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Visão Geral do Jitterbit Harmony AI

Introdução

A plataforma Harmony da Jitterbit é impregnada com capacidades de IA focadas em segurança, governança e responsabilidade. Ela fornece assistentes de IA que possibilitam o desenvolvimento sem código, integração de baixo código de grandes modelos de linguagem (LLMs) e desenvolvimento de agentes de IA, IA agente pré-construída e as ferramentas para você projetar seus próprios agentes de IA personalizados e aplicações inteligentes.

Assistentes de IA do Harmony

Os assistentes de IA da Jitterbit estão integrados em diferentes componentes da plataforma Harmony para fornecer desenvolvimento e suporte contextual, impulsionados por linguagem natural.

Integração de LLM e Desenvolvimento de Agentes de IA

A Jitterbit fornece um conjunto de conectores pré-construídos para conectar a LLMs de terceiros e construir fluxos de trabalho personalizados impulsionados por IA. O Jitterbit Studio permite o design, implantação e gerenciamento de agentes de IA personalizados. Você pode usar a interface gráfica do Studio e os blocos de construção disponíveis para orquestrar chamadas a um LLM selecionado, gerenciar transformações de dados e definir a lógica do fluxo de trabalho do agente.

  • Amazon Bedrock: Registra ferramentas ou envia um prompt.
  • Azure OpenAI: Registra ferramentas ou cria uma conclusão de texto ou imagem com base em um prompt.
  • Google Gemini: Registra ferramentas ou envia um prompt.
  • OpenAI: Registra ferramentas ou cria uma conclusão de texto, transcrição, imagem ou tradução com base em um prompt.
  • MCP Client: Lista ferramentas ou executa uma ferramenta específica em um servidor MCP.

Jitterbit Harmony é agnóstico em relação a modelos, oferecendo a flexibilidade de escolher o melhor LLM para suas necessidades. Certos conectores, como Amazon Bedrock, fornecem acesso a modelos adicionais, como Anthropic, Amazon, Meta e Cohere.

Os muitos conectores adicionais da Jitterbit facilitam a conectividade direta baseada em API e em padrões, e incluem suporte para bancos de dados baseados em vetores, como Pinecone e Elasticsearch. Esses bancos de dados suportam buscas mais inteligentes para recuperar instantaneamente as informações mais relevantes de um grande conjunto de dados.

Conectores adicionais, como Redis v2, conectam-se a endpoints projetados para gerenciar a memória de curto prazo de conversas naturais e contextualmente conscientes, ou você pode usar o Cloud Datastore nativo da nuvem da Jitterbit para memória de curto prazo e persistência de longo prazo, garantindo continuidade e personalização entre as sessões.

Agentes de IA pré-construídos (Marketplace)

O Marketplace da Jitterbit inclui agentes de IA pré-construídos e configuráveis, projetados para funções de negócios específicas. Esses agentes atuam como modelos para casos de uso comuns.

  • Agente de RH: Agente interno de RH para gerenciar fluxos de trabalho, como integração de funcionários, administração de treinamentos, solicitações de TI e provisionamento de software.
  • Agente de Conhecimento: Agente interno de recuperação de base de conhecimento que pode interagir com sistemas internos, repositórios de documentação e locais de armazenamento.
  • Agente de Vendas: Agente interno de recuperação de dados relacionados a vendas configurado para consultar sistemas conectados, como um CRM.
  • Agente Reativo: Agente de IA básico para fins de aprendizado que responde a consultas de usuários sem memória ou ferramentas avançadas.
  • Agente Contextual: Agente de IA básico para fins de aprendizado que se baseia no Agente Reativo, armazenando o histórico de conversas e mantendo o contexto em múltiplas interações.
  • Agente de Q&A do Salesforce: Agente de IA básico para fins de aprendizado que se baseia no Agente Contextual, adicionando uma ferramenta específica para abordar perguntas particulares sobre detalhes de contas do Salesforce.
  • Agente do GitHub com MCP: Um agente de IA básico que utiliza o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) para executar ferramentas em um servidor MCP e atuar como um assistente de chatbot.
  • Agente LLM Ajustado: Um agente de IA básico que inclui uma utilidade de ajuste fino para personalizar um modelo da OpenAI com seus dados e um agente conversacional que utiliza seu modelo ajustado.

Nota

Todos, exceto os agentes Reativo e Contextual, utilizam a técnica de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que combina o raciocínio LLM com acesso a ferramentas externas e fontes de dados.

Agentes de IA personalizados e aplicações inteligentes

Para resolver suas necessidades específicas de automação e orquestração, você pode construir seus próprios agentes de IA personalizados e aplicativos inteligentes, ou podemos construí-los para você:

  • Crie seus próprios agentes de IA personalizados e aplicativos inteligentes
    Crie seus próprios agentes de IA personalizados usando o Jitterbit Studio e o Jitterbit API Manager, e incorpore esses agentes de IA em aplicativos inteligentes usando o Jitterbit App Builder. Consulte a documentação em Como construir agentes de IA para começar.

  • Use os serviços de IA agentiva da Jitterbit
    A Jitterbit oferece um serviço profissional para construir IA agentiva personalizada para você. Este serviço fornece uma equipe técnica para o design, desenvolvimento, teste e implantação de agentes de IA personalizados com base em requisitos organizacionais específicos. Conecte-se com um especialista em IA através da nossa página da web Jitterbit AI.