Agentes de IA Reactivos, Contextuales y de Preguntas y Respuestas de Salesforce en Jitterbit Harmony

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 utilizando Jitterbit App Builder.

Este documento explica la configuración y operación de estos agentes. Primero cubre la arquitectura y los requisitos previos, luego proporciona ejemplos de indicaciones para mostrar lo que los agentes pueden hacer, y finalmente ofrece pasos para instalar, configurar y operar los agentes.

Arquitectura del agente de IA

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

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)

Recursos de Azure

Debes tener una suscripción de Microsoft Azure con permisos para crear y gestionar Azure OpenAI con un modelo gpt-4o desplegado.

Puntos finales soportados

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

LLM

Azure OpenAI se utiliza como el modelo de lenguaje grande (LLM).

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:

1. Descargar personalizaciones e instalar el proyecto de Studio.
2. Revisar flujos de trabajo del proyecto.
3. Crear recursos de Microsoft Azure.
4. Preparar Jitterbit Cloud Datastore.
5. Configurar variables del proyecto.
6. Probar conexiones.
7. Desplegar el proyecto.
8. Crear la API personalizada de Jitterbit.
9. Crear la aplicación de Slack, probar la conexión de Slack y volver a desplegar el proyecto.

Descargar personalizaciones e instalar el proyecto

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

1. Inicia sesión en el portal de Harmony en https://login.jitterbit.com y abre Marketplace.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. En el paso de configuración 1, Descargar Personalizaciones, se puede utilizar 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.

6. En el paso de configuración 2, Crear un Nuevo Proyecto, selecciona un entorno donde se creará el proyecto de Studio, luego haz clic en Crear Proyecto.

7. Se mostrará un diálogo de progreso. Una vez 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.

1. Entrada Principal - Controlador de Solicitudes de API de Slack

   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.

2. Principal - Lógica de Herramientas del Agente de IA

   Este flujo de trabajo maneja las consultas de los usuarios recibidas del Entrada Principal - Controlador de Solicitudes de API de Slack, gestionando las solicitudes al modelo de lenguaje grande (LLM) y capturando sus respuestas.

3. Utilidad - Almacenamiento en la Nube del Chat del Bot

   (Aplicable solo 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 el Almacenamiento en la Nube de Jitterbit para este propósito.

4. Herramienta - Obtener Detalles de la Cuenta de SalesForce

   (Aplicable solo 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 de API para determinar los valores de las variables del proyecto de Azure OpenAI. Para encontrar estos valores:

1. En el portal de Azure AI Foundry, abre el recurso específico de OpenAI.

2. Los valores a utilizar para la URL del endpoint (azure_openai_base_url) y la clave de API (azure_openai_api_key) se muestran en la página de inicio del recurso:

   

3. En el menú de navegación bajo Recursos compartidos, selecciona Despliegues. El nombre del despliegue (Azure_OpenAI_Deployment_Name) se muestra.

Preparar Jitterbit Cloud Datastore

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

Crea dos almacenes de claves en Jitterbit Cloud Datastore, askjb_user_session y askjb_q_and_a, cuyos campos tienen los nombres y tipos que se enumeran 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 de usuarios.

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.

Configurar variables del proyecto

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

Esto se puede hacer utilizando el menú de acciones del proyecto para seleccionar Variables del Proyecto y abrir un panel en la parte inferior de la página donde se pueden revisar y establecer los valores.

Cloud Datastore

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

Salesforce

(Solo aplicable al Agente Salesforce Q&A.)

Azure OpenAI

Slack

Probar conexiones

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

Esto se puede hacer desde la pestaña Endpoints y conectores del proyecto en la paleta de componentes de diseño, pasando el cursor sobre cada endpoint y haciendo clic en Probar.

Desplegar el proyecto

Desplegar el proyecto de Studio. Esto se puede hacer utilizando 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. Esto se puede hacer directamente en Studio utilizando el menú de acciones de la operación para seleccionar Publicar como una API o seleccionar Publicar como una API utilizando IA.

Mantén la configuración predeterminada excepto por lo siguiente:

• Método: POST
• Tipo de respuesta: Variable del sistema

Retenga la URL del servicio de la API publicada para su uso 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, cree 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, créelo desde cero.

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

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

Reabra la configuración de variables del proyecto e ingrese el token de bot para el valor de la variable del proyecto bot_oauth_user_token.

Una vez que se establezca el token de bot, pruebe la conexión de Slack y vuelva 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 dependen de los mencionados anteriormente. No están destinados a ejecutarse por sí solos.

Solución de problemas

Revisa los registros de API y los registros de operaciones para obtener información detallada sobre la solución de problemas.

Para asistencia adicional, contacta al soporte de Jitterbit.