Agente de RFI de Seguridad de Jitterbit

Descripción general

El Agente de RFI de Seguridad de Jitterbit (Agente de RFI de Seguridad) es un agente de IA proporcionado a través del Mercado de Jitterbit que automatiza el procesamiento de extremo a extremo de las solicitudes de RFI de Seguridad (Solicitud de Información). Este 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 de RFI enviados a través de Slack, aplica un enrutamiento consciente del producto para seleccionar la base de conocimientos interna adecuada y utiliza IA para generar respuestas estructuradas. Las respuestas finales se entregan al usuario como documentos de Word y Excel listos para enviar.

Cuando un usuario envía una solicitud de RFI en Slack, el agente reconoce inmediatamente el mensaje y comienza a procesarlo. Extrae datos de entrada del mensaje del usuario, descarga el documento de RFI adjunto y 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 redactar una respuesta fundamentada. Cuando todas las preguntas han sido respondidas, el agente llama a Azure Functions para generar el documento final de Word o Excel, 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 la presentación 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 de RFI y archivos de cuestionarios adjuntos de los 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 de RFI de Slack e indexa sus preguntas en Azure AI Search.
• Recupera extractos relevantes de la base de conocimientos para cada pregunta de RFI utilizando búsqueda impulsada por IA.
• Redacta respuestas para cada pregunta utilizando solo el contenido recuperado de la base de conocimientos.
• Genera documentos de Word y Excel listos para enviar a través de Azure Functions.
• Almacena los 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 presentación de RFI.
• Ingiere contenido de la base de conocimientos de Google Drive y Confluence en Azure AI Search.

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

Arquitectura del agente de IA

Este agente de IA opera como un bot conversacional de Slack que procesa cuestionarios RFI de principio a fin. Una solicitud típica de RFI 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, el nivel de riesgo y la fecha de entrega.
2. Slack envía una solicitud POST al endpoint API personalizado del agente. La operación Acknowledge Slack Request devuelve una respuesta 200 de inmediato para prevenir timeouts de 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 entrega y tipo de producto). El tipo de producto se utiliza para seleccionar la base de conocimientos adecuada de Azure AI Search.
4. El agente descarga el archivo adjunto de Slack y lo sube a 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 fragmentos de la base de conocimientos más relevantes, y luego envía esos fragmentos al LLM para redactar una respuesta fundamentada. Las respuestas se basan exclusivamente en el contenido recuperado.
7. La operación Azure Function Generate Document llama al endpoint de Azure Functions configurado, que ensambla las respuestas estructuradas en un documento de Word o Excel.
8. El documento generado se almacena en Azure Blob Storage y se sube a 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 la presentación del RFI.

Diagrama de flujo

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

Requisitos previos

Necesitas los siguientes componentes para usar este agente de IA.

Componentes de Harmony

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

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

Puntos finales compatibles

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

Modelo de lenguaje grande (LLM)

El agente utiliza Azure OpenAI como proveedor de LLM para extraer datos de entrada, normalizar preguntas y redactar respuestas. Debes tener una suscripción de Azure con un recurso de Azure OpenAI y un modelo desplegado (por ejemplo, gpt-4.1).

Slack

El agente recibe solicitudes de RFI y entrega documentos generados a través de un bot de Slack. Debes tener un espacio de trabajo de Slack y una aplicación de Slack con un Token OAuth de Usuario Bot válido y los permisos requeridos para leer y publicar mensajes y subir archivos.

Búsqueda de Azure AI

El agente indexa el contenido de documentos de RFI y recupera extractos de la base de conocimientos utilizando Azure AI Search. Debes tener un recurso de Azure AI Search con un índice de búsqueda y un indexador configurado para los documentos de la base de conocimientos.

Almacenamiento de blobs de Azure

El agente almacena archivos de RFI subidos y documentos de salida generados en Azure Blob Storage. Debes tener una cuenta de almacenamiento de Azure con un contenedor y un token de Firma de Acceso Compartido (SAS) que tenga permisos de lectura y escritura.

Funciones de Azure

El agente llama a un punto final de Azure Functions para generar documentos de Word y Excel a partir de datos de respuesta de RFI estructurados. Debes tener una aplicación de Funciones de Azure desplegada con una clave de función para autenticación.

Salesforce

El agente consulta los detalles de la cuenta y crea registros de casos utilizando la API REST de Salesforce. Debe tener una cuenta de Salesforce con un nombre de usuario, contraseña, token de seguridad y permiso para leer cuentas y crear casos.

Google Drive

El agente ingiere documentos de la base de conocimientos desde Google Drive en Azure Blob Storage para su indexación. Debe tener 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 wiki desde Confluence en Azure AI Search como contenido de la base de conocimientos. Debe tener una cuenta de Confluence con credenciales que tengan acceso de lectura al espacio configurado.

Prompts 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 prompts efectivos y proporciona ejemplos de prompts.

Directrices para prompts

Siga estas directrices al enviar mensajes al agente:

• Incluya el nombre del socio o cliente en su mensaje.
• Especifique el nivel de riesgo utilizando "Bajo", "Medio" o "Alto".
• Incluya la fecha de vencimiento de la presentación en un formato inequívoco (por ejemplo, "31 de julio de 2026" o "2026-07-31").
• Adjunte el cuestionario de RFI como un archivo de Word o Excel en el mismo mensaje de Slack.
• Opcionalmente, especifique 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.

Ejemplos de prompts

Los siguientes ejemplos de prompts muestran los tipos de mensajes que el agente puede manejar. Reemplace los valores de marcador de posición entre corchetes angulares con sus valores reales.

Enviar un RFI para procesamiento

Envía el archivo del cuestionario de RFI como un archivo adjunto de Slack en el mismo mensaje.

Consultar 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. Desplegar el proyecto
7. Crear la API personalizada de Jitterbit
8. Revisar flujos de trabajo del proyecto
9. Activar los flujos de trabajo del proyecto

Para orientación sobre resolución de problemas, consulta Resolución 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 Harmony en https://login.jitterbit.com y abre Marketplace.

2. Localiza el agente de IA llamado Agente de Seguridad RFI de Jitterbit. Para localizar el agente, utiliza la barra de búsqueda o, en el panel de Filtros bajo Tipo, selecciona Agente de IA para limitar la visualización a agentes de IA.

3. Haz clic en el enlace de 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 cuadro de diálogo de configuración.

   Nota

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

5. En el cuadro de 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 cuadro de diálogo de progreso indique que el proyecto ha sido creado, utiliza el enlace del cuadro de diálogo Ir a Studio o abre el proyecto directamente desde la página de Proyectos de Studio.

Obtener credenciales de Azure OpenAI

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

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

2. En Gestión de Recursos, selecciona Claves y Punto de Acceso y retén la clave API y la URL base del punto de acceso para su uso en las variables del proyecto de Azure OpenAI.

3. En Azure AI Foundry, abre tu recurso de Azure OpenAI y navega a Despliegues. Toma nota del nombre del despliegue del modelo que planeas 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 para usar, ábrela.

2. En OAuth y Permisos, agrega los siguientes Ámbitos de Token de Bot:

   • chat:write para publicar mensajes y subir archivos a los canales.
   • files:read para descargar archivos compartidos por los usuarios.

3. Instala la aplicación en tu espacio de trabajo y retén el Token OAuth de Usuario Bot para su uso en las variables del proyecto de Slack.

4. Después de que el proyecto esté desplegado y la API personalizada esté publicada (ver Crear la API personalizada de Jitterbit), configura las Suscripciones de Eventos o Comandos Slash de tu aplicación de Slack para apuntar 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 las variables del proyecto, utiliza el menú de acciones del proyecto y selecciona Variables del Proyecto para abrir el panel de configuración.

Slack

Azure OpenAI

Azure AI Search

Azure Blob Storage

Azure Functions

Salesforce

Google Drive

Confluence

Probar conexiones

Probar las configuraciones de los endpoints para verificar la conectividad utilizando los valores de las variables del proyecto definidas.

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 y selecciona Desplegar.

Crear la API personalizada de Jitterbit

Crear una API personalizada utilizando 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. Utilízala para configurar la suscripción a eventos de tu aplicación de Slack o el endpoint del comando slash para que Slack dirija 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 de RFI de Seguridad, organizados en tres grupos funcionales.

Procesamiento de RFI

Entrada Principal - Manejador de Solicitudes de API de Slack

Este flujo de trabajo maneja todos los eventos entrantes de Slack a través del endpoint de la API personalizada. La operación Reconocer Solicitud de Slack devuelve una respuesta inmediata 200 para prevenir los tiempos de espera de Slack. La operación Manejador de Solicitudes del Bot de Slack analiza la carga útil del evento, valida la solicitud e inicia el procesamiento. La operación Procesar Documento de RFI de Seguridad orquesta todo el pipeline de RFI coordinando llamadas al flujo de trabajo Principal - Lógica del Agente de IA para la interacción con el LLM y a flujos de trabajo auxiliares para el manejo de archivos, generación de documentos y creación de casos en Salesforce. La operación Decisión de Herramientas dirige las llamadas a herramientas del LLM al manejador apropiado, incluyendo Manejar Obtener Detalles de Cuenta para búsquedas de cuentas de Salesforce. Las operaciones de soporte manejan todas las interacciones de Slack: Enviar Mensaje a Slack y Responder Desde el Bot de Slack envían mensajes, Subir Archivo a Slack y Completar Subida de Archivo a Slack entregan el documento generado, Enviar Escribiendo a Slack envía indicadores de escritura, Eliminar Mensaje de Slack elimina mensajes interinos, Procesamiento de Decisión de Solicitud de Usuario de Slack determina cómo procesar la entrada del usuario, Restablecer Subida de Archivo en Progreso limpia el estado de subida, y Enviar Error de Validación de Archivo maneja envíos de archivos inválidos.

Main - Lógica del Agente de IA

Este flujo de trabajo gestiona el ciclo de vida de la interacción con el LLM para una sola vuelta. La operación Call LLM construye la carga útil de la solicitud de Azure OpenAI, envía el aviso al LLM y procesa la respuesta. Si el LLM devuelve una llamada a una herramienta, la operación Call LLM Again vuelve a entrar en el bucle con el resultado de la herramienta añadido al contexto de la conversación, continuando hasta que el LLM devuelva una respuesta final en texto.

Utilidades de documento y almacenamiento

Utility - Upload File to Google Drive

Este flujo de trabajo sube un archivo de salida procesado a Google Drive utilizando las credenciales de la cuenta de servicio configurada.

Utility - Azure Blob and Search API

Este flujo de trabajo proporciona cinco operaciones reutilizables para interacciones de almacenamiento y búsqueda en 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.

Utility - Azure Functions

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

Herramienta - Crear Caso de Salesforce

Este flujo de trabajo contiene la operación Crear Caso de Salesforce, que crea un registro de caso de Salesforce para la RFI enviada utilizando los datos de entrada recopilados durante el procesamiento.

Utilidades

Este flujo de trabajo contiene la operación Mensajes csv a JSON, que convierte datos de mensajes en formato CSV a JSON para su uso en operaciones posteriores.

Ingesta de conocimiento

Utilidad de Carga de Datos - Google Drive a Azure Blob

Este flujo de trabajo ingesta documentos de la base de conocimientos desde Google Drive a Azure Blob Storage. La operación Listar Archivos de Google Drive recupera todos los archivos de la carpeta de Drive configurada que fueron modificados después de la marca de tiempo Google_Drive_Default_Modified_Date. Las operaciones Obtener Archivos de Google Drive HTTPS y HTTPS Obtener Archivo de Google Drive y Subir a Blob descargan cada archivo y lo suben a Azure Blob Storage para su indexación. La operación Ingesta Manual de Google Drive proporciona un punto de entrada alternativo activado manualmente para la ingesta bajo demanda.

Utilidad de Carga de Datos - Páginas de Confluence a Índice de Azure

Este flujo de trabajo ingesta páginas de wiki de Confluence en Azure AI Search. La operación Obtener Páginas de Confluence recupera páginas del espacio de Confluence configurado que fueron modificadas después de la marca de tiempo Confluence_Wiki_Last_Modified_Date, aplicando el filtro Confluence_Wiki_Exclude_Label para omitir las páginas excluidas. La operación Principal - Cargar Páginas de Confluence procesa cada página y la envía a Azure AI Search para su indexación. La operación Ingesta Manual de Confluence proporciona un punto de entrada bajo demanda para ejecuciones de ingesta manual.

Activar los flujos de trabajo del proyecto

El Agente de RFI de Seguridad se activa mediante eventos entrantes de Slack. 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 API personalizado del agente, lo que activa la operación Manejador de Solicitudes del Bot de Slack y comienza el pipeline de procesamiento de RFI.

Antes de que el agente pueda responder preguntas de RFI, sus bases de conocimiento deben estar pobladas. Ejecuta los flujos de trabajo de ingestión 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 de Google Drive, ejecuta la operación Ingestión Manual de Google Drive en el flujo de trabajo Utilidad de Carga de Datos - Google Drive a Azure Blob.
• Para ingerir contenido de Confluence, ejecuta la operación Ingestión Manual de Confluence en el flujo de trabajo Utilidad de Carga de Datos - Páginas de Confluence a Índice de Azure.

Solución de problemas

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

• Registros de API
• Registros de operaciones

Para asistencia adicional, contacta a soporte de Jitterbit.