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Agenti IA
Descriva un agente o parta da uno degli 8 modelli; modifichi nell'editor codice, schemi dei dati in ingresso e in uscita, pacchetti e ambiente; esegua test con dati di prova; lasci che il ciclo di compilazione generi, distribuisca un servizio di test, esegua i Suoi casi e corregga gli errori; gli fornisca conoscenza da PDF, pagine web, testo e dai dati del Suo spazio di lavoro; lo distribuisca come servizio autonomo con log; lo richiami dai flussi o secondo una pianificazione. Professional ed Enterprise.
Piano gratuito. Nessuna carta di credito richiesta.
Aarushiya Healthtech è un'azienda fittizia usata a scopo illustrativo.
Modelli
«My Agents» e «Templates» con ricerca e filtro per stato. Otto agenti di partenza: approfondimenti dai sondaggi, analisi delle email, qualificazione dei potenziali clienti, generatore di contenuti per campagne, trasformatore di dati, analizzatore dell'esperienza del cliente, analisi dei webhook, agente di conoscenza RAG. Usi un modello, poi cambi ciò che vuole.
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Editor
A sinistra la chat con l'assistente; a destra un editor di codice su index.js e package.json, uno schema dei dati in ingresso e uno di quelli in uscita, variabili d'ambiente con valori mascherati e rilevamento automatico di quelle lette dal codice, e la scheda della conoscenza. Salvataggio automatico, contatore di versione a ogni salvataggio e hash del codice a ogni distribuzione.
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Ciclo di build
Prema Build: l'agente viene generato dalla Sua descrizione e dagli schemi, distribuito su un servizio di test, i Suoi casi di test vengono eseguiti e gli errori tornano al modello, fino a tre cicli. Le variabili d'ambiente mancanti vengono segnalate prima di qualsiasi distribuzione. Un'unità IA per build.
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Test
Più casi di test per agente, ciascuno con un JSON in ingresso e un risultato atteso facoltativo; generazione automatica dei dati di prova dallo schema in ingresso; esecuzione di uno o di tutti; esito per chiave; i casi vengono salvati con l'agente.
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Conoscenza
Aggiunga URL, PDF fino a 10 MB o testo incollato: suddivisi, vettorializzati e classificati al momento della risposta. Aggiunga anche sorgenti interne: un sondaggio, una lista di contatti, un'importazione o i messaggi, interrogati in tempo reale con filtri mappati dagli input dell'agente.
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Distribuzione e log
La distribuzione crea per l'agente un contenitore e un servizio dedicato nel nostro cloud; il ritiro lo arresta; la console dei log ne mostra i messaggi con un filtro per gravità; le distribuzioni di test si rimuovono da sole dopo sette giorni.
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Nei flussi
Aggiunga 'Run an AI agent' a un flusso: scelga un agente distribuito, mappi ogni campo in ingresso a un campo della scheda e ogni campo in uscita diventa disponibile per i passaggi successivi. Gli agenti possono anche essere la sorgente di un flusso pianificato. Due modelli di flusso includono già un passaggio agente. Non è possibile eliminare un agente ancora usato da un flusso.
AarushiyaL'assistente garanzie legge il PDF delle condizioni di garanzia e risponde alla prima domanda WhatsApp di ogni richiesta.
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Professional ed Enterprise; un'unità IA per build; il codice generato viene controllato per individuare chiamate vietate prima della distribuzione.
Il limite non copre salvataggio, conoscenza, esecuzioni di test o log
Con un clic si crea un contenitore e l'agente viene eseguito come servizio autonomo nel nostro cloud; può ridistribuirlo in qualsiasi momento. Ambiente di esecuzione Node 18. Le distribuzioni di test si rimuovono da sole dopo 7 giorni.
URL, PDF fino a 10 MB o testo incollato, suddivisi e inclusi nel pacchetto dell'agente. Può collegarlo a un sondaggio, una lista di contatti, un'importazione o ai messaggi, interrogati in tempo reale con filtri mappati dai suoi input.
Professional ed Enterprise; un'unità IA per build.
Sì. Ogni modello richiede la OPENAI_API_KEY propria dello spazio di lavoro; i modelli la leggono dall'ambiente dell'agente.
Otto agenti di partenza: approfondimenti dai sondaggi, analisi delle email, qualificazione dei potenziali clienti, generatore di contenuti per campagne, trasformatore di dati, analizzatore dell'esperienza del cliente, analisi dei webhook, agente di conoscenza RAG. Usi un modello, poi cambi ciò che vuole.
Genera l'agente, distribuisce un servizio di test, esegue i casi di test e rimanda indietro gli errori, fino a tre cicli. Le variabili d'ambiente mancanti vengono segnalate prima di qualsiasi distribuzione. Ogni ciclo esegue Cloud Build (alcuni minuti).
Più casi di test per agente, ciascuno con un JSON in ingresso e un risultato atteso facoltativo; generazione automatica dei dati di prova dallo schema in ingresso; esecuzione di uno o di tutti; esito per chiave; i casi vengono salvati con l'agente.
Aggiunga 'Run an AI agent' a un flusso: scelga un agente distribuito, mappi ogni campo in ingresso a un campo della scheda e ogni campo in uscita diventa disponibile per i passaggi successivi. Una scheda per esecuzione; i dati in uscita non sono validati rispetto allo schema.
Prima dell'eliminazione, la piattaforma elenca tutti i flussi che usano l'agente; se uno di essi è attivo, La avvisa e Le chiede di disattivarlo prima oppure di scegliere esplicitamente «Delete Anyway». I flussi inattivi vengono mostrati solo come nota.
Legga i log di test o di produzione dell'agente con filtri per gravità e intervallo temporale; la console mostra fino a 200 voci.
Usi un modello, poi cambi ciò che vuole.
Piano gratuito. Nessuna carta di credito richiesta.