Agente de RFI de Segurança Jitterbit

Visão geral

A Jitterbit fornece o Agente de RFI de Segurança aos clientes através do Jitterbit Marketplace. Este agente automatiza o processamento end-to-end de solicitações de RFI (Request for Information) de segurança. O agente utiliza a técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG), que combina raciocínio de LLM com acesso a ferramentas externas e fontes de dados. O agente aceita questionários de RFI enviados via Slack, aplica roteamento consciente do produto para selecionar a base de conhecimento interna apropriada e usa IA para gerar respostas estruturadas. As respostas finais são entregues ao usuário como documentos Word e Excel prontos para envio.

Quando um usuário envia uma solicitação de RFI no Slack, o agente reconhece imediatamente a mensagem e começa o processamento. Extrai dados de intake da mensagem do usuário, baixa o documento de RFI anexado e indexa suas perguntas no Azure AI Search. Para cada pergunta, o agente recupera trechos relevantes da base de conhecimento configurada e os envia para um LLM para elaborar uma resposta fundamentada. Quando todas as perguntas são respondidas, o agente chama o Azure Functions para gerar o documento final em Word ou Excel, armazena o arquivo no Azure Blob Storage e o entrega ao usuário no Slack. O agente também pode consultar detalhes de contas Salesforce e criar um caso Salesforce para o envio de RFI. As bases de conhecimento são mantidas pela ingestão de conteúdo do Google Drive e Confluence no Azure AI Search.

O agente executa as seguintes tarefas:

• Recebe solicitações de RFI e arquivos de questionário anexados de usuários em um canal Slack.
• Extrai dados de intake estruturados da mensagem do usuário, incluindo nome do parceiro, nível de risco, data de vencimento e tipo de produto.
• Baixa o documento de RFI do Slack e indexa suas perguntas no Azure AI Search.
• Recupera trechos de base de conhecimento relevantes para cada pergunta de RFI usando busca com IA.
• Elabora respostas para cada pergunta usando apenas o conteúdo da base de conhecimento recuperado.
• Gera documentos Word e Excel prontos para envio via Azure Functions.
• Armazena documentos gerados no Azure Blob Storage e os entrega ao usuário via Slack.
• Consulta detalhes de contas Salesforce e cria um caso Salesforce para cada envio de RFI.
• Ingere conteúdo de base de conhecimento do Google Drive e Confluence no Azure AI Search.

Este documento explica como configurar e operar este agente de IA. Ele abrange arquitetura, pré-requisitos, prompts do agente que mostram o que o agente pode fazer, e etapas para instalar, configurar e operar o agente de IA.

Arquitetura do agente de IA

Este agente de IA opera como um bot Slack conversacional que processa questionários de RFI end-to-end. Uma solicitação típica de RFI é tratada da seguinte forma:

1. Um usuário envia uma mensagem no canal Slack configurado, anexa um arquivo de questionário de RFI (Word ou Excel) e fornece informações de intake como o nome do parceiro, nível de risco e data de vencimento do envio.
2. O Slack envia uma solicitação POST para o endpoint de API personalizado do agente. A operação Acknowledge Slack Request retorna uma resposta 200 imediatamente para evitar timeouts do Slack, e a operação Slack Bot Request Handler começa a processar o payload.
3. A operação Process Security RFI Document chama o workflow Main - AI Agent Logic, que envia a mensagem do usuário para o LLM para extrair campos de intake estruturados (nome do parceiro, nível de risco, data de vencimento e tipo de produto). O tipo de produto é usado para selecionar a base de conhecimento apropriada do Azure AI Search.
4. O agente baixa o arquivo anexado do Slack e o carrega no Azure Blob Storage. A operação Azure AI Search Index Doc indexa o conteúdo do documento, tornando suas perguntas pesquisáveis.
5. O LLM normaliza as perguntas de RFI extraídas do documento.
6. Para cada pergunta, o agente consulta o Azure AI Search para recuperar os trechos de base de conhecimento mais relevantes e, em seguida, envia esses trechos para o LLM para elaborar uma resposta fundamentada. As respostas são baseadas exclusivamente no conteúdo recuperado.
7. A operação Azure Function Generate Document chama o endpoint do Azure Functions configurado, que monta as respostas estruturadas em um documento Word ou Excel.
8. O documento gerado é armazenado no Azure Blob Storage e carregado no Slack. O agente publica o arquivo no thread do canal original para que o usuário possa baixá-lo.
9. A operação Create Salesforce Case cria um caso Salesforce para o envio de RFI.

Diagrama de fluxo de trabalho

O diagrama a seguir mostra o fluxo de trabalho principal de tratamento de requisições para o Agent de RFI de Segurança.

Pré-requisitos

É necessário ter os seguintes componentes para usar esse agente de IA.

Componentes do Harmony

É necessário ter uma licença do Jitterbit Harmony com acesso aos seguintes componentes:

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• Agent de RFI de Segurança adquirido como complemento de licença

Endpoints suportados

O agente de IA se conecta aos seguintes endpoints. É possível integrar outros sistemas modificando as configurações de endpoints do projeto e os fluxos de trabalho.

Modelo de linguagem grande (LLM)

O agente usa Azure OpenAI como provedor de LLM para extrair dados de entrada, normalizar perguntas e elaborar respostas. É necessário ter uma assinatura do Azure com um recurso do Azure OpenAI e um modelo implementado (por exemplo, gpt-4.1).

Slack

O agente recebe requisições de RFI e entrega documentos gerados por meio de um bot do Slack. É necessário ter um workspace do Slack e um app do Slack com um Bot User OAuth Token válido e as permissões necessárias para ler e postar mensagens e fazer upload de arquivos.

Azure AI Search

O agente indexa o conteúdo de documentos RFI e recupera trechos da base de conhecimento usando o Azure AI Search. É necessário ter um recurso do Azure AI Search com um índice de pesquisa e um indexador configurado para os documentos da base de conhecimento.

Azure Blob Storage

O agente armazena arquivos de RFI enviados e documentos de saída gerados no Azure Blob Storage. É necessário ter uma conta de armazenamento do Azure com um contêiner e um token SAS (Assinatura de Acesso Compartilhado) que tenha permissões de leitura e escrita.

Azure Functions

O agente chama um endpoint do Azure Functions para gerar documentos do Word e Excel a partir de dados de resposta de RFI estruturados. É necessário ter um app do Azure Function implementado com uma chave de função para autenticação.

Salesforce

O agente consulta detalhes de contas e cria registros de casos usando a API REST do Salesforce. É necessário ter uma conta do Salesforce com nome de usuário, senha, token de segurança e permissão para ler contas e criar casos.

Google Drive

O agente importa documentos da base de conhecimento do Google Drive para o Azure Blob Storage para indexação. É necessário ter um projeto do Google Cloud com uma conta de serviço que tenha acesso de leitura à pasta do Drive configurada.

Confluence

O agente importa páginas de wiki do Confluence para o Azure AI Search como conteúdo da base de conhecimento. É necessário ter uma conta do Confluence com credenciais que tenham acesso de leitura ao espaço configurado.

Prompts do agente

O Agent de RFI de Segurança recebe todas as requisições como mensagens enviadas para o canal do Slack configurado. Esta seção descreve as regras para prompts eficazes e fornece exemplos de prompts.

Diretrizes de prompts

Siga estas diretrizes ao enviar mensagens para o agente:

• Inclua o nome do parceiro ou cliente na mensagem.
• Especifique o nível de risco usando "Baixo", "Médio" ou "Alto".
• Inclua a data de vencimento de submissão em um formato inequívoco (por exemplo, "31 de julho de 2026" ou "2026-07-31").
• Anexe o questionário de RFI como um arquivo do Word ou Excel na mesma mensagem do Slack.
• Opcionalmente, especifique o produto que o RFI cobre: Studio, API Manager, EDI ou App Builder. Se nenhum produto for especificado, o agente usará por padrão a base de conhecimento do Studio.

Exemplos de prompts

Os exemplos de prompts a seguir mostram os tipos de mensagens que o agente pode processar. Substitua os valores de espaço reservado entre colchetes angulares pelos seus valores reais.

Enviar uma RFI para processamento

Envie o arquivo do questionário da RFI como anexo do Slack na mesma mensagem.

Consultar detalhes da conta

Instalação, configuração e operação

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

1. Baixar e instalar o projeto
2. Obter credenciais do Azure OpenAI
3. Configurar o bot do Slack
4. Configurar variáveis do projeto
5. Testar conexões
6. Implantar o projeto
7. Criar a API personalizada do Jitterbit
8. Revisar fluxos de trabalho do projeto
9. Disparar os fluxos de trabalho do projeto

Para orientação sobre resolução de problemas, consulte Resolução de problemas.

Baixar e instalar o projeto

Siga estas etapas para instalar o projeto Studio do agente de IA:

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

2. Localize o agente de IA chamado Jitterbit Security RFI Agent. Para localizá-lo, use a barra de pesquisa ou, no painel Filtros em Tipo, selecione AI Agent para limitar a exibição apenas aos agentes de IA.

3. Clique no link Documentation do agente para abrir sua documentação em uma aba separada. Mantenha a aba aberta para consultá-la depois de iniciar o projeto.

4. Clique em Start Project para abrir um diálogo de configuração.

   Nota

   Se você ainda não adquiriu o agente de IA, é exibido Get agent. Clique nele para abrir um diálogo informativo e, em seguida, clique em Submit para que um representante entre em contato com você sobre a compra do agente de IA.

5. No diálogo Create a New Project, selecione um ambiente onde o projeto Studio será criado e clique em Create Project.

6. Depois que o diálogo de progresso indicar que o projeto foi criado, use o link do diálogo Go to Studio ou abra o projeto diretamente na página Projects do Studio.

Obter credenciais do Azure OpenAI

Para usar o Azure OpenAI como provedor de LLM, é necessário ter um recurso do Azure OpenAI com um modelo implantado:

1. No portal do Azure, crie ou abra seu recurso do Azure OpenAI.

2. Em Resource Management, selecione Keys and Endpoint e retenha a chave de API e a URL do ponto de extremidade base para uso nas variáveis do projeto do Azure OpenAI.

3. No Azure AI Foundry, abra seu recurso do Azure OpenAI e navegue até Deployments. Anote o nome da implantação do modelo que você pretende usar (por exemplo, gpt-4.1).

Configurar o bot do Slack

Siga estas etapas para configurar o Slack para receber solicitações de RFI e entregar documentos:

1. No seu espaço de trabalho do Slack, crie um aplicativo Slack em https://api.slack.com/apps. Se você já tiver um aplicativo para usar, abra-o.

2. Em OAuth & Permissions, adicione os seguintes Bot Token Scopes:

   • chat:write para postar mensagens e fazer upload de arquivos em canais.
   • files:read para baixar arquivos compartilhados pelos usuários.

3. Instale o aplicativo em seu espaço de trabalho e retenha o Bot User OAuth Token para uso nas variáveis do projeto do Slack.

4. Depois que o projeto for implantado e a API personalizada for publicada (consulte Criar a API personalizada do Jitterbit), configure Event Subscriptions ou Slash Commands do seu aplicativo Slack para apontar para a URL do serviço publicado.

Configurar variáveis do projeto

No projeto Studio instalado do Marketplace, defina valores para as seguintes variáveis de projeto.

Para configurar variáveis de projeto, use o menu de ações do projeto e selecione Variáveis de Projeto para abrir a gaveta de configuração.

Slack

Azure OpenAI

Azure AI Search

Azure Blob Storage

Azure Functions

Salesforce

Google Drive

Confluence

Testar conexões

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

Para testar conexões, acesse a guia Project endpoints and connectors na paleta de componentes de design, passe o mouse sobre cada endpoint e clique em Test.

Implantar o projeto

Implante o projeto Studio.

Para implantar o projeto, use o menu de ações do projeto e selecione Deploy.

Criar a API personalizada do Jitterbit

Crie uma API personalizada usando o API Manager para expor o ponto de entrada do bot Slack do agente.

Configure e publique a API com os seguintes parâmetros:

Após publicar, mantenha a URL do serviço. Use-a para configurar a inscrição de eventos ou o endpoint de comando slash do seu aplicativo Slack, de modo que o Slack roteia os eventos de entrada para o agente.

Revisar workflows do projeto

O projeto Studio contém nove workflows que implementam a funcionalidade do Security RFI Agent, organizados em três grupos funcionais.

Processamento de RFI

Main Entry - Slack API Request Handler

Este workflow trata todos os eventos de entrada do Slack por meio do endpoint de API personalizado. A operação Acknowledge Slack Request retorna uma resposta 200 imediata para evitar timeouts do Slack. A operação Slack Bot Request Handler analisa a carga do evento, valida a requisição e inicia o processamento. A operação Process Security RFI Document orquestra o pipeline de RFI completo coordenando chamadas para o workflow Main - AI Agent Logic para interação com o LLM e para workflows utilitários para manipulação de arquivos, geração de documentos e criação de casos do Salesforce. A operação Tools Decision roteia chamadas de ferramentas do LLM para o manipulador apropriado, incluindo Handle Get Account Details para pesquisas de conta do Salesforce. As operações de suporte tratam todas as interações do Slack: Slack Post Message e Slack Reply From Bot enviam mensagens, Slack Upload File e Slack Complete File Upload entregam o documento gerado, Slack Post Typing envia indicadores de digitação, Slack Delete Message remove mensagens intermediárias, Slack User Request Decision Processing determina como processar a entrada do usuário, Reset File Upload In Progress limpa o estado de upload e Send File Validation Error trata envios de arquivo inválidos.

Main - AI Agent Logic

Este workflow gerencia o ciclo de vida da interação do LLM para um único turno. A operação Call LLM constrói a carga de requisição do Azure OpenAI, envia o prompt para o LLM e processa a resposta. Se o LLM retornar uma chamada de ferramenta, a operação Call LLM Again reentra no loop com o resultado da ferramenta anexado ao contexto da conversa, continuando até que o LLM retorne uma resposta de texto final.

Utilitários de documentos e armazenamento

Utilitário - Upload de arquivo para Google Drive

Este fluxo de trabalho envia um arquivo de saída processado para Google Drive usando as credenciais da conta de serviço configurada.

Utilitário - Azure Blob e Search API

Este fluxo de trabalho fornece cinco operações reutilizáveis para interações de armazenamento e pesquisa do Azure. Put Azure Blob (From Variable) e Put Azure Blob (From Temporary) escrevem documentos no Azure Blob Storage a partir de diferentes fontes de dados. Get Azure Blob recupera um documento do armazenamento. Azure AI Search Index Doc envia um documento para o indexador do Azure AI Search. Azure AI Search Read Document consulta o índice de pesquisa para recuperar trechos de conhecimento relevantes.

Utilitário - Azure Functions

Este fluxo de trabalho contém a operação Azure Function Generate Document, que chama o endpoint do Azure Functions para montar uma resposta de RFI concluída em um documento Word ou Excel para download.

Ferramenta - Criar caso no Salesforce

Este fluxo de trabalho contém a operação Create Salesforce Case, que cria um registro de caso no Salesforce para a RFI enviada usando os dados de entrada coletados durante o processamento.

Utilitários

Este fluxo de trabalho contém a operação Messages csv to JSON, que converte dados de mensagens formatados em CSV para JSON para uso em operações subsequentes.

Ingestão de conhecimento

Utilitário de upload de dados - Google Drive para Azure Blob

Este fluxo de trabalho ingere documentos da base de conhecimento do Google Drive no Azure Blob Storage. A operação Google Drive List Files recupera todos os arquivos da pasta do Drive configurada modificados após o timestamp Google_Drive_Default_Modified_Date. As operações Get Google Drive Files HTTPS e HTTPS Get Google Drive File And Upload to Blob fazem download de cada arquivo e o enviam para o Azure Blob Storage para indexação. A operação Manual Google Drive Ingestion fornece um ponto de entrada acionado manualmente para ingestão sob demanda.

Utilitário de upload de dados - Páginas do Confluence para índice do Azure

Este fluxo de trabalho ingere páginas wiki do Confluence no Azure AI Search. A operação Get Confluence Pages recupera páginas do espaço Confluence configurado modificadas após o timestamp Confluence_Wiki_Last_Modified_Date, aplicando o filtro Confluence_Wiki_Exclude_Label para pular páginas excluídas. A operação Main - Load Confluence Pages processa cada página e a envia para o Azure AI Search para indexação. A operação Manual Confluence Ingestion fornece um ponto de entrada sob demanda para execuções de ingestão manual.

Acionar os fluxos de trabalho do projeto

O Security RFI Agent é acionado por eventos recebidos do Slack. Quando um usuário posta uma mensagem no canal onde o bot do Slack está instalado, o Slack envia uma solicitação POST para a URL do serviço de API personalizada do agent, que aciona a operação Slack Bot Request Handler e inicia o pipeline de processamento da RFI.

Antes de o agente responder perguntas de RFI, suas bases de conhecimento devem ser preenchidas. Execute os workflows de ingestão de conhecimento pelo menos uma vez antes de usar o agente e execute-os novamente sempre que o conteúdo da base de conhecimento for atualizado:

• Para ingerir conteúdo do Google Drive, execute a operação Manual Google Drive Ingestion no workflow Data Upload Utility - Google Drive to Azure Blob.
• Para ingerir conteúdo do Confluence, execute a operação Manual Confluence Ingestion no workflow Data upload Utility - Confluence Pages to Azure Index.

Solução de problemas

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

• Registros de API
• Registros de operação

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