Consulte las preguntas frecuentes para obtener más información sobre la interoperabilidad de agentes.

  1. ¿Por qué no puedo usar llamadas de API REST para ejecutar automatizaciones de Automation Anywhere desde mis agentes de IA? ¿Por qué necesito usar el MCP?

    Consulte Traditional APIs versus MCP Inbound.

  2. ¿De qué manera Automation Anywhere garantiza la seguridad de las herramientas para las llamadas entrantes de herramientas de MCP?

    Consulte Seguridad y gobernanza en la interoperabilidad de agentes de Automation Anywhere.

  3. ¿Qué es MCP prealimentado y cómo beneficia la preintegración a MCP?

    Nuestras interacciones entrantes de MCP son impulsadas por nuestro motor de razonamiento de procesos (PRE). El PRE posee un conocimiento profundo de todas las automatizaciones de Automation Anywhere, los procesos, las tareas de API y los agentes de IA.

    • Sabe qué son y qué pueden hacer. Cuando un usuario solicita usar una herramienta de entrada MCP desde un asistente de IA de terceros, nuestro PRE comprende la intención del usuario y el contexto de la solicitud. Luego, esto se compara con la automatización única en el repositorio de Automation Anywhere.
    • PRE también mejora la experiencia de MCP a través de herramientas predefinidas como DiscoverAutomation. Al aprovechar la comprensión del PRE sobre su repositorio, los usuarios autorizados pueden localizar y activar automatizaciones automáticamente sin configuración manual, lo que acelera de manera significativa la transición desde el descubrimiento del agente hasta la ejecución.
  4. ¿Qué capacidades de interoperabilidad entre agentes se incluyen con cada licencia?

    Consulte la licencia Availability.

  5. ¿En qué regiones está disponible la integración del PRE para la interoperabilidad entre agentes?

    La integración del PRE para la interoperabilidad de agentes está disponible para clientes empresariales en las regiones de nube de EE. UU. y la UE. Los clientes con Control Room en estas regiones pueden utilizar el PRE para crear automáticamente descripciones de automatizaciones y variables. Esto ayuda a mejorar el descubrimiento de herramientas basadas en MCP y las interacciones entre los agentes.