AI Agent Studio

El AI Agent Studio es un espacio de trabajo de bajo código para crear agentes de IA. Sin embargo, tener un buen entendimiento de la gobernanza de IA y los modelos de IA generativa, e integrarlos en automatizaciones es útil para crear agentes de IA efectivos con AI Agent Studio.

AI Agent Studio capacita a los desarrolladores de automatizaciones para crear poderosos agentes de IA basados en objetivos que pueden automatizar tareas complejas que normalmente requerirían la intervención humana. Estos agentes pueden razonar, ejecutar tareas y tomar decisiones informadas en los sistemas empresariales.

Eso significa que los agentes de IA creados en AI Agent Studio pueden realizar todo tipo de trabajos diferentes, como proporcionar una recomendación de reemplazo de producto, extraer información de documentos, verificar si los flujos de trabajo siguen las reglas de cumplimiento, calcular puntajes de crédito, responder preguntas de clientes y analizar datos financieros.

Con AI Agent Studio, puede crear habilidades reutilizables para agentes de IA. Por ejemplo, un agente de IA para apoyar a los equipos de Servicio de Atención al Cliente tendría habilidades para realizar ciertas tareas, como categorizar la prioridad de las consultas y actualizar los sistemas de gestión de inventario. Fusionar habilidades de IA permite que los agentes de IA piensen, tomen decisiones, se adapten a nuevas situaciones y realicen tareas sin necesitar humanos todo el tiempo.

Sí, AI Agent Studio admite modelos de IA personalizados e integraciones con plataformas de IA de terceros. Permite a los desarrolladores comenzar con modelos básicos de las principales plataformas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure OpenAI. Los desarrolladores también pueden traer sus propios modelos de IA para integrarlos con la plataforma, lo que la hace flexible para adaptarse a las necesidades empresariales.

Los agentes de IA creados con AI Agent Studio pueden procesar cualquier dato que se pueda integrar en flujos de trabajo automatizados. Están diseñados para manejar tanto datos estructurados como no estructurados, por ejemplo, datos de texto de documentos, registros financieros, consultas de servicio de atención al cliente e información de cumplimiento.

Sí, AI Agent Studio permite que diferentes personas o equipos trabajen juntos mientras crean agentes de IA. Tiene herramientas y características que permiten a múltiples usuarios construir, gestionar y mejorar agentes de IA juntos, lo que facilita la colaboración para todos.

Por lo general, se puede crear una primera versión de un agente de IA en cuestión de días. Pero es importante tener en cuenta que el tiempo que lleva crear un agente de IA en AI Agent Studio variará según la complejidad del agente y cuáles sean las necesidades específicas del proyecto. Debido a que AI Agent Studio tiene plantillas y herramientas con poco código, le permite construir agentes de IA rápidamente.

Las medidas de seguridad de IA son la capa de seguridad y gobernanza integrada de Automation Anywhere para AI Agent Studio. Le permiten mantener el comportamiento de la IA seguro, compatible y alineado con sus políticas al bloquear acciones inseguras antes de que ocurran.

Las medidas de seguridad pueden realizar verificaciones de seguridad críticas en tiempo real. Por ejemplo, pueden encontrar y enmascarar automáticamente datos sensibles, como información PII o PCI, en la indicación de un usuario, analizar el lenguaje para detectar toxicidad y bloquear solicitudes dañinas para que nunca lleguen al LLM, o incluso bloquear una respuesta inapropiada generada por el modelo antes de que el usuario la vea. Todas estas acciones se registran para proporcionar un rastro de auditoría completo para la gobernanza y el cumplimiento.

Al utilizar un mecanismo de intercepción en línea, las medidas de protección de IA permiten definir y hacer cumplir las políticas de uso de IA específicas de su empresa. Este enfoque activo para monitorear, filtrar y bloquear contenido mejora la seguridad, ayuda con el cumplimiento normativo y mitiga riesgos de manera proactiva para construir, en última instancia, una mayor confianza en los sistemas de IA.

Fuente: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-guardrail.html

Cada decisión, paso y respuesta de los agentes de IA se rastrea automáticamente. Las capacidades de gobernanza de IA de AI Agent Studio le brindan un registro completo de actividades para que pueda ver qué hizo cada agente, cuándo lo hizo y por qué.

Para cada automatización que se ejecuta, la Gobernanza de IA registra información detallada en dos registros principales. El registro de indicaciones de IA proporciona un resumen consolidado de cada sesión, registra al usuario, el nombre de la automatización, el texto completo de la indicación que se envía al modelo y la respuesta completa recibida. El registro de eventos ofrece una vista más detallada, paso a paso, al rastrear el estado (éxito o fracaso) de eventos específicos, como establecer una conexión de modelo o activar una Habilidad de IA.

Este registro exhaustivo permite una trazabilidad profunda. Los usuarios con los permisos adecuados pueden profundizar en cualquier sesión utilizando su ID de sesión único para investigar cada interacción del modelo, incluido qué medidas de protección de IA se aplicaron y los puntajes de toxicidad tanto de los mensajes como de las respuestas. Estos datos también se pueden exportar a plataformas de seguridad externa (SIEM), lo que le permite monitorear de manera proactiva el cumplimiento de políticas y mantener un registro defendible de toda la actividad de IA.

Fuente: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-gov-overview.html

Las habilidades de IA son componentes reutilizables y modulares que le permiten agregar acciones impulsadas por IA a sus automatizaciones, sin escribir código complejo. Se conectan a modelos de IA líderes y manejan ciertas tareas, como resumir texto, clasificar correos electrónicos o extraer datos.

Por ejemplo, un desarrollador puede crear una habilidad de IA para una necesidad empresarial específica, como realizar un análisis de sentimientos para categorizar los correos electrónicos entrantes de clientes. Una vez que esa habilidad se publica, un citizen developer puede encontrarla fácilmente y usarla en su propia automatización para dirigir los correos electrónicos al departamento correcto, todo sin escribir ningún código complejo relacionado con IA.

Los beneficios principales de las habilidades de IA son la reutilización y la amplia conectividad. Una sola habilidad se puede usar de manera consistente en muchas automatizaciones diferentes, lo que ahorra tiempo de desarrollo. Las habilidades pueden conectarse a una amplia gama de modelos de proveedores, como Google Vertex AI, Azure OpenAI y Amazon Bedrock, e incluso pueden ser "fundamentadas" con las bases de conocimiento de su empresa para proporcionar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Fuente: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-skills.html

No, AI Agent Studio no aloja sus propios modelos. En su lugar, le permite conectarse de manera segura a modelos fundamentales líderes de ciertos proveedores, como Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI y OpenAI.

Actualmente, Automation Anywhere admite modelos fundamentales estándares, establecidos y RAG de proveedores de hiperescala, como Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI, OpenAI y otros. Estos son los modelos estándares y establecidos compatibles para cada proveedor:

• Amazon Bedrock: anthropic.claude-v2:1, amazon.titan-text-express-v1, amazon.titan-text-lite-v1, Anthropic Claude 3.5 Sonnet.
• Google Vertex AI: text-unicorn, text-bison, text-bison-32k, gemini-1.0-pro, Gemini 1.5 Flash, Anthropic Claude 3.5 Sonnet.
• Azure OpenAI: gpt-4, gpt-4-32k, gpt-35-turbo, gpt-35-turbo-16k, GPT-4o, GPT-4o mini.
• OpenAI: gpt-4, gpt-4-turbo-preview, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-16k, GPT-4o, GPT-4o mini.

Estos son los modelos RAG compatibles para cada proveedor:

• Amazon Bedrock: Amazon Titan Text Premier, Anthropic Claude v2.1, Anthropic Claude Instant v1, Anthropic Claude v2.0, Anthropic Claude 3 Sonnet v1 y Anthropic Claude 3 Haiku v1.
• Google Vertex AI: Gemini 1.0 Pro 1, Gemini 1.0 Pro 2 y Gemini 1.5 Flash 1.
• Automation Anywhere: Admite todos los modelos fundamentales que admite Enterprise Knowledge.

Fuente: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-studio-faq.html

Los modelos fundamentados son modelos de IA en AI Agent Studio que proporcionan respuestas basadas en los datos de su propia empresa. Utilizan una técnica llamada Generación aumentada de recuperación (RAG) para buscar en sus fuentes confiables, como documentos almacenados en una Amazon Knowledge Base o Google Data Store, y obtener información antes de generar una respuesta.

Por ejemplo, podría crear una base de conocimientos que incluya los documentos internos de su empresa, como archivos PDF de reglas fiscales para diferentes años. Cuando usa un modelo fundamentado para hacer una pregunta como "¿Cuál fue el límite del impuesto sobre regalos para 2024?", el sistema primero recupera el documento correspondiente y utiliza esa información específica para formular la respuesta correcta.

La fundamentación previene inexactitudes en las respuestas y alucinaciones del modelo al obligar a la IA a basar sus respuestas en los datos que proporcionaste. Para garantizar la transparencia, la respuesta del modelo incluye citas que muestran los fragmentos exactos de información de los documentos fuente que se utilizaron, lo que le permite verificar fácilmente la precisión de cada respuesta.

Fuente: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-tools-create-aiskills-with-aws-rag-mc.html