Agente de Ventas de Jitterbit

Descripción general

Jitterbit proporciona el Agente de Ventas a los clientes a través del Marketplace de Jitterbit. Este agente está diseñado para permitir que el equipo de Ventas interno de tu organización funcione de manera más eficiente. El agente utiliza la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que combina el razonamiento de LLM con acceso a herramientas externas y fuentes de datos. Realiza las siguientes funciones:

• Se conecta a NetSuite y Salesforce para obtener órdenes de venta en tiempo real, precios y datos de clientes utilizando Jitterbit Studio.
• Se integra con un LLM para potenciar un chatbot inteligente del Agente de Ventas accesible a través de una API personalizada creada con Jitterbit API Manager.

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

Arquitectura del agente de IA

El siguiente diagrama muestra la arquitectura implementada en el Agente de Ventas:

Requisitos previos

Para utilizar el Agente de Ventas, se requieren los siguientes componentes o se asumen 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
• Agente de Ventas de Jitterbit adquirido como complemento de licencia
• Jitterbit Cloud Datastore (opcional)

Puntos de conexión compatibles

Los siguientes puntos de conexión se incorporan al diseño del agente, pero se pueden acomodar otros sistemas modificando las configuraciones de puntos de conexión y los flujos de trabajo del proyecto.

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 implementado.

Interfaz de chat

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

NetSuite

El agente se conecta a NetSuite como fuente principal de formularios de pedidos de clientes. La integración permite que el agente recupere, actualice o valide datos de pedidos en tiempo real durante las interacciones del usuario.

Salesforce

El agente utiliza Salesforce para gestionar cuentas de clientes y precios de productos. Esta integración proporciona al agente los datos actuales necesarios para generar cotizaciones precisas y detalles de cuentas.

Ejemplos de indicaciones

Estos son ejemplos de indicaciones que el Agente de Ventas puede manejar con acceso a los datos apropiados:

Preguntas de búsqueda de clientes

• "Muéstrame todos los clientes en California."
• "¿Qué clientes están ubicados en Sídney?"

Preguntas sobre formularios de pedidos o detalles de licencias

• "¿Qué productos ha comprado Acme Corp?"
• "¿Cuántas unidades del 'Producto X' tiene licencia ByteTech GmbH?"
• "¿Puedes darme los detalles del pedido de AcmeCloud Ltd?"
• "¿Cuál es la duración de la suscripción de Zento Systems?"

Consultas sobre precios de productos o planes

• "¿Cuál es el precio del 'Producto X' en USD?"
• "¿Cuánto cuesta la suscripción Professional?"
• "¿Qué plan de suscripción permite 10 entornos?"
• "¿Puedes calcular el costo de 15 'Producto X' y 4 'Producto Y'?"

Consultas de propietarios de cuentas

• "¿Quién gestiona Acme Corp?"
• "¿Qué clientes son propiedad de jsmith@abc.com?"
• "Muestra clientes manejados por David Brown en Texas."
• "Enumera cuentas gestionadas por Grace en el Reino Unido."

Instalación, configuración y operación

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

1. Descarga las personalizaciones e instala el proyecto.
2. Crea recursos de Microsoft Azure.
3. Crea la app de Slack.
4. Prepara Jitterbit Cloud Datastore.
5. Configura las variables del proyecto.
6. Prueba las conexiones.
7. Despliega el proyecto.
8. Crea la API personalizada de Jitterbit.
9. Revisa los flujos de trabajo del proyecto.
10. Activa los flujos de trabajo del proyecto.

Descarga las personalizaciones e instala el proyecto

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

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

2. Localiza el agente de IA denominado Jitterbit Sales Agent. Para encontrar el agente, puedes usar la barra de búsqueda o, en el panel Filtros bajo Tipo, selecciona AI Agent para limitar la visualización a los agentes de IA disponibles.

3. Haz clic en el enlace Documentation 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 Start Project para abrir un diálogo de configuración de dos pasos para descargar personalizaciones e importar el agente de IA como un proyecto de Studio.

   Nota

   Si aún no has comprado el agente de IA, se mostrará Get agent. Haz clic en él para abrir un diálogo informativo y luego haz clic en Submit para que un representante se comunique contigo sobre la compra del agente de IA.

5. En el paso de configuración 1, Download Customizations, se proporcionan los siguientes archivos para facilitar la configuración del índice e indexador en Azure AI Search y crear la app de Slack. Selecciona los archivos y haz clic en Download Files:

   • Archivos de definición JSON de índice e indexador de Azure AI Search

     • Azure_AI_Search_Datasource_Definition.json
     • Azure_AI_Search_Index_Definition.json
     • Azure_AI_Search_Indexer_Definition.json

   • Archivo de manifiesto de la app de Slack

     • slack_app_manifest.json

   Sugerencia

   El diálogo de configuración incluye una advertencia para no importar la plantilla antes de aplicar personalizaciones de punto final. Esta advertencia no aplica a este agente de IA y se puede ignorar. Sigue el orden de pasos recomendado en esta documentación.

   Haz clic en Next.

6. En el paso de configuración 2, Create a New Project, selecciona un environment donde deseas crear el proyecto de Studio y luego haz clic en Create Project.

7. Se muestra un diálogo de progreso. Después de que indique que el proyecto se ha creado, usa el enlace del diálogo Go to Studio o abre el proyecto directamente desde la página Projects de Studio.

Crea recursos de Microsoft Azure

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

Contenedor de Azure Blob

Debes crear un contenedor de Azure Blob para almacenar los detalles de clientes. Los datos del contenedor de Blob se indexarán en Azure AI Search usando un índice e indexador.

Necesitarás la URL de SAS del contenedor para determinar los valores de las variables del proyecto de Azure Blob Storage. Para generar la URL de SAS:

1. En Azure Portal, ve a Storage accounts y abre la cuenta de almacenamiento específica.
2. Desde el menú de recursos bajo Data storage, selecciona Containers y abre el contenedor específico.
3. Desde el menú de recursos bajo Settings, selecciona Shared access tokens.
4. Usa el menú Permissions para verificar que la URL de firma de acceso compartido (SAS) de este contenedor tenga un mínimo de permisos de Read y Write:

1. Haz clic en Generate SAS token and URL.
2. Copia la Blob SAS URL que aparece en la parte inferior.
3. Determina los valores de las variables del proyecto Azure Blob Storage desde la URL de SAS. La URL de SAS tiene el formato {{ azure_blob_base_url }}/{{ Azure_Customer_Details_Container }}?{{ azure_customer_detail_blob_sig }}.

Si utilizas los archivos de definición JSON incluidos en los archivos de personalización del agente de IA para generar el índice e indexador, también necesitarás la clave de la cuenta Azure Blob Storage. Para ver las claves de acceso de la cuenta:

1. En Azure Portal, navega a Cuentas de almacenamiento y abre la cuenta de almacenamiento específica.
2. Desde el menú de recursos en Security + networking, selecciona Access keys.

3. Haz clic en Show keys para revelar la clave de acceso que usarás durante la configuración de Azure AI Search.

   

Servicio Azure AI Search

Debes crear un servicio Azure AI Search y configurar su índice e indexador para procesar los datos del contenedor Blob.

Necesitarás la URL y la clave de API del servicio Azure AI Search para determinar los valores de las variables del proyecto Azure AI Search:

• URL: Para obtener el valor a usar en azure_ai_search_url, consulta la documentación de Azure Get service information.
• Clave de API: Para obtener el valor a usar en azure_ai_search_api_key, consulta la documentación de Azure Configure role-based access.

Puedes usar los archivos de definición JSON incluidos en los archivos de personalización del agente de IA para generar el índice e indexador, o puedes crearlos tú mismo.

Si utilizas los archivos de definición proporcionados, debes reemplazar los siguientes marcadores de posición con tus propios valores de configuración:

Azure_AI_Search_Indexer_Definition.json

Azure_AI_Search_Datasource_Definition.json

Recurso Azure OpenAI

Debes crear un recurso Azure OpenAI e implementar un modelo gpt-4o o gpt-4.1 a través del portal Azure AI Foundry.

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

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

2. Los valores que se usan 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:

   

3. En el menú de navegación bajo Recursos compartidos, selecciona Implementaciones. Se muestra el nombre de la implementación (Azure_OpenAI_Deployment_Name).

Crear la aplicación de Slack

Para crear la interfaz de chat del Agente de Ventas en Slack, sigue estos pasos:

1. Crea una aplicación de Slack usando el archivo de manifiesto de la aplicación de Slack (slack_app_manifest.json) que se proporciona con los archivos de personalización del agente de IA. Como alternativa, crea la aplicación desde cero.

2. Si usas el archivo de manifiesto proporcionado, reemplaza los siguientes marcadores de posición con tus propios valores de configuración:

   Marcador de posición	Descripción
   {{Replace with Slack bot name}}	El nombre que deseas que tenga tu bot de Slack, como se muestra a los usuarios. Reemplaza este valor en dos lugares del manifiesto.
   {{Replace with Jitterbit API URL}}	La URL del servicio de la API personalizada de Jitterbit que creaste en Crear la API personalizada de Jitterbit.

3. Instala la aplicación en tu espacio de trabajo de Slack.

4. Obtén el token del bot (para el campo Bot User OAuth Token de la conexión de Slack) e ingresa su valor para la variable de proyecto slack_bot_oauth_user_token.

5. Configura la variable de proyecto slack_channel_name con el canal donde se deben enviar las notificaciones.

6. Ingresa el valor del token del bot para la variable de proyecto slack_bot_oauth_user_token y el nombre del canal para la variable de proyecto slack_channel_name. Configurarás estos en el siguiente paso.

Preparar Jitterbit Cloud Datastore

Crea dos almacenamientos de claves en Jitterbit Cloud Datastore, Bot_Authorized_Users y askjb_sales_q_and_a. Los campos Key, AlternativeKey y Value están presentes de forma predeterminada. Agrega los campos personalizados que tienen los nombres y tipos que se enumeran en las tablas a continuación.

Después de agregar campos personalizados, agrega un registro de almacenamiento de claves para cada usuario que estará autorizado para usar el bot del agente de IA. Debes definir manualmente los valores que se marcan en las tablas a continuación. Puedes dejar en blanco los valores de los campos cuyos valores se completan automáticamente o no se utilizan.

Bot_Authorized_Users

Este almacenamiento de claves contiene la lista de usuarios autorizados y sus sesiones. Debes ingresar manualmente las direcciones de correo electrónico de los usuarios que están autorizados para acceder al bot del agente de IA. No se requieren campos personalizados.

askjb_sales_q_and_a

Este almacenamiento de claves retiene el historial de chat de un bot para proporcionar contexto de memoria para el LLM. La integración lo usa para almacenar el historial de preguntas y respuestas. Todos los datos se ingresan automáticamente durante la ejecución de la interacción. Agrega los siguientes campos personalizados:

Configurar variables de proyecto

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

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

Salesforce

NetSuite

Azure Blob Storage

Azure AI Search

Azure OpenAI

Slack

Común

Probar conexiones

Prueba las configuraciones de extremo para verificar la conectividad usando los valores de variables de proyecto definidos.

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

Implementar el proyecto

Implementa el proyecto de Studio.

Para implementar el proyecto, usa el menú acciones del proyecto para seleccionar Implementar.

Crear la API personalizada de Jitterbit

Crea una API personalizada usando API Manager para uno de los siguientes:

• Controlador de solicitudes de API del bot de Slack: Requerido si usas la notificación de Slack incluida en el diseño de este agente de IA.
• Controlador de solicitudes de API genérico: Opcional. Úsalo para manejar solicitudes de API desde cualquier aplicación.

Crear el controlador de solicitudes de API del bot de Slack

Esta API personalizada de Jitterbit activará la operación Slack Bot API Request Handler. Configura y publica la API personalizada con los siguientes ajustes:

• Servicio de API: Slack Bot API Request Handler
• Ruta: /
• Proyecto: Selecciona el proyecto de Studio creado desde Jitterbit Sales Agent en Marketplace
• Operación a activar: Slack Bot API Request Handler
• Método: POST
• Tipo de respuesta: System Variable

Conserva la URL del servicio de la API publicada para usarla al crear la aplicación de Slack. La URL del servicio se encuentra en el panel de detalles de API en la pestaña Servicios pasando el cursor sobre la columna Acciones del servicio y haciendo clic en Copiar URL del servicio de API.

Controlador de solicitudes de API genérico

Esta API personalizada de Jitterbit activará la operación Generic API request Handler. No es requerida. Crea esta API si usas otras aplicaciones para procesar solicitudes de API HTTP. Configura y publica la API personalizada con los siguientes ajustes:

• Nombre del servicio: Generic API request Handler
• Proyecto: Selecciona el proyecto de Studio creado desde Jitterbit Sales Agent en Marketplace
• Operación: Generic API request Handler
• Método: POST
• Tipo de respuesta: System Variable

{
    "username": "abc@abc.com",
    "sessionId": "123608",
    "prompt": "Order Forms details for xyz"
}

{
   "message": "Based on order forms, here are the complete order details: ...",
   "status_code": 200
}

Revisar flujos de trabajo del proyecto

En el proyecto Studio abierto, revisa los flujos de trabajo junto con las descripciones que aparecen a continuación para entender qué hacen. Las descripciones a continuación indican dónde podrías reemplazar el sistema modificando las configuraciones de puntos finales y los flujos de trabajo del proyecto.

1. Utility-Upload Customer Order Forms to Azure

   Este flujo de trabajo automatiza el procesamiento de formularios de pedidos extrayendo detalles de NetSuite, subiendo documentos a Azure Blob Storage e indexándolos en el índice de Azure AI Search.

   Este flujo de trabajo debe ejecutarse primero para cargar todos los datos activos de clientes, poniendo los detalles del cliente disponibles para el agente de IA. La ejecución del flujo de trabajo se describe en Desencadenar los flujos de trabajo del proyecto más adelante en esta página.

   Si los datos del formulario de pedidos de clientes de tu organización están en un sistema diferente a NetSuite, debes modificar las operaciones del flujo de trabajo para reemplazar los componentes específicos de NetSuite con los de tu punto final.

2. Main Entry - Slack API Request Handler

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

   Si no estás usando Slack, este flujo de trabajo se puede ignorar y no se desencadenará. Para usar una interfaz de chat diferente con la que tu equipo de Ventas pueda interactuar, utiliza el flujo de trabajo Generic API Request Handler, también desencadenado a través de una API personalizada de Jitterbit.

3. Main - AI Agent Tools Logic

   Después de recibir la autorización del usuario desde cualquiera de los flujos de trabajo Main Entry - Slack API Request Handler o Generic API Request Handler, este flujo de trabajo gestiona solicitudes de llamadas de funciones al modelo de lenguaje grande (LLM), tomando decisiones sobre qué herramienta ejecutar en función de la respuesta del LLM. Hay tres llamadas principales de herramientas:

   1. Customer_Order_Function: Esta herramienta responde consultas de usuarios sobre formularios de pedidos de clientes invocando la operación Main - Get Customer Order Form Details dentro del flujo de trabajo Tool-Customer Order Details.

   2. Pricing_Function: Esta herramienta responde consultas de usuarios sobre precios de productos invocando la operación Main - Pricing Sheet dentro del flujo de trabajo Tool-Pricing Sheets.

   3. Customer_Lookup_By_Location_Function: Esta herramienta responde consultas de usuarios para obtener clientes por ubicación o propietario de cuenta invocando la operación Main - Customer Lookup dentro del flujo de trabajo Tool - Customer Lookup.

4. Tool-Customer Order Details

   Este flujo de trabajo recupera detalles de pedidos de clientes de NetSuite.

   Para usar un punto final diferente a NetSuite, crea una nueva operación para recuperar formularios de pedidos del sistema y asigna los resultados a la variable global extractedContent. Luego desencadena la nueva operación desde la operación Main - Get Customer Order Form Details.

5. Tool-Pricing Sheets

   Este flujo de trabajo recupera precios de productos de Salesforce.

   En la configuración de la actividad Salesforce Query, la siguiente consulta recupera información de precios de productos por agente. Si tu organización de Salesforce no utiliza estos objetos y campos, o si la información de precios de productos se almacena en objetos/campos diferentes, este flujo de trabajo no funcionará correctamente. En ese caso, el agente no podrá responder preguntas sobre precios. Personaliza la consulta en este flujo de trabajo para alinearla con el modelo de datos de tu organización de Salesforce:

   SELECT Product2.Description,
          Product2.Family,
          Product2.ProductCode,
          CurrencyIsoCode,
          Name,
          UnitPrice,
          Pricebook2.Name,
          Id
   FROM   PricebookEntry
   WHERE  IsDeleted = false
          AND IsArchived = false
          AND IsActive = true
          AND Pricebook2.IsActive = true
          AND Pricebook2.IsDeleted = false
          AND Pricebook2.IsArchived = false
          AND Product2.IsActive = true
          AND Product2.IsDeleted = false
          AND Product2.IsArchived = false
          AND CurrencyIsoCode = '{{ currencycode }}'
   ORDER BY Name
   

   Para usar un punto final diferente a Salesforce, crea una nueva operación para recuperar precios de productos del sistema y asigna los resultados a la variable global pricing_sheet. Luego desencadena la nueva operación desde la operación Main - Pricing Sheet.

6. Herramienta - Búsqueda de Clientes

   Este flujo de trabajo recupera clientes de Salesforce.

   En la configuración de la actividad Salesforce Query, la siguiente consulta recupera la información de cuenta del cliente. Si tu organización de Salesforce utiliza campos u objetos diferentes para los detalles del cliente, personaliza esta consulta en este flujo de trabajo según sea necesario:

   SELECT Id,
          BillingCity,
          BillingCountry,
          BillingState,
          Name
   FROM   Account
   WHERE  Type = 'Customer'
   

   Para utilizar un extremo diferente a Salesforce, crea una nueva operación para recuperar clientes del sistema y asigna los resultados a la variable global extractedContent. Luego, activa la nueva operación desde la operación Main - Customer Lookup.

7. Utilidad - Obtener Todos los Propietarios de Cuenta

   Este flujo de trabajo recupera los propietarios de cuenta de Salesforce.

   En la configuración de la actividad Salesforce Query, la siguiente consulta recupera los propietarios de cuenta (nombre y correo electrónico) de todas las cuentas de tipo Customer o Partner. Si tu organización de Salesforce utiliza tipos de cuenta diferentes o campos personalizados para clasificar cuentas, personaliza esta consulta en este flujo de trabajo según sea necesario:

   SELECT OwnerId,
          Owner.Email,
          Owner.Name
   FROM   Account
   WHERE  Type IN ('Customer', 'Partner')
   

   Para utilizar un extremo diferente a Salesforce, crea una nueva operación para recuperar propietarios de cuenta del sistema y asigna los resultados a la variable Account_Owner_List. Luego, activa la nueva operación desde la operación Main - Get Owner List.

8. Utilidad - Autorización de Usuario y Sesión

   Este flujo de trabajo administra la autorización del usuario y la sesión. Utiliza Jitterbit Cloud Datastore para mantener una lista de usuarios autorizados y sus sesiones activas.

   Para configurar este flujo de trabajo con un almacén de datos alternativo o un mecanismo de autorización para gestionar el acceso y las sesiones de los usuarios, modifica las operaciones del flujo de trabajo según sea necesario.

9. Utilidad - Almacenamiento de Historial de Chat del Bot

   Este flujo de trabajo administra el almacenamiento del historial de chat del bot, que es esencial para proporcionar contexto de memoria a los LLMs. Para esto, aprovecha Jitterbit Cloud Datastore.

   Para integrar con otras soluciones de almacenamiento de datos para guardar y recuperar el historial de chat, modifica las operaciones del flujo de trabajo según sea necesario.

10. Controlador de Solicitudes de API Genéricas

    Este flujo de trabajo procesa solicitudes HTTP de API desde cualquier aplicación. Para integrar con tus aplicaciones, crea una API personalizada de Jitterbit que active la operación Generic API request Handler. Luego, cualquier aplicación puede utilizar la URL de esta API para enviar y recibir solicitudes.

    La configuración de la API personalizada de Jitterbit se describe en Crear la API personalizada de Jitterbit más adelante en esta página.

Activar los flujos de trabajo del proyecto

Para la carga inicial de datos, ejecuta la operación en el primer flujo de trabajo, Utility-Upload Customer Order Forms to Azure. Esto se puede hacer utilizando la opción Run que se muestra al pasar el mouse sobre la operación. Necesitarás ejecutar la operación nuevamente en el futuro si tus datos se actualizan.

Los otros dos flujos de trabajo principales se activan mediante las APIs personalizadas de Jitterbit:

• Main Entry - Slack API Request Handler: Este flujo de trabajo se activa desde Slack mediante la API personalizada Slack Bot API Request Handler. Enviar un mensaje directo a la aplicación de Slack iniciará el activador de API personalizado.

• Generic API Request Handler: Este flujo de trabajo se activa desde otra aplicación mediante la API personalizada Generic API request Handler. Enviar una solicitud a la API configurada iniciará el activador de API personalizado.

Todos los demás flujos de trabajo se activan mediante otras operaciones y son consecuencia de los mencionados anteriormente. No se pretende que se ejecuten por sí solos.

Solución de problemas

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

• Registros de API
• Registros de operaciones

Para obtener asistencia adicional, contacta al soporte de Jitterbit.