AI Agent Studio v.35 Veröffentlichung

Sehen Sie sich neue Funktionen und Änderungen sowie Fehlerbehebungen und Einschränkungen in AI Agent Studio v.35 an.

Neue Funktionen

Vorgefertigte -AI Skill templates

Wir bieten jetzt eine schnellere und effizientere Möglichkeit, AI Skills durch vorgefertigte Vorlagen zu entwickeln. Diese vorgefertigten Vorlagen sind auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten und vereinfachen den Erstellungsprozess von AI Skill.

AI Skills aus einer Vorlage erstellen

Eine AI Skill in eine konvertierentemplate

Sie können Ihre AI Skills jetzt als Vorlagen speichern und für ähnliche Anwendungsfälle wiederverwenden.

Nachdem Sie eine AI Skillen-template erstellt und eingecheckt haben, wird es in der Registerkarte AI Skill angezeigt, wenn Sie auf Erstellen > Aus Vorlage klicken.

Vorlage aus einer AI Skill erstellen

Unterstützung für die RAG-Fähigkeit in AI Agent Studio, um fundierte Model connections mithilfe von Automation Anywhere Grounded by Enterprise Knowledge zu erstellen

Erstellen Sie „Grounded by Enterprise Knowledge” Model connections unter Verwendung der nativen RAG (Retrieval-augmented Generation)-Fähigkeit von Automation Anywhere, um genaue und kontextuell relevante Informationen zu generieren, die aus Unternehmenswissensdatenbanken referenziert werden.

Grounded Model connections mit Automation Anywhere Enterprise Knowledge erstellen

Nutzerdefinierte Modelle in AI Agent Studio

Automation 360 führt neue APIs ein, die Ihnen die Verbindung zu benutzerdefinierten generative AI-Modellen ermöglichen. Diese APIs ermöglichen es Ihnen, Modelle zu definieren, die nicht nativ von AI Agent Studio bereitgestellt werden. Nachdem ein Modell mithilfe der API erstellt wurde, können Sie Model connections erstellen und das Modell innerhalb von AI Skills in AI Agent Studio verwenden.

Benutzerdefinierte Modelldefinitionen

Änderungen

Verbesserungen am AI Governance

  • Governance-Protokolle zeigen genaue Modellnamen an: Zuvor wurde in den AI Governance-Sitzungsdetailprotokollen ein systemgenerierter Modellname angezeigt. Wir haben dies verbessert, sodass die Protokolle jetzt benutzerfreundliche Modellnamen anzeigen. Dies entspricht der Art und Weise, wie die Modellnamen angezeigt werden, wenn Sie im Model connection-Assistenten in der Dropdownliste Modellverbindung erstellen > Verbindungseinstellungen > Modell auswählen ein Modell auswählen.

    Relevante Modellnamen angezeigt
  • Navigationsupdate für KI-Governance : In der Navigation im linken Bereich wird jetzt KI > Governance angezeigt. Dies hat sich von KI > KI-Governance geändert.

    KI-Governance Markenupdate zu Governance
  • Über CSV exportierte Protokolle zeigen das aktualisierte KI-Fähigkeiten-Branding: Auf dem Bildschirm Governance > KI-Eingabeaufforderungsprotokoll, wenn Sie die Funktion Elemente nach CSV exportieren verwenden, werden die exportierten CSV-Protokolle jetzt mit dem neuen AI Skills-Branding exportiert, das zuvor AI Skills genannt wurde.

    CSV-Exporte mit AI Skill-Branding
  • Eintragen des korrekten Nutzernamens in die Governance-Audit-Protokolle: In den Protokollen der KI Governance werden jetzt in der Spalte Nutzer die tatsächlichen Namen der Nutzer angezeigt, die die Automatisierungen ausgeführt haben. Zuvor wurde ein systemgenerierter Name angezeigt, der für die Referenz in den Protokollen nicht hilfreich war.

    Anzeige des tatsächlichen Nutzernamens in Protokollen
  • Ordnerpfad von AI Skills : In den Protokollen der KI Governance wird jetzt der spezifische Ordnerpfad von AI Skills angezeigt. Wenn eine AI Skill in eine Automatisierung (übergeordnet oder untergeordnet) integriert ist, wird derselbe Ordnerpfad angezeigt wie der Ordnerpfad der übergeordneten Automatisierung. Diese Verbesserung sorgt für mehr Transparenz und Nachvollziehbarkeit und unterstützt die Sicherheit, Compliance und Fehlerbehebung.

    Pfad des KI-Governance-Protokollordners
Erweiterte AI Skills-Eingabegröße

Das AI Skills-Eingabefeld unterstützt jetzt eine deutlich erhöhte Eingabegröße von bis zu 10.000 Zeichen. Diese Verbesserung ermöglicht komplexere Eingabeaufforderungen und umfassendere Interaktionen mit Ihrem AI Agents, sodass Sie leistungsfähigere und vielseitigere Automatisierungen erstellen können.

Beim Erstellen einer Model connection, selbst wenn es eine Diskrepanz zwischen dem Modellnamen in der Azure OpenAI-Konsole und dem in AI Agent Studio konfigurierten Modellnamen gibt, können Sie mit der Erstellung der Model connection fortfahren, solange die Bereitstellungs-ID übereinstimmt.

Wenn Sie eine Model connection mithilfe der Azure OpenAI-Modelle erstellen und dabei die Authentifizierungsparameter in der Phase Verbindung testen einrichten, achten Sie darauf, dass Sie die genaue Bereitstellungs-ID eingeben, die in der Azure OpenAI-Konsole angezeigt wird. Das in der Azure-Bereitstellung verwendete Modell muss dem Modell entsprechen, das Sie in der Phase Verbindungseinstellungen aus der Dropdown-Liste Modell auswählen auswählen.

Beispiel: Wenn Sie GPT-4 aus der Dropdown-Liste Ein Modell auswählen auswählen und der zugeordnete Name für das GPT-4-Modell in der Azure OpenAI-Konsole deploy-gpt-4 lautet, müssen Sie genau diesen Namen in das Feld Bereitstellungs-ID eingeben, damit die Validierung erfolgreich ist.

In der Version Automation 360 v.33, könnten Sie aufgrund dieser Diskrepanz nicht weiter fortfahren und wären daran gehindert, die Model connection zu erstellen. Wir haben dieses Verhalten für die AI Skills package- Version 3.0.5 oder höher geändert, damit Sie trotz der Diskrepanz mit der Erstellung der Model connection fortfahren können. Im Backend würden Sie eine Warnmeldung sehen, die auf die Diskrepanz hinweist, was zu Abweichungen in den Antwortmetriken des Modells führen könnte.

Beispiel: Wenn Sie GPT-4 aus der Dropdown-Liste Modell auswählen auswählen und den Namen Bereitstellungs-ID für GPT-3.5 aus der Azure OpenAI-Konsole verwenden, würde der Modellaufruf im Back-End das Modell GPT-3.5 anstelle von GPT-4 aufrufen, was zu Unterschieden in der Modellantwort führen könnte.
Erweiterte AI Skills-Eingabegröße

Das AI Skills-Eingabefeld unterstützt jetzt eine deutlich erhöhte Eingabegröße von bis zu 10.000 Zeichen. Diese Verbesserung ermöglicht komplexere Eingabeaufforderungen und umfassendere Interaktionen mit Ihrem AI Agents, sodass Sie leistungsfähigere und vielseitigere Automatisierungen erstellen können.

Fehlerbehebung

Wenn Sie zuvor versucht haben im AI Skill-Editor den Titel einer vorhandenen AI Skill ohne zugehörige Model connection, Eingabeaufforderungstext oder definierte Eingabeaufforderungseingabe zu aktualisieren, zeigte das System eine Fehlermeldung über einen Validierungsfehler an und das Speichern der Aktualisierung schlug fehl. Diese Einschränkung ist nun behoben, und der bearbeitete AI Skill-Titel wird aktualisiert und die Änderung wird gespeichert.

Einschränkungen

Im Folgenden sind die Einschränkungen der benutzerdefinierten Modell-APIs aufgeführt:
Eingeschränkte Aktualisierungsfunktionen
Nachdem eine Modelldefinition erstellt wurde, muss zum Aktualisieren die vorhandene Definition gelöscht und mit den gewünschten Änderungen neu erstellt werden.
Nur-Text-Eingabeparameter
Derzeit werden nur textbasierte Eingabeparameter in Model connections unterstützt. In Zukunft wird die Unterstützung weiterer Datentypen, wie zum Beispiel ganzer Zahlen, in Betracht gezogen, um ein breiteres Spektrum an Modelleingaben abzudecken.
Eingeschränkte Sichtbarkeit von Anmeldeinformationen und Headern
Derzeit sind Anmeldeinformationen nur innerhalb des Model connections-Bildschirms sichtbar und bearbeitbar. Die Möglichkeit, Anmeldeinformationen auf der AI Skills-Ebene anzugeben, wird berücksichtigt.
Mangel an Unterstützung für AWS-Authentifizierung
Diese Version enthält keine integrierte Unterstützung für die Authentifizierung mit Modellen, die in AWS-Umgebungen gehostet werden. Diese Einschränkung wird voraussichtlich in zukünftigen Versionen behoben.

Mit Bot Agent-Versionen ab 22.100.xx kann eine Fehlermeldung auftreten, die besagt, dass der Bot Agent ein Update benötigt, um AI Governance-Protokolle korrekt zu protokollieren. Diese Nachricht erscheint an den folgenden Stellen:

  • KI > Governance > Eingabeprotokoll
  • KI > Governance > Ereignisprotokoll

Diese Nachricht kann gefahrlos ignoriert werden. Die AI Governance-Funktion selbst bleibt voll funktionsfähig, und Prüfprotokolle werden mit Bot Agent Versionen 22.100.xx oder höher korrekt erfasst.
Einschränkungen gegenüber früheren Versionen
Bot Agent 22.60.10 und spätere Abhängigkeit zum Generieren von Prüfprotokollen

Für das AI Governance-Feature, wenn Automatisierungsadministratoren die Verwaltung > Einstellungen > KI-Datenverwaltung > Datenprotokollierungseinstellungen aktivieren, sehen sie eine Benachrichtigung, die sie auffordert, eine kompatible Bot Agent-Version zu installieren, um sicherzustellen, dass die Audit-Protokolle für alle Modellinteraktionen erfolgreich im Control Room protokolliert werden.

Die GRC Leads, Automation Leads und die professionellen Entwickler, die auf die Datenprotokolle in AI > KI Governance > KI-Eingabeaufforderungsprotokolle und KI > KI Governance > Ereignisprotokolle im Control Room zugreifen, erhalten ebenfalls die gleiche Benachrichtigung.
Anmerkung: Wir empfehlen die Verwendung von Bot Agent Version 22.60.10 und später.

Zuweisung von Rollen und Berechtigungen zur Aktivierung der KI-Governance

Das Such-Feld auf den Listenansichtsseiten der Registerkarten KI-Governance > KI-Eingabeaufforderungsprotokoll und KI-Governance > Ereignisprotokoll kann keine Einträge mit Sonderzeichen wie den folgenden verarbeiten:

+ = && || > < ! , { } [ ] ^ ~ :