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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, Low-Code-Integration großer Sprachmodelle (LLMs) und KI-Agent-Entwicklung ermöglichen, vorgefertigte agentengestützte 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 kontextabhängige, natürlichsprachige Entwicklung und Support bereitzustellen.

LLM-Integration und KI-Agent-Entwicklung

Jitterbit bietet eine Reihe von vorgefertigten Konnektoren zum Verbinden mit LLMs von Drittanbietern und zum Erstellen benutzerdefinierter, KI-gestützter Workflows. Jitterbit Studio ermöglicht das Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten benutzerdefinierter KI-Agenten. Man kann die grafische Oberfläche von Studio und die verfügbaren 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 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 gibt Ihnen die Flexibilität, das beste LLM für Ihre Anforderungen auszuwählen. Bestimmte Konnektoren wie Amazon Bedrock bieten Zugriff auf zusätzliche Modelle wie Amazon, Cohere und Meta.

Die vielen zusätzlichen Konnektoren von Jitterbit erleichtern eine direkte, auf APIs basierende und standardisierte Konnektivität und umfassen 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 Konnektoren wie Redis v2 verbinden sich mit Endpunkten, die für die Verwaltung des Kurzzeitgedächtnisses natürlicher und kontextbezogener Konversationen konzipiert sind. Alternativ können Sie Jitterbitts Cloud-nativen Cloud Datastore sowohl für Kurzzeitgedächtnis als auch für langfristige Persistenz nutzen, um Kontinuität und Personalisierung über mehrere Sitzungen hinweg zu gewährleisten.

Vorgefertigte KI-Agenten (Marketplace)

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

Lizenzierte Agenten

Die folgenden Agenten können 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 Agent für Wettbewerbspreise, der Konkurrenzpreise über Marktplätze mit KI analysiert, um Organisationen dabei zu unterstützen, datengestützte Preisentscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben.
  • Competitor Intel Agent: Interner Marktintelligenz-Agent, der Branchentrends und Konkurrenzaktualisierungen 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 dabei hilft, Kontakte effizienter zu finden, zu erstellen und zu aktualisieren.
  • Document Compliance Agent (AWS): Interner Dokumenten-Compliance-Agent, der Text aus PDF-Dateien mit Amazon Textract-Texterkennung (OCR) extrahiert und Amazon Bedrock KI nutzt, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu entfernen.
  • Document Compliance Agent (Azure): Interner Dokumenten-Compliance-Agent, der Text aus PDF-Dateien mit Azure Document Intelligence-Texterkennung (OCR) extrahiert und Azure AI Foundry nutzt, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu erkennen und zu entfernen.
  • Document Compliance Agent (Google): Interner Dokumenten-Compliance-Agent, der Text aus PDF-Dateien mit Google Document AI-Texterkennung (OCR) extrahiert und Google Vertex AI nutzt, 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 mit internen Systemen, Dokumentationsrepositorys und Speicherorten verbunden werden kann.
  • Lead Ops Agent: Interner Lead-Anreicherungs-Agent, der HubSpot-Formularübermittlungen abruft, übereinstimmende Salesforce-Lead-Datensätze aktualisiert und Lead-Daten mit ZoomInfo ergänzt.
  • Meeting Notes Agent: Interner Besprechungsnotizen-Agent, der Gemini-Besprechungsnotizen aus Gmail verarbeitet, KI-gestützte Zusammenfassungen und personalisierte Aktionselemente erstellt, Salesforce-Aufgaben und Ereignisse erstellt und personalisierte Slack-Benachrichtigungen an Besprechungsteilnehmer liefert.
  • QBR Deck Agent: Interner Agent zur Generierung von Quartalsübersichten (QBR), der die Erstellung von QBR-Präsentationsfolien in Google Slides durch Erfassung von Kundendaten aus Salesforce, NetSuite und Produktnutzungs-APIs automatisiert.
  • Sales Agent: Interner Agent zum Abrufen vertriebsbezogener Daten, konfiguriert zum Abfragen verbundener Systeme wie einem CRM.
  • Sales Quote Agent: Interner Angebotsgenerierungs-Agent, der den End-to-End-Angebotserstellungsprozess in Salesforce orchestriert, Aufschlagprozentsätze, Umlage und mehrjährige Verlängerungslogik anwendet, um Angebote und Angebots-PDFs zu generieren.
  • Security Alert Agent: Interner Agent zur Verarbeitung von Sicherheitsereignissen, 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 Agent zur Verarbeitung von Sicherheits-Informationsanfragen (RFI), der Fragebögen über Slack empfängt, KI-gestützte Antworten aus internen Wissensdatenbanken entwirft und versandfertige Word- und Excel-Dokumente liefert.
  • Sentiment Analysis Agent: Interner Agent für Sentimentanalyse, der die Kundenstimmung in Salesforce-Supportfällen bewertet, um Organisationen dabei zu helfen, Kundenzufriedenheitstrends zu verstehen und Fälle zu identifizieren, die Aufmerksamkeit benötigen.

Hinweis

Alle oben genannten Agenten mit Ausnahme der Agenten Account Intelligence, Document Compliance, Lead Ops, Meeting Notes und Security Alert nutzen 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:

  • Reaktiver Agent: Ein einfacher KI-Agent zu Lernzwecken, der auf Benutzerabfragen ohne Speicher oder erweiterte Tools reagiert.
  • Kontextueller Agent: Ein einfacher KI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem reaktiven Agent aufbaut, indem er Gesprächsverlauf speichert und den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg beibehält.
  • Salesforce Q&A Agent: Ein einfacher KI-Agent zu Lernzwecken, der auf dem kontextuellen Agent aufbaut, indem er ein spezifisches Tool hinzufügt, um bestimmte Fragen zu Salesforce-Kontodaten zu beantworten.
  • GitHub Agent mit MCP: Ein einfacher 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 einfacher KI-Agent mit einem Fine-Tuning-Utility zur Anpassung eines OpenAI-Modells mit Ihren Daten und einem Konversations-Agent, der Ihr Fine-Tuned-Modell verwendet.
  • Composite Agent: Ein einfacher KI-Agent, der ein LLM verwendet, um Benutzerabfragen zu analysieren und sie an den entsprechenden spezialisierten Agent weiterzuleiten.

Hinweis

Der Salesforce Q&A Agent, der GitHub Agent mit MCP und der Fine-Tuned LLM Agent nutzen 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 mithilfe von Jitterbit App Builder in intelligente Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter KI-Agenten erstellen.

  • Nutzen Sie Jitterbit's agentic AI Services
    Jitterbit bietet ein Professional-Services-Angebot zum Erstellen benutzerdefinierter agentic AI für Sie. Dieser Service stellt ein technisches Team für das durchgehende Design, die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von benutzerdefinierten KI-Agenten basierend auf spezifischen organisatorischen Anforderungen zur Verfügung. Nehmen Sie über unsere Jitterbit AI Webseite Kontakt mit einem KI-Experten auf.