Agentes Reactivos, Contextuales y de Preguntas y Respuestas de Salesforce de Jitterbit

Descripción general

Jitterbit proporciona los siguientes agentes a todos los clientes a través de Jitterbit Marketplace. Estos agentes están diseñados con fines de aprendizaje para ayudar a las organizaciones a adoptar fácilmente la IA:

Agente Reactivo: Un agente de IA básico que carece de memoria y contexto.
Agente Contextual: Un agente de IA básico con memoria y contexto.
Agente de Preguntas y Respuestas de Salesforce: Un agente de IA básico con memoria y contexto que utiliza una herramienta específica para abordar preguntas particulares sobre los detalles de la cuenta de Salesforce.

Cada agente está diseñado para interacciones de preguntas y respuestas, pero varía en su complejidad, desde el agente de IA más simple sin memoria ni contexto, hasta uno que utiliza Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Utilizan Slack como mecanismo de interacción, pero se pueden usar con la interfaz de su elección, ya sea una aplicación de chat (como Microsoft Teams), microservicios, aplicaciones SaaS (como Salesforce) o una aplicación construida con Jitterbit App Builder.

Este documento explica cómo configurar y operar este agente de IA. Cubre la arquitectura y los requisitos previos, ejemplos de solicitudes que muestran lo que el agente puede hacer, y pasos para instalar, configurar y operar el agente de IA.

Consejo

Para obtener pasos sobre cómo construir los agentes Reactivo, Contextual y de Preguntas y Respuestas de Salesforce desde cero, consulte las Guías prácticas. También está disponible un tipo adicional de agente con fines de aprendizaje, el Agente de GitHub con MCP, que se cubre por separado.

Arquitectura del agente de IA

El siguiente diagrama representa la arquitectura implementada en los agentes Reactivos, Contextuales y de Preguntas y Respuestas de Salesforce:

--- config: flowchart: nodeSpacing: 10 rankSpacing: 100 padding: 20 --- graph classDef default fill:white, stroke:black, stroke-width:3px, rx:15px, ry:15px subgraph BOUNDARY[ ] AZURE_AI[
Azure OpenAI] JB_AI_AGENT_PROJ@{ shape: diamond, label: "
Jitterbit AI Agent" } JB_CUSTOM_API@{ shape: diamond, label: "
Jitterbit API Manager
custom API" } QA_CHAT_IF[fab:fa-slack
Q&A chat
interface] JB_AI_AGENT_PROJ--REST call--> AZURE_AI AZURE_AI--Response--> JB_AI_AGENT_PROJ JB_AI_AGENT_PROJ --> QA_CHAT_IF QA_CHAT_IF--Sends question--> JB_CUSTOM_API JB_CUSTOM_API--Triggers Slack API
request handler --> JB_AI_AGENT_PROJ end classDef BoundaryStyle fill:white, stroke-width:0px, rx:15px, ry:15px class BOUNDARY BoundaryStyle

Requisitos previos

Para utilizar estos agentes, se requieren o asumen los siguientes componentes en el diseño del agente.

Componentes de Harmony

Debes tener una licencia de Jitterbit Harmony con acceso a los siguientes componentes:

Jitterbit Studio
Jitterbit API Manager
Jitterbit Cloud Datastore (opcional) (Aplicable solo a los agentes Contextual y Salesforce Q&A)

Puntos finales soportados

Los siguientes puntos finales están incorporados en el diseño del agente.

Modelo de lenguaje grande (LLM)

El agente de IA utiliza Azure OpenAI como proveedor de LLM. Para usar Azure OpenAI, debes tener una suscripción de Microsoft Azure con permisos para crear y gestionar Azure OpenAI con un modelo gpt-4o desplegado.

Consejo

Para seleccionar niveles de precios basados en tus requisitos específicos y uso anticipado, consulta precios de Azure OpenAI.

Interfaz de chat

El diseño del agente incorpora Slack como la interfaz de chat para interactuar con el agente de IA.

Ejemplos de solicitudes

Aquí hay ejemplos de solicitudes que el agente puede manejar:

"¿Cuál es la capital de los EE. UU.?"
"¿Quién fue el primer presidente de India?"

Si estás utilizando el Agente Q&A de Salesforce para obtener detalles de cuenta de un cliente:

"¿Puedes darme detalles del cliente 'ABC Inc.'?"

Instalación, configuración y operación

Sigue estos pasos para instalar, configurar y operar este agente de IA:

Descargar personalizaciones e instalar el proyecto de Studio.
Revisar flujos de trabajo del proyecto.
Crear recursos de Microsoft Azure.
Preparar Jitterbit Cloud Datastore.
Configurar variables del proyecto.
Probar conexiones.
Desplegar el proyecto.
Crear la API personalizada de Jitterbit.
Crear la aplicación de Slack, probar la conexión de Slack y volver a desplegar el proyecto.
Activar los flujos de trabajo del proyecto.
Solución de problemas.

Descargar personalizaciones e instalar el proyecto

Sigue estos pasos para descargar archivos de personalización e instalar el proyecto de Studio:

Inicia sesión en el portal de Harmony en https://login.jitterbit.com y abre Marketplace.
Según tu necesidad, localiza uno de estos agentes:
- Agente Reactivo
- Agente Contextual
- Agente de Preguntas y Respuestas de Salesforce
Para localizar el agente, puedes usar la barra de búsqueda o, en el panel Filtros bajo Tipo, seleccionar Agente de IA para limitar la visualización a los agentes de IA disponibles.
Haz clic en el enlace de Documentación del agente de IA para abrir su documentación en una pestaña separada. Mantén la pestaña abierta para consultarla después de iniciar el proyecto.
Haz clic en Iniciar Proyecto para abrir un diálogo de configuración de dos pasos para descargar personalizaciones e importar el agente de IA como un proyecto de Studio.
En el paso de configuración 1, Descargar Personalizaciones, se puede usar el siguiente archivo para crear la aplicación de Slack. Selecciona el archivo y haz clic en Descargar Archivos:
- Archivo de manifiesto de la aplicación de Slack: slack_app_manifest.json
Consejo

El diálogo de configuración incluye una advertencia de no importar la plantilla antes de aplicar las personalizaciones de los puntos finales. Esa advertencia no se aplica a este agente de IA y se puede ignorar. Sigue el orden recomendado de pasos en esta documentación.

Haz clic en Siguiente.
En el paso de configuración 2, Crear un Nuevo Proyecto, selecciona un entorno donde deseas crear el proyecto de Studio, luego haz clic en Crear Proyecto.
Se muestra un diálogo de progreso. Después de que indique que el proyecto ha sido creado, utiliza el enlace del diálogo Ir a Studio o abre el proyecto directamente desde la página de Proyectos de Studio.

Revisar flujos de trabajo del proyecto

En el proyecto de Studio abierto, revisa los flujos de trabajo junto con las descripciones a continuación para entender qué hacen.

Nombre del flujo de trabajo	Tipo de activador	Descripción
Entrada Principal - Manejador de Solicitudes de API de Slack	API	Gestiona las solicitudes entrantes del bot de Slack.
Principal - Lógica de Herramientas de Agente de IA	Llamado por otros flujos	Gestiona las solicitudes y respuestas de LLM.
Utilidad - Almacenamiento en la Nube del Chat del Bot	Llamado por otros flujos	Gestiona el almacenamiento del historial de chat del bot para el contexto de memoria.
Herramienta - Obtener Detalles de Cuenta de Salesforce	Llamado por otros flujos	Recupera los detalles de la cuenta de Salesforce cuando se inicia una llamada a la herramienta.

Main Entry - Slack API Request Handler

Este flujo de trabajo gestiona las solicitudes entrantes del bot de Slack. Se activa a través de una API personalizada de Jitterbit cada vez que tu equipo interactúa con la interfaz de chat del bot de Slack (es decir, envía un mensaje de Slack a él). La configuración de la API personalizada de Jitterbit se describe en Crear la API personalizada de Jitterbit más adelante en esta página.

Main - AI Agent Tools Logic

Este flujo de trabajo maneja las consultas de los usuarios recibidas del Main Entry - Slack API Request Handler, gestionando las solicitudes al modelo de lenguaje grande (LLM) y capturando sus respuestas.

Utility - Bot Chat Cloud Datastore

(Solo aplicable a los agentes de Contextual y Salesforce Q&A.)

Este flujo de trabajo gestiona el almacenamiento del historial de chat del bot, que es esencial para proporcionar contexto de memoria a los LLMs. Aprovecha Jitterbit Cloud Datastore para este propósito.

Tool - Get SalesForce Account Details

(Solo aplicable al Agente de Salesforce Q&A.)

Este flujo de trabajo está diseñado para recuperar detalles específicos de la cuenta de Salesforce cuando se inicia una llamada a la herramienta.

Crear recursos de Microsoft Azure

Crea los siguientes recursos de Microsoft Azure y retén la siguiente información para configurar el agente de IA. Para crear y gestionar estos recursos, debes tener una suscripción de Microsoft Azure con los permisos apropiados.

Recurso de Azure OpenAI

Debes crear un recurso de Azure OpenAI y desplegar un modelo gpt-4o a través del portal de Azure AI Foundry.

Necesitarás el nombre del despliegue, la URL del endpoint de Azure OpenAI y la clave API para determinar los valores de las variables del proyecto de Azure OpenAI. Para encontrar estos valores:

En el portal de Azure AI Foundry, abre el recurso específico de OpenAI.
Los valores a utilizar para la URL del endpoint (azure_openai_base_url) y la clave API (azure_openai_api_key) se muestran en la página de inicio del recurso:
En el menú de navegación bajo Recursos compartidos, selecciona Implementaciones. El nombre de la implementación (Azure_OpenAI_Deployment_Name) se muestra.

Preparar Jitterbit Cloud Datastore

(Solo aplicable a los agentes Contextual y Salesforce Q&A.)

Crear dos almacenes de claves en Jitterbit Cloud Datastore, askjb_user_session y askjb_q_and_a, cuyos campos tienen los nombres y tipos listados en las tablas a continuación.

A medida que agregues campos personalizados, utiliza las tablas a continuación para determinar si cada campo debe ser activado como Requerido en la interfaz de usuario de Cloud Datastore. Los campos AlternativeKey y Value son campos predeterminados que no se pueden eliminar ni activar.

Puedes dejar en blanco los valores de los campos cuyos valores se autocompletan o no se utilizan.

askjb_user_session

Este almacén de claves se utiliza para mantener sesiones para los usuarios.

Nombre	Tipo	Requerido	Definición del valor	Descripción
`Key`	Texto	Sí	Autocompletado	La dirección de correo electrónico del usuario. Esto se generará automáticamente durante la ejecución. No se requiere entrada manual.
`AlternativeKey`	Texto	No	Autocompletado	La sesión para el usuario se generará automáticamente durante la ejecución. No se requiere entrada manual.
`Value`	Texto	No	No utilizado	No utilizado.

askjb_q_and_a

Este almacén de claves retiene el historial de chat de un bot para proporcionar contexto de memoria para el LLM. Se utiliza por la integración para almacenar el historial de preguntas y respuestas. Todos los datos se ingresan automáticamente durante la ejecución de la interacción.

Nombre	Tipo	Requerido	Definición del valor	Descripción
`Key`	Texto	Sí	Autocompletado	Especifica el identificador único asignado a un mensaje por el sistema.
`AlternativeKey`	Texto	No	Autocompletado	Especifica el identificador único asignado a una sesión de chat por el sistema.
`Value`	Texto	No	No utilizado	No utilizado.
`slackChannel`	Texto	Sí	Autocompletado	El ID del canal de Slack desde el cual se envía el mensaje.
`User`	Texto	Sí	Autocompletado	El nombre de usuario de Slack de la persona que envía el mensaje.
`FirstName`	Texto	No	Autocompletado	Primer nombre de la persona que envía el mensaje.
`LastName`	Texto	No	Autocompletado	Apellido de la persona que envía el mensaje.
`Email`	Texto	Sí	Autocompletado	Dirección de correo electrónico de la persona que envía el mensaje.
`MessageTimestampText`	Texto	Sí	Autocompletado	El texto de la marca de tiempo del mensaje.
`UserQuestion`	Texto Grande	Sí	Autocompletado	La pregunta o mensaje enviado por el usuario al agente de IA.
`AIAnswer`	Texto Grande	Sí	Autocompletado	La respuesta generada por el agente de IA a la pregunta del usuario.
`ai_reformulate_question`	Texto Grande	No	Autocompletado	La pregunta del usuario después de ser reformulada o parafraseada por la IA para mejorar la comprensión.

Configurar variables del proyecto

En el proyecto de Studio instalado anteriormente a través de Marketplace, se deben establecer valores para las siguientes variables del proyecto.

Para configurar las variables del proyecto, utiliza el menú de acciones del proyecto para seleccionar Variables del Proyecto. Esto abre un panel en la parte inferior de la página donde puedes revisar y establecer los valores.

Cloud Datastore

(Aplicable solo a los agentes Contextual y Salesforce Q&A.)

Nombre de la variable	Descripción
`Cloud_Datastore_Access_Token`	Token de acceso de Cloud Datastore, generado en la página de Tokens de acceso de la Consola de Administración.

Salesforce

(Aplicable solo al Agente Salesforce Q&A.)

Nombre de la variable	Descripción
`SF_Login_URL`	Servidor Host en la conexión de Salesforce
`SF_Password`	Contraseña en la conexión de Salesforce
`SF_Security_Token`	Token de seguridad en la conexión de Salesforce
`SF_User_Name`	Nombre de usuario en la conexión de Salesforce

Azure OpenAI

Nombre de variable	Descripción
`top_p`	Controla cuánto de la masa de probabilidad considera el modelo al generar texto. Valor por defecto: `0.95`. Valores bajos (0.1–0.3): Solo se consideran los tokens más probables (muy enfocado). Valores altos (0.9–1.0): Incluye más tokens posibles (salida más diversa y creativa).
`temperature`	Controla la aleatoriedad de la salida del modelo. Valor por defecto: `0.2` para respuestas deterministas. Valores bajos (0.0–0.3): Las respuestas son más enfocadas y deterministas. Valores altos (0.8–1.0): Las respuestas tienen más creatividad y diversidad.
`Azure_OpenAI_Deployment_Name`	El nombre de la implementación de Azure OpenAI utilizada para acceder al modelo.
`azure_openai_base_url`	La URL base para acceder al servicio de Azure OpenAI. Ejemplo: `https://<tu-nombre-de-recurso>.openai.azure.com`.
`azure_openai_api_key`	La clave API utilizada para autenticar solicitudes al servicio de Azure OpenAI.
`Generic_System_Prompt`	El texto de entrada o instrucción proporcionada al modelo de IA que guía cómo debe generar una respuesta. Por ejemplo, "Eres un asistente de IA que ayuda a los usuarios a encontrar información precisa y relevante."

Slack

Nombre de variable	Descripción
`bot_oauth_user_token`	El token del bot de Slack que se obtiene después de crear la aplicación de Slack, utilizado para el token de acceso OAuth del usuario Bot en la conexión de Slack.

Nota

La aplicación de Slack se crea en un paso posterior. Por ahora, puedes dejar esta variable en blanco.

Probar conexiones

Prueba las configuraciones de los endpoints para verificar la conectividad utilizando los valores de variables del proyecto definidos.

Para probar conexiones, ve a la pestaña Endpoints y conectores del proyecto en la paleta de componentes de diseño, pasa el cursor sobre cada endpoint y haz clic en Probar.

Desplegar el proyecto

Desplegar el proyecto de Studio.

Para desplegar el proyecto, utiliza el menú de acciones del proyecto para seleccionar Desplegar.

Crear la API personalizada de Jitterbit

Crear una API personalizada para la operación Slack Bot Request en el flujo de trabajo Main Entry - Slack API Request Handler.

Para crear la API, utiliza el menú de acciones de la operación para seleccionar Publicar como una API o Publicar como una API utilizando IA.

Configura los siguientes ajustes:

Configuración	Valor
Método	`POST`
Tipo de respuesta	`Variable del sistema`

Retén la URL del servicio de la API publicada para usarla en la creación de la aplicación de Slack. La URL del servicio se puede encontrar en el panel de detalles de la API en la pestaña Servicios al pasar el cursor sobre la columna Acciones del servicio y hacer clic en Copiar URL del servicio de la API.

Crear la aplicación de Slack, probar la conexión y volver a implementar el proyecto

Para crear la interfaz de chat del agente de IA en Slack, crea una aplicación de Slack utilizando el archivo de manifiesto de la aplicación de Slack proporcionado con los archivos de personalización de este agente de IA. O, créala desde cero.

Si utilizas el archivo de manifiesto de la aplicación de Slack proporcionado (slack_app_manifest.json), debes reemplazar los siguientes marcadores de posición con tus propios valores de configuración:

Marcador de posición	Descripción
`{{Reemplazar con el nombre del bot de Slack}}`	El nombre que deseas que tenga tu bot de Slack, tal como se muestra a los usuarios. Hay dos lugares en el manifiesto donde debes reemplazar este valor.
`{{Reemplazar con la URL de la API de Jitterbit}}`	La URL del servicio de la API personalizada de Jitterbit que creaste en Crear la API personalizada de Jitterbit.

Después de instalar la aplicación de Slack, obtén su token de bot.

Reabre la configuración de variables del proyecto e ingresa el token de bot para el valor de la variable del proyecto bot_oauth_user_token.

Una vez que se haya configurado el token de bot, prueba la conexión de Slack y vuelve a implementar el proyecto.

Activar los flujos de trabajo del proyecto

El flujo de trabajo principal, Main Entry - Slack API Request Handler, es activado por la API personalizada de Jitterbit. Este flujo de trabajo se activa desde Slack a través de la API personalizada Slack Bot API Request Handler. Enviar un mensaje directo a la aplicación de Slack iniciará el disparador de la API personalizada.

Todos los demás flujos de trabajo son activados por otras operaciones y están en la parte posterior de lo que se mencionó anteriormente. No están destinados a ejecutarse por sí solos.

Solución de problemas

Si encuentras problemas, revisa los siguientes registros para obtener información detallada sobre la solución de problemas:

Para asistencia adicional, contacta a soporte de Jitterbit.