Agentes de IA Reativa, Contextual e de Perguntas e Respostas do Salesforce no Jitterbit Harmony

Visão Geral

O Jitterbit fornece os seguintes agentes a todos os clientes através do Jitterbit Marketplace. Esses agentes são projetados para fins de aprendizado, ajudando as organizações a adotarem a IA de forma mais fácil:

• Agente Reativo: Um agente de IA básico que não possui memória e contexto.

• Agente Contextual: Um agente de IA básico com memória e contexto.

• Agente de Perguntas e Respostas do Salesforce: Um agente de IA básico com memória e contexto que utiliza uma ferramenta específica para abordar perguntas particulares sobre detalhes da conta do Salesforce.

Cada agente é projetado para interações de perguntas e respostas, mas varia em sua complexidade, indo do agente de IA mais simples, sem memória ou contexto, até um que utiliza Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Eles usam o Slack como um mecanismo de interação, mas podem ser utilizados com a interface de sua escolha, seja um aplicativo de chat (como Microsoft Teams), microsserviços, aplicativos SaaS (como Salesforce) ou um aplicativo construído usando o Jitterbit App Builder.

Este documento explica a configuração e operação desses agentes. Primeiro, aborda a arquitetura e os pré-requisitos, em seguida, fornece exemplos de prompts para mostrar o que os agentes podem fazer, e por fim, apresenta passos para instalar, configurar e operar os agentes.

Arquitetura do agente de IA

O diagrama a seguir ilustra a arquitetura implementada nos agentes Reativo, Contextual e de Perguntas e Respostas do Salesforce:

Pré-requisitos

Para usar esses agentes, os seguintes componentes são necessários ou assumidos no design do agente.

Componentes do Harmony

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

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• Jitterbit Cloud Datastore (opcional) (Aplicável apenas aos agentes Contextual e Salesforce Q&A)

Recursos do Azure

Você deve ter uma assinatura do Microsoft Azure com permissões para criar e gerenciar o Azure OpenAI com um modelo gpt-4o implantado.

Endpoints suportados

Os seguintes endpoints estão incorporados ao design do agente.

LLM

O Azure OpenAI é utilizado como o modelo de linguagem grande (LLM).

Interface de chat

O design do agente incorpora o Slack como a interface de chat para interagir com o agente de IA.

Exemplos de prompts

Aqui estão exemplos de prompts que o agente pode lidar:

• "Qual é a capital dos EUA?"
• "Quem foi o primeiro presidente da Índia?"

Se você estiver usando o Agente Salesforce Q&A para obter detalhes da conta de um cliente:

• "Você pode me dar detalhes do cliente 'ABC Inc.'?"

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. Revisar fluxos de trabalho do projeto.
3. Criar recursos do Microsoft Azure.
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. Criar o aplicativo Slack, testar a conexão do Slack e reimplantar o projeto.

Baixar personalizações e instalar o projeto

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

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

2. Com base na sua necessidade, localize um destes agentes:

   • Agente Reativo
   • Agente Contextual
   • Agente de Q&A do Salesforce

   Para localizar o agente, você pode usar a barra de pesquisa ou, no painel Filtros, sob Tipo, selecione Agente de IA para limitar a exibição aos agentes de IA disponíveis.

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

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

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

   • Arquivo de manifesto do aplicativo Slack

     • slack_app_manifest.json

   Dica

   A caixa de 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 pode ser ignorado. Siga a ordem recomendada de etapas nesta documentação.

   Clique em Próximo.

6. Na etapa de configuração 2, Criar um Novo Projeto, selecione um ambiente onde o projeto do Studio será criado e, em seguida, clique em Criar Projeto.

7. Uma caixa de diálogo de progresso será exibida. Assim que indicar que o projeto foi criado, use o link da caixa de diálogo Ir para o Studio ou abra o projeto diretamente na página Projetos do Studio.

Revisar fluxos de trabalho do projeto

No projeto do Studio aberto, revise os fluxos de trabalho juntamente com as descrições abaixo para entender o que eles fazem.

1. Entrada Principal - Manipulador de Solicitações da API do Slack

   Este fluxo de trabalho gerencia as solicitações recebidas do bot do Slack. Ele é acionado por meio de uma API personalizada do Jitterbit sempre que sua equipe interage com a interface de chat do bot do Slack (ou seja, envia uma mensagem para ele). A configuração da API personalizada do Jitterbit é descrita em Criar a API personalizada do Jitterbit mais adiante nesta página.

2. Principal - Lógica das Ferramentas do Agente de IA

   Este fluxo de trabalho lida com as consultas dos usuários recebidas do Entrada Principal - Manipulador de Solicitações da API do Slack, gerenciando solicitações ao modelo de linguagem grande (LLM) e capturando suas respostas.

3. Utilitário - Armazenamento em Nuvem do Chat do Bot

   (Aplicável apenas aos agentes Contextual e Salesforce Q&A.)

   Este fluxo de trabalho gerencia o armazenamento do histórico de chat do bot, que é essencial para fornecer contexto de memória aos LLMs. Ele utiliza o Armazenamento em Nuvem do Jitterbit para esse propósito.

4. Ferramenta - Obter Detalhes da Conta do Salesforce

   (Aplicável apenas ao Agente Salesforce Q&A.)

   Este fluxo de trabalho é projetado para recuperar detalhes específicos da conta do Salesforce quando uma chamada de ferramenta é iniciada.

Criar recursos do Microsoft Azure

Crie os seguintes recursos do Microsoft Azure e mantenha as seguintes 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 por meio do portal Azure AI Foundry.

Você precisará do nome da implantação, URL do endpoint do Azure OpenAI e chave da API para determinar os valores das variáveis do projeto Azure OpenAI. Para encontrar esses valores:

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

2. Os valores a serem usados para a URL do endpoint (azure_openai_base_url) e chave da API (azure_openai_api_key) são exibidos na página inicial do recurso:

   

3. No menu de navegação sob Recursos compartilhados, selecione Implantações. O nome da implantação (Azure_OpenAI_Deployment_Name) é exibido.

Preparar Jitterbit Cloud Datastore

(Aplicável apenas aos agentes Contextual e Salesforce Q&A.)

Crie dois armazenamentos de chave no Jitterbit Cloud Datastore, askjb_user_session e askjb_q_and_a, cujos campos têm os nomes e tipos listados nas tabelas abaixo.

Ao adicionar campos personalizados, use as tabelas abaixo para determinar se cada campo deve ser alternado para Obrigatório na interface do usuário do Cloud Datastore. Os campos AlternativeKey e Value são campos padrão que não podem ser removidos ou alternados.

Você pode deixar em branco os valores dos campos cujos valores são preenchidos automaticamente ou não utilizados.

askjb_user_session

Este armazenamento de chave é usado para manter sessões de usuários.

askjb_q_and_a

Este armazenamento de chave retém o histórico de chat de um bot para fornecer contexto de memória para o LLM. É usado pela integração para armazenar o histórico de perguntas e respostas. Todos os dados são inseridos automaticamente durante a execução da interação.

Configurar variáveis do projeto

No projeto do Studio instalado anteriormente via Marketplace, é necessário definir valores para as seguintes variáveis do projeto.

Isso pode ser feito usando o menu de ações do projeto para selecionar Variáveis do Projeto e abrir um painel na parte inferior da página onde é possível revisar e definir os valores.

Cloud Datastore

(Aplicável apenas aos agentes Contextual e Salesforce Q&A.)

Salesforce

(Aplicável apenas ao Agente Salesforce Q&A.)

Azure OpenAI

Slack

Testar conexões

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

Isso pode ser feito na aba Endpoints e conectores do projeto do painel de componentes de design, passando o mouse sobre cada endpoint e clicando em Testar.

Implantar o projeto

Implante o projeto do Studio. Isso pode ser feito usando o menu de ações do projeto para selecionar Implantar.

Criar a API personalizada do Jitterbit

Crie uma API personalizada para a operação Slack Bot Request no fluxo de trabalho Main Entry - Slack API Request Handler. Isso pode ser feito diretamente no Studio usando o menu de ações da operação para selecionar Publicar como uma API ou selecionar Publicar como uma API usando IA.

Mantenha as configurações padrão, exceto pelas seguintes:

• Método: POST
• Tipo de Resposta: Variável do Sistema

Mantenha a URL do serviço da API publicada para uso na criação do aplicativo Slack. A URL do serviço pode ser encontrada no painel de detalhes da API na aba Serviços, passando o mouse sobre a coluna Ações do serviço e clicando em Copiar URL do serviço da API.

Crie o aplicativo Slack, teste a conexão e reimplante o projeto

Para criar a interface de chat do agente de IA no Slack, crie um aplicativo Slack usando o arquivo de manifesto do aplicativo Slack fornecido com os arquivos de personalização deste agente de IA. Ou, crie-o do zero.

Se estiver usando o arquivo de manifesto do aplicativo Slack fornecido (slack_app_manifest.json), você deve substituir os seguintes espaços reservados pelos seus próprios valores de configuração:

Após instalar o aplicativo Slack, obtenha seu token de bot.

Reabra a configuração das variáveis do projeto e insira o token do bot para o valor da variável do projeto bot_oauth_user_token.

Uma vez que o token do bot esteja definido, teste a conexão com o Slack e reimplante o projeto.

Acione os fluxos de trabalho do projeto

O fluxo de trabalho principal, Main Entry - Slack API Request Handler, é acionado pela API personalizada Jitterbit. Este fluxo de trabalho é acionado do Slack via a API personalizada Slack Bot API Request Handler. Enviar uma mensagem direta para o aplicativo Slack iniciará o acionamento da API personalizada.

Todos os outros fluxos de trabalho são acionados por outras operações e estão a jusante do que foi listado acima. Eles não são destinados a serem executados sozinhos.

Solução de Problemas

Revise os logs da API e os logs de operações para obter informações detalhadas sobre a solução de problemas.

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