent zu Lernzwecken, der auf Benutzerabfragen ohne Speicher oder erweiterte Tools reagiert.
  • Contextual Agent: Grundlegender KI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem Reactive Agent aufbaut, indem er Gesprächsverlauf speichert und den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg beibehält.
  • Salesforce Q&A Agent: Grundlegender KI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem Contextual Agent aufbaut, indem er ein spezifisches Tool hinzufügt, um bestimmte Fragen zu Salesforce-Kontodaten zu beantworten.
  • GitHub Agent with MCP: Ein grundlegender KI-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 KI-Agent, der ein Fine-Tuning-Dienstprogramm enthält, um ein OpenAI-Modell mit Ihren Daten anzupassen, sowie einen Konversationsagenten, der Ihr Fine-Tuned-Modell verwendet.
  • Composite Agent: Ein grundlegender KI-Agent, der ein LLM verwendet, um Benutzerabfragen zu analysieren und sie an den entsprechenden spezialisierten Agenten 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 KI-Agenten und intelligente Anwendungen

Um Ihre spezifischen Anforderungen an Automatisierung und Orchestrierung zu erfüllen, können Sie entweder Ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Agenten und intelligenten Apps erstellen oder wir erstellen diese für Sie:

  • 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 How to build AI agents.

  • Nutzen Sie die agentic AI-Services von Jitterbit
    Jitterbit bietet ein Professional-Services-Angebot zum Erstellen benutzerdefinierter agentic AI für Sie an. Dieser Service bietet ein technisches Team für Design, Entwicklung, Tests und Bereitstellung von benutzerdefinierten KI-Agenten auf der Grundlage spezifischer organisatorischer Anforderungen. Verbinden Sie sich mit einem KI-Experten über unsere Jitterbit AI-Webseite.