Обзор

AI-агенты в SurveyAnalytica — это автономные развертываемые сервисы, которые могут выполнять пользовательскую логику, подключаться к внешним API, обрабатывать данные и интегрироваться в рабочие процессы. Вы можете создавать агентов с нуля, используя инструкции на естественном языке, разворачивать их как рабочие API-эндпоинты и подключать к вашим кампаниям, опросам и рабочим процессам автоматизации. Управление агентами осуществляется через Каталог агентов, а создание — через AI-конструктор агентов.

Переход к агентам

В боковом меню навигации нажмите Agents, чтобы открыть Каталог агентов. В каталоге есть две вкладки:

• My Agents: Агенты, которые вы создали или к которым у вас есть доступ в вашем рабочем пространстве.
• Templates: Готовые шаблоны агентов, которые можно использовать как отправную точку.

Каталог агентов

Каталог агентов отображает всех ваших агентов с их статусом, описанием и информацией о развертывании. Вы можете:

• Search: Фильтровать агентов по названию или описанию.
• Filter by status: Просматривать всех агентов, только развернутых агентов или только черновики.
• Create new agent: Открывает AI-конструктор агентов.
• Edit: Изменить код, конфигурацию или настройки существующего агента.
• Delete: Удалить агента. Система проверяет наличие зависимых рабочих процессов перед удалением и предупреждает об активных зависимостях.

Создание агента

AI-конструктор агентов предоставляет среду разработки с AI-поддержкой для создания агентов.

Конфигурация агента

При создании агента вы настраиваете:

• Name: Описательное название агента.
• Description: Что делает агент — используется для поиска и документации.
• Code: Код приложения агента. AI-ассистент может сгенерировать его на основе описания на естественном языке.
• Environment variables: Пары «ключ-значение» для секретов и конфигурации (ключи API, эндпоинты и т. д.). Названия автоматически переводятся в верхний регистр и очищаются.
• Input/Output Schema: Определения JSON Schema для форматов запроса и ответа API агента, проверяемые во время выполнения.

Генерация кода с помощью AI

Опишите на естественном языке, что должен делать ваш агент, и AI-ассистент сгенерирует полный код приложения. Сгенерированный код включает:

• Настройку сервера и маршрутизацию
• Обработчики API-эндпоинтов
• Валидацию входных данных
• Интеграции с внешними API
• Обработку ошибок

База знаний (RAG)

Агентов можно дополнить базой знаний для Retrieval-Augmented Generation (RAG):

• URL scraping: Укажите URL-адреса, и система извлечет текстовое содержимое, а затем разобьет его на оптимизированные фрагменты для поиска.
• PDF upload: Загружайте PDF-документы (до 10 МБ), которые анализируются и разбиваются на фрагменты для получения знаний.
• Text chunking: Содержимое автоматически разбивается на сегменты, оптимизированные для повышения производительности поиска.

Обнаружение отсутствующих переменных окружения

Система автоматически сканирует код агента на наличие ссылок на переменные окружения и предупреждает о любых переменных, упомянутых в коде, но не определенных в конфигурации. Переменные, предоставляемые платформой, исключаются из этой проверки.

Развертывание агента

Развертывание создает рабочий, доступный API-эндпоинт для вашего агента:

1. Система упаковывает код и конфигурацию вашего агента.
2. Создается и разворачивается в облаке контейнеризированный сервис.
3. Переменные окружения безопасно внедряются в среду выполнения.
4. Агент получает уникальный URL-эндпоинт для вызовов API.

Тестирование агента

До или после развертывания вы можете тестировать агентов, выполняя вызовы API через интерфейс Каталога агентов. Отправляйте тестовые запросы, соответствующие входной схеме, и проверяйте, что ответы соответствуют ожидаемой выходной схеме.

Шаблоны агентов

Платформа предоставляет готовые шаблоны агентов для распространенных сценариев использования. Шаблоны служат отправной точкой, которую можно настроить:

• Просмотрите доступные шаблоны на вкладке Templates.
• Нажмите на шаблон, чтобы просмотреть его конфигурацию и код.
• Используйте шаблон как отправную точку для нового агента — это скопирует конфигурацию шаблона в AI-конструктор агентов для дальнейшей настройки.

Агенты на основе моделей

Обученные ML-модели можно автоматически развертывать как агентов. Когда вы разворачиваете модель как агента (из интерфейса ML Models), система:

1. Проверяет, что у модели есть действующая рабочая версия.
2. Создает обертку агента вокруг обученной модели для инференса в реальном времени.
3. Разворачивает агента как рабочий API-эндпоинт.
4. Связывает агента с записью модели для удобного управления.

Агенты в рабочих процессах

Агенты интегрируются в рабочие процессы SurveyAnalytica через движок автоматизации рабочих процессов. Вы можете:

• Добавить агента как шаг в рабочий процесс кампании
• Запускать агентов на основе ответов на опросы или событий данных
• Объединять несколько агентов в последовательную цепочку
• Использовать результаты работы агента как входные данные для последующих шагов рабочего процесса

Управление жизненным циклом агента

• Update: Изменить код агента и развернуть заново.
• Undeploy: Отключить агента, сохранив при этом конфигурацию.
• Delete: Окончательно удалить агента. Система предупреждает о любых зависимых рабочих процессах перед тем, как разрешить удаление.
• Monitor: Просматривать журналы вызовов агента и метрики производительности.