Agente de Segurança RFI do Jitterbit

Visão Geral

O Agente de Segurança RFI do Jitterbit (Agente de Segurança RFI) é um agente de IA fornecido através do Jitterbit Marketplace que automatiza o processamento de ponta a ponta de solicitações de RFI de Segurança (Request for Information). Este agente utiliza a técnica de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que combina o 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 imediatamente reconhece a mensagem e começa o processamento. Ele extrai dados de entrada 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 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 da conta do Salesforce e criar um caso no Salesforce para a submissão do RFI. As bases de conhecimento são mantidas por meio da ingestão de conteúdo do Google Drive e Confluence no Azure AI Search.

O agente realiza as seguintes tarefas:

• Recebe solicitações de RFI e arquivos de questionário anexados de usuários em um canal do Slack.
• Extrai dados de entrada 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 relevantes da base de conhecimento para cada pergunta de RFI usando busca impulsionada por 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 da conta do Salesforce e cria um caso no Salesforce para cada submissão de RFI.
• Ingesta conteúdo da 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 de conversa no Slack que processa questionários de RFI de ponta a ponta. Um pedido típico de RFI é tratado da seguinte forma:

1. Um usuário envia uma mensagem no canal do Slack configurado, anexa um arquivo de questionário de RFI (Word ou Excel) e fornece informações de entrada, como o nome do parceiro, nível de risco e data de entrega.
2. O Slack envia uma solicitação POST para o endpoint da API personalizada 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 a carga útil.
3. A operação Process Security RFI Document chama o fluxo de trabalho Main - AI Agent Logic, que envia a mensagem do usuário para o LLM para extrair campos de entrada estruturados (nome do parceiro, nível de risco, data de entrega 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 envia para o Azure Blob Storage. A operação Azure AI Search Index Doc então 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 mais relevantes da base de conhecimento, e então 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 de 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 enviado para o 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 no Salesforce para a submissão do RFI.

Diagrama de fluxo

O diagrama a seguir mostra o principal fluxo de manuseio de solicitações para o Agente de RFI de Segurança.

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
• Agente de RFI de Segurança adquirido como um complemento de licença

Endpoints suportados

O agente de IA se conecta aos seguintes endpoints. Você pode acomodar outros sistemas modificando as configurações de endpoint e fluxos de trabalho do projeto.

Modelo de linguagem grande (LLM)

O agente usa Azure OpenAI como o provedor de LLM para extrair dados de entrada, normalizar perguntas e redigir respostas. Você deve ter uma assinatura do Azure com um recurso do Azure OpenAI e um modelo implantado (por exemplo, gpt-4.1).

Slack

O agente recebe solicitações de RFI e entrega documentos gerados através de um bot do Slack. Você deve ter um espaço de trabalho do Slack e um aplicativo do Slack com um Token OAuth de Usuário Bot válido e as permissões necessárias para ler e postar mensagens e fazer upload de arquivos.

Azure AI Search

O agente indexa o conteúdo dos documentos de RFI e recupera trechos da base de conhecimento usando Azure AI Search. Você deve 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. Você deve ter uma conta de armazenamento do Azure com um contêiner e um token de Assinatura de Acesso Compartilhado (SAS) que tenha permissões de leitura e gravação.

Azure Functions

O agente chama um endpoint de Azure Functions para gerar documentos do Word e Excel a partir de dados estruturados de resposta de RFI. Você deve ter um aplicativo de Função do Azure implantado com uma chave de função para autenticação.

Salesforce

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

Google Drive

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

Confluence

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

Prompts do agente

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

Diretrizes de prompt

Siga estas diretrizes ao enviar mensagens para o agente:

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

Exemplos de prompts

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

Enviar um RFI para processamento

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

Verificar 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. Acionar os fluxos de trabalho do projeto

Para orientações de solução de problemas, consulte Solução de problemas.

Baixar e instalar o projeto

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

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

2. Localize o agente de IA chamado Jitterbit Security RFI Agent. Para localizar o agente, use a barra de pesquisa ou, no painel Filtros sob Tipo, selecione Agente de IA para limitar a exibição a agentes de IA.

3. Clique no link Documentação do agente 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.

   Nota

   Se você ainda não comprou o agente de IA, Obter agente é exibido em vez disso. Clique nele para abrir uma caixa de diálogo informativa, em seguida, clique em Enviar para que um representante entre em contato com você sobre a compra do agente de IA.

5. Na caixa de diálogo Criar um Novo Projeto, selecione um ambiente onde o projeto Studio será criado, em seguida, clique em Criar Projeto.

6. Após a caixa de diálogo de progresso 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.

Obter credenciais do Azure OpenAI

Para usar o Azure OpenAI como provedor de LLM, você deve 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 Gerenciamento de Recursos, selecione Chaves e Endpoint e mantenha a chave da API e a URL base do endpoint para uso nas variáveis do projeto do Azure OpenAI.

3. No Azure AI Foundry, abra seu recurso do Azure OpenAI e navegue até Implantações. 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 & Permissões, adicione os seguintes Escopos de Token do Bot:

   • chat:write para postar mensagens e enviar arquivos para canais.
   • files:read para baixar arquivos compartilhados por usuários.

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

4. Após o projeto ser implantado e a API personalizada ser publicada (veja Criar a API personalizada do Jitterbit), configure as Assinaturas de Evento ou Comandos Slash do seu aplicativo Slack para apontar para a URL do serviço publicado.

Configurar variáveis do projeto

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

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

Slack

Azure OpenAI

Azure AI Search

Azure Blob Storage

Azure Functions

Salesforce

Google Drive

Confluence

Testar conexões

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

Para testar conexões, vá até 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 e selecione Implantar.

Criar a API personalizada do Jitterbit

Criar 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 a publicação, mantenha a URL do serviço. Use-a para configurar a assinatura de eventos ou o endpoint de comando slash do seu aplicativo Slack, para que o Slack roteie eventos recebidos para o agente.

Revisar fluxos de trabalho do projeto

O projeto do Studio contém nove fluxos de trabalho que implementam a funcionalidade do Agente de RFI de Segurança, organizados em três grupos funcionais.

Processamento de RFI

Entrada Principal - Manipulador de Solicitação da API Slack

Este fluxo de trabalho lida com todos os eventos Slack recebidos através do endpoint da API personalizada. A operação Reconhecer Solicitação do Slack retorna uma resposta imediata 200 para evitar timeouts do Slack. A operação Manipulador de Solicitação do Bot Slack analisa a carga útil do evento, valida a solicitação e inicia o processamento. A operação Processar Documento de RFI de Segurança orquestra todo o pipeline de RFI coordenando chamadas para o fluxo de trabalho Principal - Lógica do Agente de IA para interação com o LLM e para fluxos de trabalho utilitários para manipulação de arquivos, geração de documentos e criação de casos no Salesforce. A operação Decisão de Ferramentas direciona chamadas de ferramentas do LLM para o manipulador apropriado, incluindo Manipular Obter Detalhes da Conta para consultas de conta do Salesforce. Operações de suporte lidam com todas as interações do Slack: Slack Postar Mensagem e Slack Responder do Bot enviam mensagens, Slack Fazer Upload de Arquivo e Slack Completar Upload de Arquivo entregam o documento gerado, Slack Postar Digitando envia indicadores de digitação, Slack Deletar Mensagem remove mensagens intermediárias, Slack Processamento de Decisão de Solicitação do Usuário determina como processar a entrada do usuário, Redefinir Upload de Arquivo em Andamento limpa o estado de upload e Enviar Erro de Validação de Arquivo lida com envios de arquivos inválidos.

Main - Lógica do Agente de IA

Este fluxo de trabalho gerencia o ciclo de vida da interação com o LLM para uma única rodada. A operação Call LLM constrói a carga útil da solicitação 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 final em texto.

Utilitários de documento e armazenamento

Utility - Upload File to Google Drive

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

Utility - Azure Blob and Search API

Este fluxo de trabalho fornece cinco operações reutilizáveis para interações de armazenamento e pesquisa no Azure. Put Azure Blob (From Variable) e Put Azure Blob (From Temporary) gravam 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.

Utility - Azure Functions

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

Ferramenta - Criar Caso no Salesforce

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

Utilitários

Este fluxo de trabalho contém a operação Mensagens csv para 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 ingesta documentos da base de conhecimento do Google Drive para o Azure Blob Storage. A operação Listar Arquivos do Google Drive recupera todos os arquivos da pasta do Drive configurada que foram modificados após o timestamp Google_Drive_Default_Modified_Date. As operações Obter Arquivos do Google Drive HTTPS e HTTPS Obter Arquivo do Google Drive e Fazer Upload para Blob baixam cada arquivo e o enviam para o Azure Blob Storage para indexação. A operação Ingestão Manual do Google Drive fornece um ponto de entrada alternativo acionado manualmente para ingestão sob demanda.

Utilitário de Upload de Dados - Páginas do Confluence para Índice do Azure

Este fluxo de trabalho ingesta páginas do wiki do Confluence para o Azure AI Search. A operação Obter Páginas do Confluence recupera páginas do espaço do Confluence configurado que foram modificadas após o timestamp Confluence_Wiki_Last_Modified_Date, aplicando o filtro Confluence_Wiki_Exclude_Label para pular páginas excluídas. A operação Principal - Carregar Páginas do Confluence processa cada página e a envia para o Azure AI Search para indexação. A operação Ingestão Manual do Confluence fornece um ponto de entrada sob demanda para execuções de ingestão manual.

Acionar os fluxos de trabalho do projeto

O Agente de RFI de Segurança é acionado por eventos de Slack recebidos. Quando um usuário publica uma mensagem no canal onde o bot do Slack está instalado, o Slack envia uma solicitação POST para a URL do serviço API personalizado do agente, o que aciona a operação Manipulador de Solicitações do Bot do Slack e inicia o pipeline de processamento de RFI.

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

• Para ingerir conteúdo do Google Drive, execute a operação Ingestão Manual do Google Drive no fluxo de trabalho Utilitário de Upload de Dados - Google Drive para Azure Blob.
• Para ingerir conteúdo do Confluence, execute a operação Ingestão Manual do Confluence no fluxo de trabalho Utilitário de Upload de Dados - Páginas do Confluence para Índice do Azure.

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.