Como construir um agente de IA contextual no Jitterbit Harmony

Introdução

Este guia mostra como adicionar memória e contexto a um agente de IA reativa no Jitterbit Harmony usando o Studio. Este agente armazena o histórico de conversas e mantém o contexto em várias interações.

Construir um agente de IA contextual

1. Abra o projeto do Studio que contém seu agente de IA reativa.

2. Adicione um datastore, como Jitterbit Cloud Datastore ou equivalente. Crie dois armazenamentos de chave:

   • Bot_Authorized_Users: Para gerenciar sessões autorizadas.
   • Agent_Q_and_A: Para armazenar o histórico de conversas para contexto.

3. Atualize a lógica principal da IA:

   1. Abra o fluxo de trabalho Main - AI Agent Tools Logic.

   2. Clique em uma nova área de queda de operação e selecione Novo Script. Configure o script para buscar o histórico de conversas do usuário no datastore. Inclua perguntas/respostas anteriores no prompt do LLM para manter o contexto. Veja o script chamado Main-AI Logic no Agente Contextual para um exemplo.

4. Adicione fluxos de trabalho utilitários. Para cada um:

   1. Clique em Adicionar Novo Fluxo de Trabalho na parte superior do canvas de design para criar um novo fluxo de trabalho.

   2. Clique duas vezes no nome do fluxo de trabalho padrão e renomeie-o. Crie dois fluxos de trabalho:

      • Utility - Read from Datastore: Busca o histórico de conversas.
      • Utility - Write to Datastore: Salva novas mensagens e respostas.

Veja o fluxo de trabalho chamado Utility - Bot Chat Cloud Datastore no Agente Contextual para um exemplo.

1. Certifique-se de que os fluxos de trabalho tenham entrada sem estado:

   • Fluxos de trabalho de entrada do Slack ou API apenas convertem a entrada do usuário em carga útil interna.
   • A lógica principal lida com a recuperação e atualizações de memória.

Próximas etapas

Para construir sobre o agente de IA com memória e contexto, veja Construir um agente de IA com RAG.