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Cómo construir un agente de IA contextual en Jitterbit Harmony

Introducción

Esta guía muestra cómo agregar memoria y contexto a un agente de IA reactivo en Jitterbit Harmony utilizando Studio. Este agente almacena el historial de conversaciones y mantiene el contexto a través de múltiples interacciones.

Importante

Estos pasos son una continuación de la guía sobre construcción de un agente reactivo.

Consejo

Para fines de aprendizaje, consulta el Agente Contextual proporcionado a través de Jitterbit Marketplace para una implementación de esta guía.

agente de IA contexto básico

Construir un agente de IA contextual

  1. Abre el proyecto de Studio que contiene tu agente de IA reactivo.

  2. Agrega un datastore, como Jitterbit Cloud Datastore o equivalente. Crea dos almacenes clave:

    • Bot_Authorized_Users: Para gestionar sesiones autorizadas.
    • Agent_Q_and_A: Para almacenar el historial de conversaciones para el contexto.

  3. Actualiza la lógica principal de IA:

    1. Abre el flujo de trabajo Main - AI Agent Tools Logic.

    2. Haz clic en una nueva zona de caída de operación y selecciona Nuevo Script. Configura el script para recuperar el historial de conversaciones del usuario desde el datastore. Incluye preguntas/respuestas anteriores en el aviso del LLM para mantener el contexto. Consulta el script llamado Main-AI Logic en el Agente Contextual para un ejemplo.

  4. Agrega flujos de trabajo utilitarios. Para cada uno:

    1. Haz clic en Agregar Nuevo Flujo de Trabajo en la parte superior del lienzo de diseño para crear un nuevo flujo de trabajo.

    2. Haz doble clic en el nombre del flujo de trabajo predeterminado y renómbralo. Crea dos flujos de trabajo:

      • Utility - Read from Datastore: Recupera el historial de conversaciones.
      • Utility - Write to Datastore: Guarda nuevos mensajes y respuestas.

      Consulta el flujo de trabajo llamado Utility - Bot Chat Cloud Datastore en el Agente Contextual para un ejemplo.

  5. Asegúrate de que los flujos de trabajo tengan entrada sin estado:

    • Los flujos de trabajo de entrada de Slack o API solo convierten la entrada del usuario en una carga útil interna.
    • La lógica principal maneja la recuperación y actualización de la memoria.

Próximos pasos

Para construir sobre el agente de IA con memoria y contexto, consulta Construir un agente de IA con RAG.