Jitterbit Composite Agent

Visão Geral

A Jitterbit oferece o Composite Agent a todos os clientes através do Jitterbit Marketplace. Este agente é projetado para fins de aprendizado, ajudando as organizações a adotarem a IA de forma mais fácil.

Este agente fornece uma única interface para interagir com múltiplos agentes especializados dentro da sua organização. Um agente especializado é um agente de IA projetado para lidar com tipos específicos de tarefas ou consultas em um determinado domínio. Exemplos incluem o Agente de Vendas da Jitterbit e o Agente de RH.

O Composite Agent recebe as consultas dos usuários, determina qual agente especializado pode lidar melhor com cada consulta e encaminha a solicitação para esse agente. Após a resposta do agente selecionado, o Composite Agent retorna a resposta ao usuário. Ao usar um único ponto de entrada, o Composite Agent elimina a necessidade de os usuários acessarem interfaces separadas para cada agente. Embora este agente utilize o Azure OpenAI e o Slack por padrão, você pode adaptá-lo para funcionar com outros LLMs e plataformas de chat, como Claude, Microsoft Teams, microsserviços, aplicativos SaaS como Salesforce, ou aplicações construídas usando o Jitterbit App Builder.

Este documento explica como configurar e operar este agente de IA. Ele abrange os seguintes tópicos: arquitetura e pré-requisitos, exemplos de prompts mostrando o que o agente pode fazer, e passos para instalar, configurar e operar o agente de IA.

Arquitetura do agente de IA

Este agente de IA encaminha consultas dos usuários para agentes especializados. Um fluxo de trabalho típico segue estas etapas:

1. Um usuário interage com o bot do Slack e envia uma pergunta ou solicitação.
2. O Composite Agent analisa a consulta e a encaminha para o agente especializado apropriado.
3. O agente especializado processa a solicitação e retorna os resultados.
4. O Composite Agent entrega a resposta ao usuário.

Diagrama de fluxo

O diagrama a seguir mostra como o Agente Composto processa consultas de usuários:

Pré-requisitos

Você precisa dos seguintes componentes para usar este agente de IA.

Componentes do Harmony

Você deve ter uma licença do Jitterbit Harmony com acesso aos seguintes componentes:

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• Jitterbit Cloud Datastore

Endpoints suportados

O agente de IA incorpora os seguintes endpoints. Você pode acomodar outros sistemas modificando as configurações de endpoints e fluxos de trabalho do projeto.

Modelo de linguagem grande (LLM)

O agente de IA utiliza o Azure OpenAI como provedor de LLM para análise de consultas e decisões de roteamento. Para usar o OpenAI, você deve ter uma assinatura do Microsoft Azure com permissões para criar um recurso do Azure OpenAI com um modelo gpt-4o ou gpt-4.1 implantado.

Interface de chat

O agente de IA utiliza o Slack como a interface de chat padrão para interagir com o Agente Composto.

Se você quiser usar um aplicativo diferente como interface de chat, pode modificar os fluxos de trabalho do projeto para integrar-se à sua plataforma preferida.

Exemplos de prompts

A tabela a seguir ilustra como o Agente Composto decide se deve responder a uma consulta diretamente ou delegá-la a um agente especializado, com base na natureza da consulta e nos agentes especializados disponíveis.

Instalação, configuração e operação

Siga estas etapas para instalar, configurar e operar este agente de IA:

1. Baixar personalizações e instalar o projeto do Studio.
2. Criar recursos do Microsoft Azure.
3. Criar o aplicativo Slack.
4. Preparar o Jitterbit Cloud Datastore.
5. Configurar variáveis do projeto.
6. Testar conexões.
7. Implantar o projeto.
8. Criar a API personalizada do Jitterbit.
9. Revisar fluxos de trabalho do projeto.
10. Acionar os fluxos de trabalho do projeto.
11. Solução de problemas.

Baixar personalizações e instalar o projeto

Siga estas etapas para baixar arquivos de personalização e instalar o projeto do Studio:

1. Faça login no portal Harmony em https://login.jitterbit.com e abra Marketplace.

2. Localize o agente de IA chamado Agente Composto Jitterbit. Para localizar o agente, você pode usar a barra de pesquisa ou, no painel Filtros sob Tipo, selecionar Agente de IA para filtrar a exibição.

3. Clique no link Documentação do agente de IA para abrir sua documentação em uma nova aba. Mantenha a aba aberta para consultar após iniciar o projeto.

4. Clique em Iniciar Projeto para abrir um diálogo de configuração em duas etapas para baixar personalizações e importar o agente de IA como um projeto do Studio.

   Nota

   Se você ainda não adquiriu o agente de IA, Obter este agente será exibido em vez disso. Clique nele para abrir um diálogo informativo, em seguida, clique em Enviar para que um representante entre em contato com você sobre a compra do agente de IA.

5. Na etapa de configuração 1, Baixar Personalizações, você pode usar o seguinte arquivo para criar o aplicativo Slack. Selecione o arquivo e clique em Baixar Arquivos:

   • Arquivo de manifesto do aplicativo Slack: slack_app_manifest.json

   Dica

   O diálogo de configuração inclui um aviso para não importar o modelo antes de aplicar as personalizações de endpoint. Esse aviso não se aplica a este agente de IA e você pode ignorá-lo. Siga a ordem recomendada de etapas nesta documentação.

6. Clique em Próximo.

7. Na etapa de configuração 2, Criar um Novo Projeto, selecione um ambiente onde deseja criar o projeto do Studio e, em seguida, clique em Criar Projeto.

8. Um diálogo de progresso é exibido. Depois que ele indicar que o projeto foi criado, use o link do diálogo Ir para o Studio ou abra o projeto diretamente na página de Projetos do Studio.

Criar recursos do Microsoft Azure

Crie os seguintes recursos do Microsoft Azure e mantenha as informações para configurar o agente de IA. Para criar e gerenciar esses recursos, você deve ter uma assinatura do Microsoft Azure com as permissões apropriadas.

Recurso Azure OpenAI

Você deve criar um recurso Azure OpenAI e implantar um modelo gpt-4o ou gpt-4.1 através do portal Azure AI Foundry.

Você precisa do nome da implantação, da URL do endpoint do Azure OpenAI e da chave da API para configurar as variáveis do projeto Azure OpenAI. Para encontrar esses valores, siga estas etapas:

1. No portal Azure AI Foundry, abra o recurso OpenAI específico.

2. Na página inicial do recurso, encontre os valores para a URL do endpoint (azure_openai_base_url) e a chave da API (azure_openai_api_key).

3. No menu de navegação sob Recursos Compartilhados, selecione Implantações. O nome da implantação (Azure_OpenAI_Deployment_Name) aparece na lista.

Criar o aplicativo Slack

Para criar a interface de chat no Slack, siga estas etapas:

1. Crie um aplicativo Slack usando o arquivo de manifesto do aplicativo Slack (slack_app_manifest.json) fornecido com os arquivos de personalização deste agente de IA. Alternativamente, crie o aplicativo do zero.

2. Se você usar o arquivo de manifesto fornecido, substitua os seguintes espaços reservados pelos seus próprios valores de configuração:

   Espaço Reservado	Descrição
   {{Substitua pelo nome do bot do Slack}}	O nome que você deseja que seu bot do Slack tenha, conforme exibido para os usuários. Substitua este valor em dois lugares no manifesto.
   {{Substitua pela URL da API do Jitterbit}}	A URL do serviço da API personalizada do Jitterbit que você criou em Criar a API personalizada do Jitterbit.

3. Instale o aplicativo no seu espaço de trabalho do Slack.

4. Obtenha o token do bot (para o campo Token OAuth do Usuário do Bot da conexão do Slack) e insira seu valor na variável de projeto slack_bot_oauth_user_token.

5. Configure a variável de projeto slack_channel_name com o canal onde as notificações devem ser enviadas.

6. Insira o valor do token do bot na variável de projeto slack_bot_oauth_user_token e o nome do canal na variável de projeto slack_channel_name. Você configurará isso na próxima etapa.

Preparar o Jitterbit Cloud Datastore

Criar dois armazenamentos de chave no Jitterbit Cloud Datastore nomeados askjb_user_session e askjb_q_and_a. Configure os campos com os nomes e tipos listados nas tabelas a seguir.

Ao adicionar campos personalizados, use as tabelas para determinar se deve alternar cada campo para Obrigatório na interface do usuário do Cloud Datastore. Os campos AlternativeKey e Value são campos padrão que você não pode remover ou alternar.

Você pode deixar em branco os valores dos campos que o sistema preenche automaticamente ou não utiliza.

Armazenamento de sessão do usuário (askjb_user_session)

Este armazenamento de chave mantém informações de sessão para os usuários.

Histórico de chat (askjb_q_and_a)

Este armazenamento de chave retém o histórico de chat do bot para fornecer contexto de conversa para o LLM. Ele armazena o histórico de perguntas e respostas. O sistema insere automaticamente todos os dados durante a execução do fluxo de trabalho.

Configurar variáveis do projeto

No projeto do Studio, é necessário definir valores para as seguintes variáveis do projeto.

Para configurar as variáveis do projeto, utilize o menu de ações do projeto para selecionar Variáveis do Projeto. Isso abrirá um painel na parte inferior da página onde você pode revisar e definir os valores.

Cloud Datastore

Configuração de agentes especializados

As seguintes variáveis configuram o primeiro agente especializado (Agent1):

As variáveis a seguir configuram o segundo agente especializado (Agent2):

A variável a seguir configura o modo de teste:

Azure OpenAI

Slack

Testar conexões

Teste as configurações de endpoint para verificar a conectividade usando os valores de variáveis de projeto definidos.

Para testar conexões, vá para a aba Endpoints e conectores do projeto no painel de componentes de design, passe o mouse sobre cada endpoint e clique em Testar.

Implantar o projeto

Implantar o projeto do Studio.

Para implantar o projeto, use o menu de ações do projeto para selecionar Implantar.

Criar a API personalizada do Jitterbit

Crie uma API personalizada para a operação Solicitação do Bot Slack no fluxo de trabalho Main - Manipulador de Solicitações da API Slack.

Para criar a API, use o menu de ações da operação para selecionar Publicar como uma API ou Publicar como uma API usando IA. Configure as seguintes definições:

Salve a URL do serviço da API da API publicada para uso ao criar o aplicativo Slack. Para encontrar a URL do serviço, vá até o painel de detalhes da API na aba Serviços, passe o mouse sobre a coluna Ações do serviço e clique em Copiar URL do serviço da API.

Revisar fluxos de trabalho do projeto

No projeto do Studio aberto, revise os fluxos de trabalho e as descrições na tabela a seguir para entender o que cada fluxo de trabalho faz.

Principal - Manipulador de Solicitações da API do Slack

Este fluxo de trabalho gerencia as solicitações de bot do Slack recebidas. Uma API personalizada do Jitterbit aciona o fluxo de trabalho sempre que um usuário interage com a interface de chat do bot do Slack. Para aprender como configurar a API personalizada do Jitterbit, veja Criar a API personalizada do Jitterbit.

Principal - Lógica das Ferramentas do Agente de IA

Este fluxo de trabalho lida com consultas de usuários recebidas do fluxo de trabalho Principal - Manipulador de Solicitações da API do Slack. Ele gerencia a interação com o LLM, captura a resposta e direciona a solicitação para o agente especializado apropriado.

Para adicionar ou remover agentes especializados para roteamento, faça as seguintes modificações neste fluxo de trabalho:

1. Modificar chamadas de função: Edite o script Build Routing Tools Request dentro da operação Add Tools Call para adicionar ou remover chamadas de função.
2. Atualizar o manuseio de ferramentas: Ajuste a operação Tools Decision para gerenciar e lidar com a adição ou remoção de ferramentas, com base nas funções definidas no script Build Routing Tools Request dentro da operação Add Tools Call.

Chamada de API do Agente Especializado

Este fluxo de trabalho executa uma chamada de API para um agente especializado. O fluxo de trabalho Main - AI Agent Tools Logic determina a URL específica para o agente especializado. Você pode modificar a operação Agent Call neste fluxo de trabalho para corresponder aos requisitos da API do seu agente-alvo.

Utilitário - Armazenamento em Nuvem do Bot Chat

Este fluxo de trabalho armazena o histórico de chat do bot, que fornece contexto de conversa para o LLM. O fluxo de trabalho utiliza o Jitterbit Cloud Datastore para esse propósito.

Acionar os fluxos de trabalho do projeto

Para usar o Agente Composto, envie uma mensagem direta para o aplicativo Slack. Isso aciona o fluxo de trabalho Main - Slack API Request Handler através da API personalizada do Jitterbit.

Todos os outros fluxos de trabalho são executados automaticamente como parte do fluxo de trabalho principal e não estão destinados a serem executados de forma independente.

Solução de Problemas

Se você encontrar problemas, revise os seguintes logs para obter informações detalhadas de solução de problemas:

• Logs da API
• Logs de Operação

Para assistência adicional, entre em contato com o suporte do Jitterbit.