Jitterbit QBR Deck Agent

Übersicht

Jitterbit stellt den QBR Deck Agent über den Jitterbit Marketplace bereit. Dieser Agent automatisiert die Erstellung von Quarterly-Business-Review-Präsentationen (QBR) in Google Slides, indem er Kundendaten aus Salesforce, NetSuite und Produktnutzungs-APIs erfasst und diese Daten mit KI verarbeitet, um strukturierte Zusammenfassungen und Erkenntnisse zu erstellen. Der Agent nutzt die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technik, die LLM-Reasoning mit Zugriff auf externe Tools und Datenquellen kombiniert.

Der Agent empfängt Anfragen über Slack Slash Commands, fragt Salesforce nach Kontodaten, Kontakten und Supportfällen ab, ruft Projektdaten aus NetSuite ab und extrahiert Produktnutzungsmetriken aus regionalen APIs. Ein LLM verarbeitet die zusammengefassten Daten und erstellt narrative Zusammenfassungen und Erkenntnisse. Der Agent dupliziert dann eine Google Slides-Vorlage in Google Drive, füllt die Folien mit dem generierten Inhalt und sendet den abgeschlossenen Decklink (oder eine Fehlerbenachrichtigung) an den Benutzer in Slack zurück.

Der Agent führt die folgenden Aufgaben aus:

• Empfängt QBR-Generierungsanfragen von Benutzern über Slack Slash Commands.
• Fragt Salesforce nach Kontoinformationen, Regionaldetails, Kontakten und Supportfällen ab.
• Ruft Projektdaten aus NetSuite ab.
• Extrahiert Produktnutzungsmetriken aus regionalen Produktnutzungs-APIs.
• Normalisiert alle erfassten Daten in ein kanonisches Format zur Verarbeitung.
• Sendet die zusammengefassten Daten an ein LLM, um Zusammenfassungen und Erkenntnisse zu erstellen.
• Dupliziert eine QBR-Folienvorlage in Google Drive für den Zielkunden.
• Füllt die Folien mit KI-generiertem Inhalt.
• Sendet den abgeschlossenen Decklink oder eine Fehlerbenachrichtigung an den Benutzer in Slack zurück.

Dieses Dokument erklärt die Einrichtung und den Betrieb dieses KI-Agents. Es behandelt die Architektur, Voraussetzungen, Anleitung zur Abfrage des Agents und Schritte zur Installation, Konfiguration und zum Betrieb des KI-Agents.

KI-Agent-Architektur

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

1. Ein Benutzer sendet einen /completeqbr Slash Command an den Slack Bot und gibt dabei einen Kundennamen oder eine Salesforce-Konto-ID an.
2. Slack ruft den Jitterbit API-Endpunkt auf, der den Hauptanforderungshandler auslöst.
3. Der Agent fragt Salesforce nach Kontoinformationen, Regionaldetails, Kontakten und Supportfällen ab.
4. Der Agent ruft Projektdaten aus NetSuite ab.
5. Der Agent ruft Produktnutzungsmetriken aus der entsprechenden regionalen Produktnutzungs-API ab.
6. Der Agent normalisiert alle erfassten 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 dem generierten Inhalt.
9. Der Agent sendet den abgeschlossenen Decklink an den Benutzer in Slack. Falls ein Fehler auftritt (z. B. Kunde nicht gefunden oder mehrere Übereinstimmungen zurückgegeben), sendet der Agent stattdessen eine Fehlerbenachrichtigung.

Workflow-Diagramm

Das folgende Diagramm zeigt den Hauptanforderungsbearbeitungs-Workflow für den Jitterbit QBR Deck Agent.

Voraussetzungen

Sie benötigen die folgenden Komponenten, um diesen KI-Agent zu nutzen.

Harmony-Komponenten

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

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

Unterstützte Endpunkte

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

Large Language Model (LLM)

Der KI-Agent nutzt Azure OpenAI als LLM-Provider. Um Azure OpenAI zu nutzen, benötigen Sie ein Microsoft Azure-Abonnement mit Berechtigungen zum Erstellen einer Azure OpenAI-Ressource mit einem bereitgestellten Modell.

Salesforce

Der Agent fragt Salesforce nach Kontodaten, Regionsdetails, Kontakten und Support-Cases ab. Sie benötigen ein Salesforce-Konto mit API-Zugriff und Anmeldedaten mit Berechtigungen zum Lesen von Konto-, Kontakt- und Case-Datensätzen.

NetSuite

Der Agent fragt NetSuite über SOAP-basierte Integration ab, um Projektdaten abzurufen. Sie benötigen ein NetSuite-Konto mit Token-basierter Authentifizierung, die Berechtigungen zum Lesen von Projektdatensätzen hat.

Product-Usage-APIs

Der Agent ruft Product-Usage-Metriken von regionalen API-Endpunkten ab, die Nordamerika (NOAM), Europa/Mittlerer Osten/Afrika (EMEA) und Asien-Pazifik (APAC) abdecken. Sie benötigen gültige API-Schlüssel für die jeweiligen Regionen.

Slack

Der Agent nutzt Slack als Konversationsschnittstelle und Benachrichtigungskanal. Sie benötigen einen Slack-Workspace, in dem Sie eine benutzerdefinierte App installieren können, sowie die Möglichkeit, ein App-Manifest zu erstellen und zu konfigurieren.

Google Cloud

Der Agent nutzt die Google Drive API und Google Slides API, um eine Vorlage zu duplizieren und die generierte Präsentation mit Inhalten zu füllen. Sie benötigen ein Google Cloud-Projekt mit beiden aktivierten APIs und ein Dienstkonto mit Editor-Zugriff auf das gemeinsame Laufwerk, das die QBR-Vorlage und Ausgabeordner enthält.

Agent-Prompts

Der QBR Deck Agent empfängt alle Anfragen als Slash-Befehle, die an den Slack-Bot gesendet werden. In diesem Abschnitt werden die unterstützten Befehle beschrieben und Beispieleingaben bereitgestellt.

Prompt-Richtlinien

Beachten Sie diese Richtlinien beim Senden von Befehlen an den Agent:

• Geben Sie einen Kunden mit dem Parameter customer= gefolgt vom Kundennamen oder der Salesforce-Konto-ID an.
• Falls der Name mehreren Salesforce-Konten entspricht, gibt der Agent einen Fehler zurück. Verwenden Sie die Salesforce-Konto-ID, um einen bestimmten Datensatz auszuwählen.
• Verwenden Sie /completeqbr, um ein vollständiges QBR-Präsentationsdeck zu generieren.
• Verwenden Sie /singleslideqbr, um eine einzelne Folie zu generieren. Nutzen Sie die Parameter customer= und slide=, um den Kunden und die Folie anzugeben.

Beispiel-Prompts

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

Vollständiges QBR-Deck

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

Einzelne QBR-Folie

Senden Sie den folgenden Befehl, um eine einzelne Folie für einen Kunden zu generieren. 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

Folgen Sie diesen Schritten zur Installation, Konfiguration und zum Betrieb dieses KI-Agenten:

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. Benutzerdefinierte API erstellen
9. Slack-App erstellen und konfigurieren
10. Projekt-Workflows überprüfen
11. Projekt-Workflows auslösen

Hinweise zur Fehlerbehebung finden Sie unter Fehlerbehebung.

Studio-Projekt herunterladen und installieren

Führen Sie diese Schritte aus, um das Studio-Projekt für den KI-Agent zu installieren:

1. Melden Sie sich beim Harmony Portal unter https://login.jitterbit.com an und öffnen Sie Marketplace.

2. Suchen Sie den KI-Agent namens QBR Deck Agent. Nutzen Sie die Suchleiste oder wählen Sie im Bereich Filter unter Typ die Option KI-Agent aus, um die Anzeige auf KI-Agents zu beschränken.

3. Klicken Sie auf den Link Dokumentation des Agents, um dessen Dokumentation in einem neuen Tab zu öffnen. Halten Sie den Tab offen, um später darauf zurückzugreifen.

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

   Hinweis

   Falls Sie den KI-Agent noch nicht erworben haben, wird stattdessen Agent abrufen angezeigt. Klicken Sie darauf, um einen Informationsdialog zu öffnen, und klicken Sie dann auf Absenden, damit sich ein Vertreter mit Ihnen bezüglich des Kaufs des KI-Agents in Verbindung setzt.

   Tipp

   Der Konfigurationsdialog enthält eine Warnung, die Vorlage nicht zu importieren, bevor Endpunkt-Anpassungen angewendet werden. Diese Warnung gilt nicht für diesen KI-Agent und kann ignoriert werden. Befolgen Sie stattdessen die empfohlene Reihenfolge der Schritte in dieser Dokumentation.

5. Laden Sie in Konfigurationsschritt 1, Anpassungen herunterladen, die bereitgestellte ZIP-Datei herunter, die die Google Drive-Ordnerstruktur und die QBR-Folie enthält.

6. Klicken Sie auf Weiter.

7. Wählen Sie in Konfigurationsschritt 2, Neues Projekt erstellen, eine Umgebung aus, in der das Studio-Projekt erstellt wird, und klicken Sie auf Projekt erstellen.

8. Nachdem im Fortschrittsdialog angezeigt wird, dass das Projekt erstellt wurde, verwenden Sie den Dialoglink Zu Studio wechseln oder öffnen Sie das Projekt direkt über die Seite Studio Projekte.

Azure OpenAI einrichten

Erstellen Sie eine Azure OpenAI-Ressource und stellen Sie ein Modell bereit, das als LLM für den Agent verwendet werden soll:

1. Melden Sie sich beim Azure-Portal an und erstellen Sie eine Azure OpenAI-Ressource in Ihrem Abonnement.
2. Erstellen Sie in Azure AI Foundry eine Bereitstellung und notieren Sie den Bereitstellungsnamen und die Modell-ID.
3. Kopieren Sie den API-Schlüssel und die Endpoint-URL aus dem Abschnitt Schlüssel und Endpoint der Ressource.
4. Speichern Sie den Schlüssel, den Endpoint und die Bereitstellungsdetails in den entsprechenden Projektvariablen unter Azure OpenAI.

Google Cloud einrichten

Erstellen Sie ein Google Cloud-Dienstkonto, um dem Agent 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 eines, und aktivieren Sie die Google Drive API und Google Slides API unter APIs & Services > Library.
2. Gehen Sie zu IAM & Admin > Service Accounts und erstellen Sie ein neues Dienstkonto.
3. Klicken Sie auf der Registerkarte Schlüssel auf Schlüssel hinzufügen > Neuen Schlüssel erstellen, wählen Sie JSON 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 sie in den entsprechenden Projektvariablen unter Google Cloud.
5. Legen Sie die Variable Google_OAuth_Scopes auf https://www.googleapis.com/auth/drive fest.

Google Drive vorbereiten

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

1. Vergewissern Sie sich in Google Drive, dass das Ziel ein Shared Drive ist (nicht ein persönlicher Ordner Mein Laufwerk).
2. Gewähren Sie dem Dienstkonto (der Wert von Google_Client_Email) Editor-Zugriff auf das Shared Drive.
3. Laden Sie die ZIP-Datei, die unter Studio-Projekt herunterladen und installieren heruntergeladen wurde, auf das Shared Drive hoch und extrahieren Sie deren Inhalte. Vergewissern Sie sich, dass zwei Ordner erstellt werden: New Documents und QBR Template.
4. Öffnen Sie den Ordner QBR Template, suchen Sie die Google Slides-Vorlagendatei und kopieren Sie die Vorlagendatei-ID aus der URL (die lange Zeichenfolge zwischen /d/ und /edit).
5. Öffnen Sie den Ordner New Documents und kopieren Sie die Ordner-ID aus der URL (die Zeichenfolge nach /folders/).
6. Speichern Sie beide IDs in den Projektvariablen Google_Drive_Template_File_Id und Google_Drive_Destination_Folder.

Projektvariablen konfigurieren

Legen Sie in dem aus dem Marketplace installierten Studio-Projekt Werte für die folgenden Projektvariablen fest.

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

Salesforce

NetSuite

Google Cloud

Product usage APIs

Azure OpenAI

Verbindungen testen

Testen Sie die Endpunkt-Konfigurationen, um die Konnektivität mithilfe der definierten Projektvariablenwerte zu überprüfen.

Um Verbindungen zu testen, wechseln Sie zur Registerkarte Project endpoints and connectors in der Design-Komponenten-Palette, fahren Sie mit der Maus über jeden Endpunkt und klicken Sie auf Test.

Projekt bereitstellen

Stellen Sie das Studio-Projekt bereit.

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

Benutzerdefinierte API erstellen

Erstellen Sie eine benutzerdefinierte API im Jitterbit API Manager, um den Agent-Einstiegspunkt freizulegen:

1. Erstellen Sie im API Manager eine neue benutzerdefinierte API mit einer POST-Methode unter dem Pfad /newqbr.
2. Setzen Sie den Vorgangsauslöser auf den API Request Handler-Vorgang im Workflow 1.0 Main Entry – Slack API Request Handler.
3. Veröffentlichen Sie die API und kopieren Sie die generierte Endpunkt-URL.
4. Verwenden Sie diese URL für die Platzhalter {{Jitterbit API for complete QBR Report}} und {{Jitterbit API for Partial QBR Report}} beim Konfigurieren des Slack-App-Manifests. Es ist nur eine API erforderlich; beide Schrägstrich-Befehle verwenden denselben Endpunkt.

Slack-App erstellen und konfigurieren

Slack-App erstellen und so konfigurieren, dass es den Jitterbit-API-Endpunkt aufruft:

1. Gehen Sie zu api.slack.com/apps und wählen Sie Ihre Slack-App aus oder erstellen Sie eine neue.
2. Navigieren Sie im linken Menü zu App Manifest und klicken Sie auf Edit Manifest.
3. Fügen Sie das mit dem Projekt bereitgestellte Manifest-JSON in den Editor ein.
4. Ersetzen Sie beide Platzhalter {{Jitterbit API for complete QBR Report}} und {{Jitterbit API for Partial QBR Report}} durch die gleiche in Benutzerdefinierten API erstellen erstellte Jitterbit-API-Endpunkt-URL. Beide Slash-Befehle verwenden denselben Endpunkt; der Agent leitet sie intern basierend auf dem Befehlsnamen weiter.
5. Klicken Sie auf Save Changes, um die Konfiguration anzuwenden.
6. Installieren oder installieren Sie die App in Ihrem Workspace neu, falls Sie dazu aufgefordert werden.

Projekt-Workflows überprüfen

Das Studio-Projekt enthält neun Workflows, die die QBR-Deck-Agent-Funktionalität implementieren und in zwei funktionale Gruppen unterteilt sind.

Haupteinstiegspunkt und KI-Logik

1.0 Main Entry – Slack API Request Handler

Dieser Workflow dient als zentraler Controller für den Agent. Er empfängt eingehende Slack-Slash-Command-Anfragen über den Jitterbit-API-Endpunkt, validiert die Eingabe und leitet Anfragen an die entsprechenden Datenerfassungs-Workflows weiter. Nach der Datenerfassung koordiniert er Nach-Response-Operationen und orchestriert die KI-Verarbeitung und Foliengenerierungsschritte.

8.0 Main – AI Agent Tools Logic

Dieser Workflow führt die KI-Verarbeitungslogik aus. Er konstruiert die Anfrage-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 weitergeleitet, um in die Präsentation eingefügt zu werden.

Hilfsprogramm- und Tool-Workflows

2.0 Utility – Duplicate Google Slides Template

Dieser Workflow verwaltet die Vorlagenverwaltung. Er authentifiziert sich mit Google Cloud über ein OAuth-Token, ruft die konfigurierte QBR-Vorlagendatei aus Google Drive ab, erstellt eine Kopie der Vorlage, weist ihr eine neue Datei-ID zu und verschiebt sie in den konfigurierten Zielordner.

3.0 Utility – Google Slides

Dieser Workflow verwaltet Foliencontent-Aktualisierungen. Er ändert Folientitel, Body-Inhalte und Zusammenfassungen, ruft Präsentationsmetadaten ab, verwaltet Platzhalter-Zuordnungen und führt abschließende Aktualisierungen durch, um sicherzustellen, dass alle Folien die KI-generierten Erkenntnisse widerspiegeln.

4.0 Tool – Canonical Input Handler

Dieser Workflow standardisiert eingehende Anfragedaten. Er lädt und normalisiert Daten aus mehreren Quellen in ein einheitliches kanonisches Format und gewährleistet so Konsistenz, bevor die Daten an den KI-Verarbeitungs-Workflow weitergeleitet werden.

5.0 Utility – Salesforce

Dieser Workflow integriert Salesforce-Daten in den Workflow. Er fragt Konten nach Name oder Salesforce-Konto-ID ab, ruft Regionendetails ab und ruft verwandte Kontakte und Support-Fälle ab, um CRM-Kontext für die QBR bereitzustellen.

6.0 Utility – NetSuite

Dieser Workflow ruft projektbezogene Daten aus NetSuite ab. Er sucht nach Projektdatensätzen und gibt sie zurück, um die QBR mit operativem oder finanziellem Kontext anzureichern.

7.0 Utility – AskJBSales

Dieser Workflow verarbeitet Produktnutzungsanalysen. Er ruft Produktnutzungsdaten von den konfigurierten regionalen API-Endpunkten ab, erstellt strukturierte Nutzungsdatensätze und kombiniert mehrere API-Antworten in die vom AI-Verarbeitungs-Workflow verwendeten Daten.

9.0 Utility – Slack

Dieser Workflow verwaltet ausgehende Slack-Kommunikation. Er sendet formatierte Nachrichten an Slack und stellt den abgeschlossenen Deck-Link, Statusaktualisierungen oder Fehlerbenachrichtigungen dem Benutzer zur Verfügung, der die Anforderung ausgelöst hat.

Projekt-Workflows auslösen

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

Bevor der Agent Befehle empfangen kann, muss die Slack-App in deinen Workspace installiert werden und die API-Endpunkt-URLs müssen im App-Manifest konfiguriert werden. Siehe Slack-App erstellen und konfigurieren und Benutzerdefinierte API erstellen.

Fehlerbehebung

Bei Problemen überprüfe die folgenden Protokolle auf detaillierte Informationen zur Fehlerbehebung:

• API-Protokolle
• Vorgangsprotokolle

Für weitere Unterstützung wende dich an den Jitterbit-Support.