Arquitectura de referencia para construir agentes de IA avanzados con Jitterbit Harmony
Introducción
Esta página proporciona una visión general de la arquitectura de referencia para un agente de automatización avanzado impulsado por IA, capaz de entender entradas, razonar con memoria y contexto, y ejecutar operaciones en el mundo real a través de sistemas empresariales y SaaS mediante conectores y herramientas.
Arquitectura de referencia
① Núcleo del agente de IA y flujo de trabajo
En el centro del diseño del sistema se encuentra el núcleo del agente. El núcleo del agente de IA actúa como el "cerebro" del sistema y procesa entradas (de chat, aplicaciones SaaS, sitios web, microservicios, etc.) a través del procesamiento de entradas y la gestión de tareas/acciones.
El núcleo del agente de IA se conecta con un modelo de lenguaje grande (LLM), que potencia el razonamiento, la toma de decisiones y la conversación.
② Memoria y contexto
El LLM es respaldado por diferentes formas de memoria y conocimiento, lo que permite al agente de IA recordar interacciones pasadas, recuperar conocimiento dinámicamente y mantener continuidad en las conversaciones.
- Contexto: Conocimiento inmediato basado en la sesión.
- Memoria a corto plazo: Memoria de trabajo temporal para interacciones recientes.
- Memoria a largo plazo: Conocimiento más persistente a través de sesiones.
- Base de conocimiento: Proporciona recuperación externa y enriquecimiento de información.
③ Herramientas e integraciones
Basado en las decisiones que toma el LLM, el núcleo del agente de IA invoca herramientas (integraciones) para realizar acciones y ejecutar tareas operativas en ecosistemas empresariales y SaaS.
Estas herramientas se conectan ya sea a través del conector del cliente MCP a un servidor MCP, o mediante conectividad a integraciones y API dentro o fuera de la plataforma Harmony, incluyendo estas:
- Sistemas empresariales
- Plataformas SaaS / ERP / CRM
- Microservicios
- FTP / sistemas de archivos
- Servicios personalizados
④ Capas de integración
Se puede exponer todo el agente de IA como una API o un servidor MCP. Los usuarios y las aplicaciones pueden consumirlo en la interfaz del agente de IA de su elección, como chat, aplicaciones SaaS, sitios web o microservicios.
Los agentes de IA expuestos como una API pueden integrarse en aplicaciones, incluidas las aplicaciones de App Builder, para crear automatización inteligente. Aprende más en Cómo crear una aplicación inteligente.
⑤ Responsabilidad de la IA
Cada interacción está envuelta en el marco de responsabilidad de IA de Jitterbit, que proporciona un rastro de auditoría completo para la gobernanza y la seguridad. Esto incluye el aviso del usuario, el razonamiento del LLM y la ejecución de la herramienta.