Agente de RFI de Seguridad de Jitterbit

Descripción general

Jitterbit proporciona el Agente de RFI de Seguridad a los clientes a través del Marketplace de Jitterbit. Este agente automatiza el procesamiento end-to-end de solicitudes de RFI de Seguridad (Solicitud de Información). 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. El agente acepta cuestionarios RFI enviados a través de Slack, aplica enrutamiento consciente del producto para seleccionar la base de conocimientos interna apropiada, y utiliza IA para generar respuestas estructuradas. Las respuestas finales se entregan al usuario como documentos Word y Excel listos para enviar.

Cuando un usuario envía una solicitud RFI en Slack, el agente reconoce inmediatamente el mensaje y comienza el procesamiento. Extrae datos de entrada del mensaje del usuario, descarga el documento RFI adjunto e indexa sus preguntas en Azure AI Search. Para cada pregunta, el agente recupera extractos relevantes de la base de conocimientos configurada y los envía a un LLM para elaborar una respuesta fundamentada. Cuando se responden todas las preguntas, el agente llama a Azure Functions para generar el documento Word o Excel final, almacena el archivo en Azure Blob Storage, y lo entrega al usuario en Slack. El agente también puede buscar detalles de cuentas de Salesforce y crear un caso de Salesforce para el envío de RFI. Las bases de conocimientos se mantienen ingiriendo contenido de Google Drive y Confluence en Azure AI Search.

El agente realiza las siguientes tareas:

• Recibe solicitudes RFI y archivos de cuestionarios adjuntos de usuarios en un canal de Slack.
• Extrae datos de entrada estructurados del mensaje del usuario, incluyendo nombre del socio, nivel de riesgo, fecha de vencimiento y tipo de producto.
• Descarga el documento RFI de Slack e indexa sus preguntas en Azure AI Search.
• Recupera extractos relevantes de la base de conocimientos para cada pregunta RFI mediante búsqueda impulsada por IA.
• Elabora respuestas para cada pregunta utilizando únicamente el contenido recuperado de la base de conocimientos.
• Genera documentos Word y Excel listos para enviar a través de Azure Functions.
• Almacena documentos generados en Azure Blob Storage y los entrega al usuario a través de Slack.
• Busca detalles de cuentas de Salesforce y crea un caso de Salesforce para cada envío de RFI.
• Ingiere contenido de la base de conocimientos desde Google Drive y Confluence en Azure AI Search.

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

Arquitectura del agente de IA

Este agente de IA funciona como un bot conversacional de Slack que procesa cuestionarios RFI end-to-end. Una solicitud RFI típica se maneja de la siguiente manera:

1. Un usuario envía un mensaje en el canal de Slack configurado, adjunta un archivo de cuestionario RFI (Word o Excel), y proporciona información de entrada como el nombre del socio, nivel de riesgo y fecha de vencimiento del envío.
2. Slack envía una solicitud POST al punto de conexión de API personalizado del agente. La operación Acknowledge Slack Request devuelve una respuesta 200 inmediatamente para evitar tiempos de espera en Slack, y la operación Slack Bot Request Handler comienza a procesar la carga útil.
3. La operación Process Security RFI Document llama al flujo de trabajo Main - AI Agent Logic, que envía el mensaje del usuario al LLM para extraer campos de entrada estructurados (nombre del socio, nivel de riesgo, fecha de vencimiento y tipo de producto). El tipo de producto se utiliza para seleccionar la base de conocimientos de Azure AI Search apropiada.
4. El agente descarga el archivo adjunto de Slack y lo carga en Azure Blob Storage. La operación Azure AI Search Index Doc luego indexa el contenido del documento, haciendo que sus preguntas sean buscables.
5. El LLM normaliza las preguntas RFI extraídas del documento.
6. Para cada pregunta, el agente consulta Azure AI Search para recuperar los extractos más relevantes de la base de conocimientos, luego envía esos extractos al LLM para elaborar una respuesta fundamentada. Las respuestas se basan exclusivamente en el contenido recuperado.
7. La operación Azure Function Generate Document llama al punto de conexión de Azure Functions configurado, que ensambla las respuestas estructuradas en un documento Word o Excel.
8. El documento generado se almacena en Azure Blob Storage y se carga en Slack. El agente publica el archivo en el hilo del canal original para que el usuario pueda descargarlo.
9. La operación Create Salesforce Case crea un caso de Salesforce para el envío de RFI.

Diagrama de flujo de trabajo

El siguiente diagrama muestra el flujo de trabajo principal de manejo de solicitudes para el Agente de RFI de Seguridad.

Requisitos previos

Se necesitan los siguientes componentes para usar este agente de IA.

Componentes de Harmony

Se debe contar con una licencia de Jitterbit Harmony con acceso a los siguientes componentes:

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• Agente de RFI de Seguridad adquirido como complemento de licencia

Puntos de conexión compatibles

El agente de IA se conecta a los siguientes puntos de conexión. Puedes adaptar otros sistemas modificando las configuraciones de puntos de conexión y flujos de trabajo del proyecto.

Modelo de lenguaje grande (LLM)

El agente usa Azure OpenAI como proveedor de LLM para extraer datos de admisión, normalizar preguntas y redactar respuestas. Se debe contar con una suscripción de Azure con un recurso de Azure OpenAI y un modelo implementado (por ejemplo, gpt-4.1).

Slack

El agente recibe solicitudes de RFI y entrega documentos generados a través de un bot de Slack. Se debe contar con un espacio de trabajo de Slack y una aplicación de Slack con un Token OAuth de usuario bot válido y los permisos necesarios para leer, publicar mensajes y cargar archivos.

Azure AI Search

El agente indexa el contenido de documentos de RFI y recupera extractos de la base de conocimientos usando Azure AI Search. Se debe contar con un recurso de Azure AI Search con un índice de búsqueda e indexador configurado para los documentos de la base de conocimientos.

Azure Blob Storage

El agente almacena archivos RFI cargados y documentos de salida generados en Azure Blob Storage. Se debe contar con una cuenta de almacenamiento de Azure con un contenedor y un token de Firma de acceso compartido (SAS) con permisos de lectura y escritura.

Azure Functions

El agente llama a un punto de conexión de Azure Functions para generar documentos de Word y Excel a partir de datos de respuesta de RFI estructurados. Se debe contar con una aplicación de función de Azure implementada con una clave de función para autenticación.

Salesforce

El agente consulta detalles de cuentas y crea registros de casos usando la API REST de Salesforce. Se debe contar con una cuenta de Salesforce con nombre de usuario, contraseña, token de seguridad y permiso para leer cuentas y crear casos.

Google Drive

El agente ingiere documentos de base de conocimientos desde Google Drive en Azure Blob Storage para indexación. Se debe contar con un proyecto de Google Cloud con una cuenta de servicio que tenga acceso de lectura a la carpeta de Drive configurada.

Confluence

El agente ingiere páginas de wiki de Confluence en Azure AI Search como contenido de base de conocimientos. Se debe contar con una cuenta de Confluence con credenciales que tengan acceso de lectura al espacio configurado.

Indicaciones del agente

El Agente de RFI de Seguridad recibe todas las solicitudes como mensajes enviados al canal de Slack configurado. Esta sección describe las reglas para indicaciones efectivas y proporciona indicaciones de ejemplo.

Directrices de indicaciones

Sigue estas directrices al enviar mensajes al agente:

• Incluye el nombre del socio o cliente en tu mensaje.
• Especifica el nivel de riesgo usando "Bajo", "Medio" o "Alto".
• Incluye la fecha de vencimiento de envío en un formato inequívoco (por ejemplo, "31 de julio de 2026" o "2026-07-31").
• Adjunta el cuestionario de RFI como archivo de Word o Excel en el mismo mensaje de Slack.
• Opcionalmente especifica el producto que cubre el RFI: Studio, API Manager, EDI o App Builder. Si no se especifica ningún producto, el agente predetermina la base de conocimientos de Studio.

Indicaciones de ejemplo

Las siguientes indicaciones de ejemplo muestran los tipos de mensajes que el agente puede manejar. Reemplaza los valores de marcadores de posición entre corchetes angulares con tus valores reales.

Enviar un RFI para procesamiento

Adjunta el archivo del cuestionario de RFI en Slack en el mismo mensaje.

Buscar detalles de la cuenta

Instalación, configuración y operación

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

1. Descargar e instalar el proyecto
2. Obtener credenciales de Azure OpenAI
3. Configurar el bot de Slack
4. Configurar variables del proyecto
5. Probar conexiones
6. Implementar el proyecto
7. Crear la API personalizada de Jitterbit
8. Revisar los flujos de trabajo del proyecto
9. Activar los flujos de trabajo del proyecto

Para orientación sobre solución de problemas, consulta Solución de problemas.

Descargar e instalar el proyecto

Sigue estos pasos para 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. Localiza el agente de IA llamado Jitterbit Security RFI Agent. Para ubicar el agente, utiliza la barra de búsqueda o, en el panel Filtros bajo Tipo, selecciona AI Agent para limitar la visualización a agentes de IA.

3. Haz clic en el enlace Documentación del agente 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.

   Nota

   Si aún no has comprado el agente de IA, se muestra Obtener agente. Haz clic en él para abrir un diálogo informativo, luego haz clic en Enviar para que un representante se comunique contigo sobre la compra del agente de IA.

5. En el diálogo Crear un nuevo proyecto, selecciona un entorno donde se creará el proyecto de Studio, luego haz clic en Crear proyecto.

6. Después de que el diálogo de progreso indique que se ha creado el proyecto, utiliza el enlace del diálogo Ir a Studio o abre el proyecto directamente desde la página Proyectos de Studio.

Obtener credenciales de Azure OpenAI

Para usar Azure OpenAI como proveedor de LLM, debes tener un recurso de Azure OpenAI con un modelo implementado:

1. En el portal de Azure, crea o abre tu recurso de Azure OpenAI.

2. En Administración de recursos, selecciona Claves y Endpoint y retén la clave de API y la URL del endpoint base para usarlas en las variables del proyecto de Azure OpenAI.

3. En Azure AI Foundry, abre tu recurso de Azure OpenAI y ve a Implementaciones. Anota el nombre de la implementación del modelo que pretendes usar (por ejemplo, gpt-4.1).

Configurar el bot de Slack

Sigue estos pasos para configurar Slack para recibir solicitudes de RFI y entregar documentos:

1. En tu espacio de trabajo de Slack, crea una aplicación de Slack en https://api.slack.com/apps. Si ya tienes una aplicación que usar, ábrela.

2. En OAuth y Permisos, agrega los siguientes Alcances de token de bot:

   • chat:write para publicar mensajes y cargar archivos en canales.
   • files:read para descargar archivos compartidos por usuarios.

3. Instala la aplicación en tu espacio de trabajo y retén el Token OAuth del usuario del bot para usarlo en las variables del proyecto de Slack.

4. Después de que se implemente el proyecto y se publique la API personalizada (consulta Crear la API personalizada de Jitterbit), configura Suscripciones a eventos o Comandos de barra inclinada de tu aplicación de Slack para que apunten a la URL del servicio publicado.

Configurar variables del proyecto

En el proyecto de Studio instalado desde Marketplace, establece valores para las siguientes variables del proyecto.

Para configurar variables de proyecto, utiliza el menú de acciones del proyecto y selecciona Variables de proyecto para abrir el panel de configuración.

Slack

Azure OpenAI

Azure AI Search

Azure Blob Storage

Azure Functions

Salesforce

Google Drive

Confluence

Probar conexiones

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

Para probar las conexiones, accede a la pestaña Project endpoints and connectors de la paleta de componentes de diseño, colócate sobre cada endpoint y haz clic en Test.

Implementar el proyecto

Implementa el proyecto de Studio.

Para implementar el proyecto, utiliza el menú de acciones del proyecto y selecciona Deploy.

Crear la API personalizada de Jitterbit

Crea una API personalizada mediante API Manager para exponer el punto de entrada del bot de Slack del agente.

Configura y publica la API con los siguientes parámetros:

Después de publicar, conserva la URL del servicio. Úsala para configurar la suscripción a eventos o el endpoint de comando de barra de tu aplicación de Slack, de manera que Slack enrute los eventos entrantes al agente.

Revisar flujos de trabajo del proyecto

El proyecto de Studio contiene nueve flujos de trabajo que implementan la funcionalidad del Agente RFI de Seguridad, organizados en tres grupos funcionales.

Procesamiento de RFI

Main Entry - Slack API Request Handler

Este flujo de trabajo maneja todos los eventos entrantes de Slack a través del endpoint de API personalizada. La operación Acknowledge Slack Request devuelve una respuesta 200 inmediata para evitar tiempos de espera en Slack. La operación Slack Bot Request Handler analiza la carga útil del evento, valida la solicitud e inicia el procesamiento. La operación Process Security RFI Document orquesta el pipeline completo de RFI coordinando llamadas al flujo de trabajo Main - AI Agent Logic para la interacción con el LLM y a flujos de trabajo utilitarios para la gestión de archivos, generación de documentos y creación de casos en Salesforce. La operación Tools Decision enruta las llamadas de herramientas del LLM al manejador apropiado, incluyendo Handle Get Account Details para búsquedas de cuentas en Salesforce. Las operaciones de apoyo manejan todas las interacciones de Slack: Slack Post Message y Slack Reply From Bot envían mensajes, Slack Upload File y Slack Complete File Upload entregan el documento generado, Slack Post Typing envía indicadores de escritura, Slack Delete Message elimina mensajes intermedios, Slack User Request Decision Processing determina cómo procesar la entrada del usuario, Reset File Upload In Progress limpia el estado de carga y Send File Validation Error maneja envíos de archivos no válidos.

Main - AI Agent Logic

Este flujo de trabajo administra el ciclo de vida de la interacción del LLM para un solo turno. La operación Call LLM construye la carga útil de la solicitud de Azure OpenAI, envía el prompt al LLM y procesa la respuesta. Si el LLM devuelve una llamada de herramienta, la operación Call LLM Again reingresa al bucle con el resultado de la herramienta agregado al contexto de la conversación, continuando hasta que el LLM devuelve una respuesta de texto final.

Utilidades de documentos y almacenamiento

Utilidad - Cargar archivo a Google Drive

Este flujo de trabajo carga un archivo de salida procesado a Google Drive usando las credenciales de cuenta de servicio configuradas.

Utilidad - Azure Blob y Search API

Este flujo de trabajo proporciona cinco operaciones reutilizables para las interacciones de almacenamiento y búsqueda de Azure. Put Azure Blob (From Variable) y Put Azure Blob (From Temporary) escriben documentos en Azure Blob Storage desde diferentes fuentes de datos. Get Azure Blob recupera un documento del almacenamiento. Azure AI Search Index Doc envía un documento al indexador de Azure AI Search. Azure AI Search Read Document consulta el índice de búsqueda para recuperar extractos de conocimiento relevantes.

Utilidad - Azure Functions

Este flujo de trabajo contiene la operación Azure Function Generate Document, que llama al punto de conexión de Azure Functions para ensamblar una respuesta de RFI completada en un documento descargable de Word o Excel.

Herramienta - Crear caso de Salesforce

Este flujo de trabajo contiene la operación Create Salesforce Case, que crea un registro de caso de Salesforce para el RFI enviado usando los datos de ingesta recopilados durante el procesamiento.

Utilidades

Este flujo de trabajo contiene la operación Messages csv to JSON, que convierte datos de mensajes en formato CSV a JSON para usar en operaciones posteriores.

Ingesta de conocimiento

Utilidad de carga de datos - Google Drive a Azure Blob

Este flujo de trabajo ingiere documentos de la base de conocimiento desde Google Drive a Azure Blob Storage. La operación Google Drive List Files recupera todos los archivos de la carpeta Drive configurada modificados después de la marca de tiempo Google_Drive_Default_Modified_Date. Las operaciones Get Google Drive Files HTTPS y HTTPS Get Google Drive File And Upload to Blob descargan cada archivo y lo cargan a Azure Blob Storage para indexación. La operación Manual Google Drive Ingestion proporciona un punto de entrada alternativo activado manualmente para ingesta bajo demanda.

Utilidad de carga de datos - Páginas de Confluence a índice de Azure

Este flujo de trabajo ingiere páginas wiki de Confluence en Azure AI Search. La operación Get Confluence Pages recupera páginas del espacio de Confluence configurado modificadas después de la marca de tiempo Confluence_Wiki_Last_Modified_Date, aplicando el filtro Confluence_Wiki_Exclude_Label para omitir páginas excluidas. La operación Main - Load Confluence Pages procesa cada página y la envía a Azure AI Search para indexación. La operación Manual Confluence Ingestion proporciona un punto de entrada bajo demanda para ejecuciones de ingesta manual.

Activar los flujos de trabajo del proyecto

El Security RFI Agent se activa mediante eventos de Slack entrantes. Cuando un usuario publica un mensaje en el canal donde está instalado el bot de Slack, Slack envía una solicitud POST a la URL del servicio de API personalizado del agente, lo que activa la operación Slack Bot Request Handler e inicia la canalización de procesamiento de RFI.

Antes de que el agente pueda responder preguntas RFI, es necesario poblar sus bases de conocimiento. Ejecuta los flujos de trabajo de ingesta de conocimiento al menos una vez antes de usar el agente y vuelve a ejecutarlos cada vez que se actualice el contenido de la base de conocimiento:

• Para ingerir contenido desde Google Drive, ejecuta la operación Manual Google Drive Ingestion en el flujo de trabajo Data Upload Utility - Google Drive to Azure Blob.
• Para ingerir contenido desde Confluence, ejecuta la operación Manual Confluence Ingestion en el flujo de trabajo Data upload Utility - Confluence Pages to Azure Index.

Resolución de problemas

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

• API logs
• Operation logs

Para obtener asistencia adicional, contacta al soporte de Jitterbit.