Jitterbit QBR Deck Agent

Übersicht

Jitterbit stellt den QBR Deck Agent seinen Kunden über den Jitterbit Marketplace zur Verfügung. Dieser Agent automatisiert die Erstellung von Präsentationsdeck für vierteljährliche Geschäftsüberprüfungen (QBR) in Google Slides, indem er Kundendaten aus Salesforce, NetSuite und Produktnutzungs-APIs sammelt und diese Daten mit KI verarbeitet, um strukturierte Zusammenfassungen und Erkenntnisse zu erzeugen. Dieser Agent verwendet die Technik der Retrieval-Augmented Generation (RAG), die das Denken von LLM mit dem Zugriff auf externe Werkzeuge und Datenquellen kombiniert.

Der Agent erhält Anfragen über Slack-Slash-Befehle, fragt Salesforce nach Kontoinformationen, Kontakten und Supportfällen, ruft Projektdaten aus NetSuite ab und zieht Produktnutzungsmetriken aus regionalen APIs. Ein LLM verarbeitet die kombinierten Daten und generiert narrative Zusammenfassungen und Erkenntnisse. Der Agent dupliziert dann eine Google Slides-Vorlage in Google Drive, füllt die Folien mit den generierten Inhalten und sendet den Link zum fertigen Deck (oder eine Fehlermeldung) zurück an den Benutzer in Slack.

Der Agent führt die folgenden Aufgaben aus:

• Empfängt QBR-Generierungsanfragen von Benutzern über Slack-Slash-Befehle.
• Fragt Salesforce nach Kontoinformationen, Regionsdetails, Kontakten und Supportfällen.
• Ruft Projektdaten aus NetSuite ab.
• Zieht Produktnutzungsmetriken aus regionalen Produktnutzungs-APIs.
• Normalisiert alle gesammelten Daten in ein kanonisches Format zur Verarbeitung.
• Sendet die kombinierten Daten an ein LLM, um Zusammenfassungen und Erkenntnisse zu generieren.
• Dupliziert eine QBR-Folienvorlage in Google Drive für den Zielkunden.
• Füllt die Folien mit KI-generierten Inhalten.
• Sendet den Link zum fertigen Deck oder eine Fehlermeldung zurück an den Benutzer in Slack.

Dieses Dokument erklärt, wie man diesen KI-Agenten einrichtet und betreibt. Es behandelt Architektur, Voraussetzungen, Hinweise zur Aufforderung des Agenten und Schritte zur Installation, Konfiguration und Betrieb des KI-Agenten.

KI-Agent-Architektur

Dieser KI-Agent erstellt QBR-Präsentationen, indem er die Datenabfrage über Salesforce, NetSuite und Produktnutzungs-APIs orchestriert und dann ein LLM verwendet, um die Daten in eine ausgefüllte Google Slides-Präsentation zu synthetisieren. Eine typische Interaktion folgt diesen Schritten:

1. Ein Benutzer sendet einen /completeqbr Slash-Befehl an den Slack-Bot und gibt einen Kundennamen oder eine Salesforce-Kunden-ID an.
2. Slack ruft den Jitterbit API-Endpunkt auf, was den Hauptanforderungs-Handler auslöst.
3. Der Agent fragt Salesforce nach Kontoinformationen, Regionsdetails, Kontakten und Supportfällen.
4. Der Agent ruft Projektdaten von NetSuite ab.
5. Der Agent ruft Produktnutzungsmetriken von der entsprechenden regionalen Produktnutzungs-API ab.
6. Der Agent normalisiert alle gesammelten Daten in ein kanonisches Format.
7. Der Agent sendet die normalisierten Daten an das LLM, das Zusammenfassungen und Erkenntnisse für jeden Folienabschnitt generiert.
8. Der Agent dupliziert die Google Slides QBR-Vorlage in Google Drive und füllt jede Folie mit den generierten Inhalten aus.
9. Der Agent sendet den Link zur fertigen Präsentation an den Benutzer in Slack. Wenn ein Fehler auftritt (zum Beispiel, wenn der Kunde nicht gefunden wird oder mehrere Übereinstimmungen zurückgegeben werden), sendet der Agent stattdessen eine Fehlermeldung.

Workflow-Diagramm

Das folgende Diagramm zeigt den Hauptarbeitsablauf zur Anforderungshandhabung für den Jitterbit QBR Deck Agent.

Voraussetzungen

Sie benötigen die folgenden Komponenten, um diesen KI-Agenten zu verwenden.

Harmony-Komponenten

Sie müssen über eine Jitterbit Harmony-Lizenz mit Zugriff auf die folgenden Komponenten verfügen:

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• QBR Deck Agent, der als Lizenz-Add-On erworben wurde.

Unterstützte Endpunkte

Der KI-Agent verbindet sich mit den folgenden Endpunkten. Sie können andere Systeme integrieren, indem Sie die Endpunktkonfigurationen und Arbeitsabläufe des Projekts anpassen.

Großes Sprachmodell (LLM)

Der KI-Agent verwendet Azure OpenAI als Anbieter des LLM. Um Azure OpenAI zu nutzen, benötigen Sie ein Microsoft Azure-Abonnement mit Berechtigungen, um eine Azure OpenAI-Ressource mit einem bereitgestellten Modell zu erstellen.

Salesforce

Der Agent fragt Salesforce nach Kontodaten, Regionsdetails, Kontakten und Supportfällen. Sie müssen über ein Salesforce-Konto mit API-Zugriff und Berechtigungen zum Lesen von Konto-, Kontakt- und Fallaufzeichnungen verfügen.

NetSuite

Der Agent fragt NetSuite über eine SOAP-basierte Integration ab, um Projektdaten abzurufen. Sie müssen über ein NetSuite-Konto mit tokenbasierter Authentifizierung und Berechtigungen zum Lesen von Projektaufzeichnungen verfügen.

Produktnutzungs-APIs

Der Agent ruft Produktnutzungsmetriken von regionalen API-Endpunkten ab, die Nordamerika (NOAM), Europa/Mittlerer Osten/Afrika (EMEA) und Asien-Pazifik (APAC) abdecken. Sie müssen gültige API-Schlüssel für die entsprechenden Regionen haben.

Slack

Der Agent verwendet Slack als konversationelle Schnittstelle und Benachrichtigungskanal. Sie müssen über einen Slack-Arbeitsbereich verfügen, in dem Sie eine benutzerdefinierte App installieren können, sowie die Möglichkeit, ein App-Manifest zu erstellen und zu konfigurieren.

Google Cloud

Der Agent verwendet die Google Drive API und die Google Slides API, um eine Vorlage zu duplizieren und die generierte Präsentation zu füllen. Sie müssen über ein Google Cloud-Projekt verfügen, in dem beide APIs aktiviert sind, sowie über ein Dienstkonto mit Bearbeiterzugriff auf das Shared Drive, das die QBR-Vorlage und die Ausgabeverzeichnisse enthält.

Agentenaufforderungen

Der QBR Deck Agent erhält alle Anfragen als Slash-Befehle, die an den Slack-Bot gesendet werden. Dieser Abschnitt beschreibt die unterstützten Befehle und bietet Beispiel-Eingaben.

Richtlinien für Aufforderungen

Befolgen Sie diese Richtlinien, wenn Sie Befehle an den Agenten senden:

• Geben Sie einen Kunden mit dem Parameter customer= gefolgt vom Namen des Kunden oder der Salesforce-Konto-ID an.
• Wenn der Name mit mehr als einem Salesforce-Konto übereinstimmt, gibt der Agent einen Fehler zurück. Verwenden Sie die Salesforce-Konto-ID, um einen bestimmten Datensatz anzusprechen.
• Verwenden Sie /completeqbr, um ein vollständiges QBR-Präsentationsdeck zu erstellen.
• Verwenden Sie /singleslideqbr, um eine einzelne Folie zu erstellen. Verwenden Sie die Parameter customer= und slide=, um den Kunden und die zu generierende Folie anzugeben.

Beispielaufforderungen

Die folgenden Beispiele zeigen die Befehle, die der Agent unterstützt. Ersetzen Sie <customer name> durch den Namen des Kunden oder die Salesforce-Konto-ID.

Vollständiges QBR-Deck

Senden Sie den folgenden Befehl, um ein vollständiges QBR-Präsentationsdeck für einen Kunden zu erstellen.

Einzelne Folie QBR

Senden Sie den folgenden Befehl, um eine einzelne Folie für einen Kunden zu erstellen. Der Parameter slide= akzeptiert die folgenden Werte: title_1, Summary_1, Usage_1, Cases_1, Entitlements_1, Projects_1 oder team_1.

Installation, Konfiguration und Betrieb

Befolgen Sie diese Schritte, um diesen KI-Agenten zu installieren, zu konfigurieren und zu betreiben:

1. Projekt herunterladen und installieren
2. Azure OpenAI einrichten
3. Google Cloud einrichten
4. Google Drive vorbereiten
5. Projektvariablen konfigurieren
6. Verbindungen testen
7. Projekt bereitstellen
8. Eine benutzerdefinierte API erstellen
9. Die Slack-App erstellen und konfigurieren
10. Projekt-Workflows überprüfen
11. Projekt-Workflows auslösen

Für Troubleshooting-Anleitungen siehe Troubleshooting.

Projekt herunterladen und installieren

Befolge diese Schritte, um das Studio-Projekt für den KI-Agenten zu installieren:

1. Melde dich im Harmony-Portal unter https://login.jitterbit.com an und öffne den Marktplatz.

2. Suche den KI-Agenten mit dem Namen QBR Deck Agent. Um den Agenten zu finden, benutze die Suchleiste oder wähle im Bereich Filter unter Typ KI-Agent aus, um die Anzeige auf KI-Agenten zu beschränken.

3. Klicke auf den Link Dokumentation des Agenten, um die Dokumentation in einem separaten Tab zu öffnen. Halte den Tab geöffnet, um später darauf zurückzugreifen, nachdem das Projekt gestartet wurde.

4. Klicke auf Projekt starten, um einen zweistufigen Konfigurationsdialog zu öffnen.

   Hinweis

   Wenn du den KI-Agenten noch nicht gekauft hast, wird stattdessen Agent erhalten angezeigt. Klicke darauf, um einen Informationsdialog zu öffnen, und klicke dann auf Absenden, damit sich ein Vertreter mit dir in Verbindung setzt, um den KI-Agenten zu kaufen.

   Tipp

   Der Konfigurationsdialog enthält eine Warnung, die besagt, dass die Vorlage nicht importiert werden soll, bevor die Endpunktanpassungen angewendet werden. Diese Warnung gilt nicht für diesen KI-Agenten und kann ignoriert werden. Befolge stattdessen die empfohlene Reihenfolge der Schritte in dieser Dokumentation.

5. In Konfigurationsschritt 1, Anpassungen herunterladen, lade die bereitgestellte ZIP-Datei herunter, die die Ordnerstruktur von Google Drive und die QBR-Folienvorlage enthält.

6. Klicke auf Weiter.

7. In Konfigurationsschritt 2, Neues Projekt erstellen, wähle eine Umgebung aus, in der das Studio-Projekt erstellt werden soll, und klicke dann auf Projekt erstellen.

8. Nachdem der Fortschrittsdialog anzeigt, dass das Projekt erstellt wurde, benutze den Dialoglink Gehe zu Studio oder öffne das Projekt direkt von der Studio-Seite Projekte.

Azure OpenAI einrichten

Erstelle eine Azure OpenAI-Ressource und deploye ein Modell, das als LLM für den Agenten verwendet wird:

1. Melde dich im Azure-Portal an und erstelle eine Azure OpenAI-Ressource in deinem Abonnement.
2. Erstelle in Azure AI Foundry ein Deployment und notiere den Deployment-Namen und die Modell-ID.
3. Kopiere den API-Schlüssel und die Endpunkt-URL aus dem Abschnitt Schlüssel und Endpunkt der Ressource.
4. Speichere den Schlüssel, den Endpunkt und die Deployment-Details in den entsprechenden Projektvariablen, die unter Azure OpenAI aufgeführt sind.

Google Cloud einrichten

Erstellen Sie ein Google Cloud-Dienstkonto, um dem Agenten den Zugriff auf Google Drive und Google Slides zu ermöglichen:

1. Gehen Sie zu console.cloud.google.com, wählen Sie ein Projekt aus oder erstellen Sie ein neues, und aktivieren Sie die Google Drive API und die Google Slides API unter APIs & Dienste > Bibliothek.
2. Gehen Sie zu IAM & Admin > Dienstkonten und erstellen Sie ein neues Dienstkonto.
3. Klicken Sie auf der Registerkarte Schlüssel auf Schlüssel hinzufügen > Neuen Schlüssel erstellen, wählen Sie JSON aus und laden Sie die generierte Schlüsseldatei herunter.
4. Extrahieren Sie aus der heruntergeladenen JSON-Datei die Werte client_email, private_key und project_id und speichern Sie diese in den entsprechenden Projektvariablen, die unter Google Cloud aufgeführt sind.
5. Setzen Sie die Variable Google_OAuth_Scopes auf https://www.googleapis.com/auth/drive.

Google Drive vorbereiten

Laden Sie die QBR-Vorlage in ein Shared Drive hoch und gewähren Sie dem Dienstkonto Zugriff:

1. Stellen Sie in Google Drive sicher, dass das Ziel ein Shared Drive ist (nicht ein persönlicher Mein Drive-Ordner).
2. Gewähren Sie dem Dienstkonto (dem Wert von Google_Client_Email) Bearbeiter-Zugriff auf das Shared Drive.
3. Laden Sie die ZIP-Datei, die Sie in Projekt herunterladen und installieren heruntergeladen haben, in das Shared Drive hoch und entpacken Sie deren Inhalte. Überprüfen Sie, ob zwei Ordner erstellt wurden: Neue Dokumente und QBR-Vorlage.
4. Öffnen Sie den Ordner QBR-Vorlage, suchen Sie die Google Slides-Vorlagendatei und kopieren Sie die Vorlagendatei-ID aus der URL (der lange String zwischen /d/ und /edit).
5. Öffnen Sie den Ordner Neue Dokumente und kopieren Sie die Ordner-ID aus der URL (der String nach /folders/).
6. Speichern Sie beide IDs in den Projektvariablen Google_Drive_Template_File_Id und Google_Drive_Destination_Folder.

Projektvariablen konfigurieren

Setzen Sie im im Marketplace installierten Studio-Projekt Werte für die folgenden Projektvariablen.

Um Projektvariablen zu konfigurieren, verwenden Sie das Aktionsmenü des Projekts und wählen Sie Projektvariablen aus, um die Konfigurationsschublade zu öffnen.

Salesforce

NetSuite

Google Cloud

Produktnutzungs-APIs

Azure OpenAI

Testverbindungen

Test die Endpunktkonfigurationen, um die Konnektivität mit den definierten Projektvariablenwerten zu überprüfen.

Um Verbindungen zu testen, gehen Sie zur Projektendpunkte und -verbinder-Registerkarte der Designkomponentenpalette, fahren Sie mit der Maus über jeden Endpunkt und klicken Sie auf Test.

Projekt bereitstellen

Stellen Sie das Projekt bereit.

Um das Projekt bereitzustellen, verwenden Sie das Aktionsmenü des Projekts und wählen Sie Bereitstellen.

Eine benutzerdefinierte API erstellen

Erstellen Sie eine benutzerdefinierte API im Jitterbit API Manager, um den Einstiegspunkt des Agents freizugeben:

1. Erstellen Sie im API Manager eine neue benutzerdefinierte API mit einer POST-Methode am Pfad /newqbr.
2. Setzen Sie den Auslöser der Operation auf die API Request Handler-Operation im Workflow 1.0 Haupt-Einstieg – Slack API Request Handler.
3. Veröffentlichen Sie die API und kopieren Sie die generierte Endpunkt-URL.
4. Verwenden Sie diese URL für sowohl die {{Jitterbit API for complete QBR Report}} als auch die {{Jitterbit API for Partial QBR Report}} Platzhalter, wenn Sie das Slack-App-Manifest konfigurieren. Nur eine API ist erforderlich; beide Slash-Befehle verwenden denselben Endpunkt.

Die Slack-App erstellen und konfigurieren

Erstellen Sie eine Slack-App und konfigurieren Sie sie, um den Jitterbit API-Endpunkt aufzurufen:

1. Gehen Sie zu api.slack.com/apps und wählen oder erstellen Sie Ihre Slack-App.
2. Navigieren Sie im linken Menü zu App-Manifest und klicken Sie auf Manifest bearbeiten.
3. Fügen Sie das mit dem Projekt bereitgestellte Manifest-JSON in den Editor ein.
4. Ersetzen Sie sowohl die {{Jitterbit API for complete QBR Report}} als auch die {{Jitterbit API for Partial QBR Report}} Platzhalter durch dieselbe Jitterbit API-Endpunkt-URL, die in Eine benutzerdefinierte API erstellen erstellt wurde. Beide Slash-Befehle verwenden denselben Endpunkt; der Agent leitet sie intern basierend auf dem Befehlsnamen weiter.
5. Klicken Sie auf Änderungen speichern, um die Konfiguration anzuwenden.
6. Installieren oder deinstallieren Sie die App in Ihrem Arbeitsbereich, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Überprüfung der Projekt-Workflows

Das Studio-Projekt enthält neun Workflows, die die Funktionalität des QBR Deck Agent implementieren, organisiert in zwei funktionale Gruppen.

Haupteingang und KI-Logik

1.0 Haupteingang – Slack API Anforderungs-Handler

Dieser Workflow dient als zentrale Steuerungseinheit für den Agenten. Er empfängt eingehende Slack-Slash-Befehlsanforderungen über den Jitterbit-API-Endpunkt, validiert die Eingaben und leitet die Anforderungen an die entsprechenden Datenbeschaffungs-Workflows weiter. Nach der Datensammlung koordiniert er die Nachbearbeitungsoperationen und orchestriert die KI-Verarbeitung sowie die Erstellung der Folien.

8.0 Haupt – KI-Agenten-Tools-Logik

Dieser Workflow führt die grundlegende KI-Verarbeitungslogik aus. Er erstellt die Anforderungs-Payload aus den normalisierten Daten, sendet sie an das LLM und verarbeitet die zurückgegebenen Zusammenfassungen und Erkenntnisse. Der generierte Inhalt wird dann an die Google Slides-Workflows zur Einfügung in die Präsentation übergeben.

Dienstprogramme und Tool-Workflows

2.0 Dienstprogramm – Duplizieren der Google Slides-Vorlage

Dieser Workflow verwaltet die Vorlagen. Er authentifiziert sich bei Google Cloud mit einem OAuth-Token, ruft die konfigurierte QBR-Vorlagendatei von Google Drive ab, erstellt eine Kopie der Vorlage, weist ihr eine neue Date-ID zu und verschiebt sie in den konfigurierten Zielordner.

3.0 Dienstprogramm – Google Slides

Dieser Workflow verwaltet die Aktualisierungen des Folieninhalts. Er ändert die Folientitel, den Hauptinhalt und die Zusammenfassungen, ruft die Metadaten der Präsentation ab, verwaltet die Platzhalterzuordnung und führt abschließende Aktualisierungen durch, um sicherzustellen, dass alle Folien die von der KI generierten Erkenntnisse widerspiegeln.

4.0 Werkzeug – Kanonischer Eingabeverarbeiter

Dieser Workflow standardisiert die eingehenden Anforderungsdaten. Er lädt und normalisiert Daten aus mehreren Quellen in ein einheitliches kanonisches Format, um Konsistenz sicherzustellen, bevor die Daten an den KI-Verarbeitungsworkflow übergeben werden.

5.0 Dienstprogramm – Salesforce

Dieser Workflow integriert Salesforce-Daten in den Workflow. Er fragt Konten nach Namen oder Salesforce-Konto-ID ab, ruft Regionsdetails ab und holt verwandte Kontakte und Supportfälle, um CRM-Kontext für das QBR bereitzustellen.

6.0 Dienstprogramm – NetSuite

Dieser Workflow ruft projektbezogene Daten von NetSuite ab. Er sucht nach und gibt Projektaufzeichnungen zurück, um das QBR mit operativem oder finanziellem Kontext anzureichern.

7.0 Dienstprogramm – AskJBSales

Dieser Workflow verarbeitet Analysen zur Produktnutzung. Er ruft Produktnutzungsdaten von den konfigurierten regionalen API-Endpunkten ab, erstellt strukturierte Nutzungsdatensätze und kombiniert mehrere API-Antworten in die Daten, die vom KI-Verarbeitungsworkflow verwendet werden.

9.0 Dienstprogramm – Slack

Dieser Workflow verarbeitet ausgehende Slack-Kommunikation. Er sendet formatierte Nachrichten an Slack und liefert den Link zur abgeschlossenen Präsentation, Statusaktualisierungen oder Fehlermeldungen an den Benutzer, der die Anfrage ausgelöst hat.

Triggern Sie die Projekt-Workflows

Der QBR Deck Agent wird durch Slack-Slash-Befehle ausgelöst, die an die konfigurierte Slack-App gesendet werden. Wenn ein Benutzer den Befehl /completeqbr oder /singleslideqbr sendet, ruft Slack den Jitterbit API-Endpunkt auf, der die API Request Handler-Operation im 1.0 Main Entry – Slack API Request Handler-Workflow auslöst.

Bevor der Agent Befehle empfangen kann, muss die Slack-App in Ihrem Workspace installiert und die API-Endpunkt-URLs im App-Manifest konfiguriert werden. Siehe Erstellen und Konfigurieren der Slack-App und Erstellen einer benutzerdefinierten API.

Fehlerbehebung

Wenn Sie auf Probleme stoßen, überprüfen Sie die folgenden Protokolle für detaillierte Informationen zur Fehlerbehebung:

• API-Protokolle
• Betriebsprotokolle

Für zusätzliche Unterstützung kontaktieren Sie Jitterbit-Support.