创建和管理 AI Agent

本主题介绍如何在 Control Room 中创建和管理 AI Agent。 您可以执行各种操作，例如运行、移动、签入、查看、编辑、复制和删除 AI Agent，其中编辑和删除需要特定权限。

在 Control Room 中创建 AI Agent：

过程

  1. 登录到 Control Room，导航到自动化 > 创建新项目或 ‘+\' 图标，然后选择 AI 坐席。
  2. 提供名称和描述，然后单击创建和编辑以显示模板大纲。 我们创建一个示例——Claim Details AI 坐席。
  3. 定义坐席的提示： 您会发现为您的坐席生成提示（仅限云端功能）屏幕出现，并要求您输入提示。

    创建 AI Agent 的第一步是为其设定一个使命。 您将通过提供清晰且详细的初始屏幕提示来实现此目的，该提示使用自然语言描述坐席的目的。 此提示是构建整个坐席逻辑的基础。

    例如，要创建示例中显示的 Claim Details 坐席，用户可能会以一条简明但信息性的消息开始：

    Your job is to retrieve claim details:
*  Retrieve policy and police report details.
*  If any information is missing, ask a human for assistance.

    该初始输入提供了核心需求，AI Agent Studio 随后可以用它来生成更详细、更结构化的提示。 AI Agent Studio 旨在保持灵活性；您无需在前期提供所有详细信息。 然而，您提供的上下文信息越丰富，AI Agent Studio 生成的初始模板就越完善，便于您进行改进。

    系统将基于此初始输入进行扩展，生成一个全面的提示（示例如下）。

    注： 生成的角色/目标/行动计划文本会根据所使用的模型略有不同。 您的示例可能无法逐字匹配，但结构和意图是类似的。

    示例输出：

    角色： 您是一名专门处理被盗财产理赔的保险理赔处理人员，擅长使用自动化工具和必要时的人力协助来检索和核实理赔、保单及警方报告的详细信息。

    目标：您的目标是使用提供的理赔 ID 检索并核实被盗财产理赔所需的所有详细信息，确保没有任何输出值为空，如有必要请咨询人工以完成任务。

    AI Agent- 理赔详细信息
  4. 选择模型连接：导航到模型选项卡，并单击选择，从您有权限访问的 模型连接 列表中进行选择。 有关模型连接的详细信息，请参阅 模型连接
    这些 模型连接 由自动化管理员创建，并分配给具有自定义角色的用户。 仅允许从 Automation Anywhere 提供的模型或自带许可证 (BYOL) 创建的 模型连接。 自定义模型定义目前不支持与 AI Agent 一起使用。
    注： 当您使用 gpt-4o 模型时，请选择 2024 年 11 月或更高版本。 此说明适用于从第三方来源（例如 Azure）选择模型时，因为已知早期版本存在问题。 如果您正在使用由 Automation Anywhere 直接提供的模型，您将无法选择版本。
  5. 定义坐席变量： 导航到输入和输出选项卡。 在此处，您需要告知坐席哪些信息应作为输入变量进行检索，哪些信息应作为输出变量提供。 这些变量将被 LLM 用于理解上下文并与工具进行交互。 关键在于提供丰富且具有描述性的语言。 描述越详细，LLM 就越能准确理解其目的并达成目标。

    • 输入变量：

      • 名称： claim_id

      • 描述： 要检索详细信息的理赔 ID

    • 输出变量：

      • 名称： claim_details

      • 描述： 理赔的最终详细信息，包括保单和警方报告信息。

  6. 定义终端用户显示： 此步骤允许您配置 AI Agent 执行向用户呈现的方式。 目标是为用户在 Co-pilot 界面中看到的任务提供清晰且有意义的标题。 导航到终端用户显示选项卡。 在坐席请求标题中，为该任务提供一个标题。 此标题为必填项，并且当 AI Agent 在 Co-pilot 中运行时显示。 例如，对于 Claim Details 坐席，标题可以是理赔详情请求。 这有助于用户一目了然地了解坐席正在执行哪些操作。
  7. 添加和配置工具：

    在工具选项卡下，为您的坐席添加所需的自动化，以执行其任务。 在此示例中，您将添加理赔查询、警方报告、数据跟踪器和保单流程自动化作为工具。

    工具名称 用途 输入变量 输出变量
    理赔查询 提供理赔详细信息。 INPUT_id：理赔 ID claim_id：理赔 ID，policy_id：保单 ID，stolen_property_item：被盗财产物品，claimed_replacement_cost：理赔物品的替换费用，location_of_incident：事件位置，police_report_id：警方报告 ID，date_of_incident：事件日期，claim_status：理赔状态，claimant_name：理赔人姓名，receipt：收据
    警方报告 获取警方报告详细信息。 INPUT_id：警方报告 ID police_report_id：警方报告 ID，report_date： 报告日期，officer_name：警员姓名，officer_badge_number：警号，incident_type：事件类型，description：输入描述，incident_location：事件位置，suspect_name：嫌疑人姓名，arrest_made： 是否有人被逮捕，reporting_station：报告站
    数据跟踪器 始终调用此工具以跟踪您目前已接收或尚未接收的数据 data_received_or_missing_so_far： 您已收到或缺失（或具有空值）的数据的详细信息，以 json 格式呈现 data_received_or_missing_so_far_response： 到目前为止，您已收到或缺失的数据，以 JSON 格式呈现
    保单流程 获取保单的详细信息 INPUT_id： 保单 ID policy_id：保单 ID，policy_number：保单号码，policy_type：保单类型，issue_date： 保单签发日期，expiration_date：到期日期，status：保单状态，premium_amount：保费金额，payment_frequency：付款频率，insured_name：被保险人姓名，insured_address：被保险人地址，insured_phone：被保险人电话，insured_email：被保险人邮箱，coverage_type：保障类型，policyholder_id： 保单持有人 ID，coverage_amount：保险金额，agent_id：保险坐席 ID，deductible_amount：免赔额，was_successful： 如果查找找到任何数据，则为 True，否则为 False。

    有关配置工具的更多信息，请参阅 在 Tools 中配置 AI Agent 设置。

  8. 定义行动计划： 行动计划部分是根据您的提示和添加的工具由系统生成的。 它概述了逻辑流程：
    • 检索理赔详情： 使用 claim_id 调用理赔查询工具。
    • 检索警方报告： 调用警方报告工具。
    • 跟踪数据：调用数据跟踪器工具。
    • 获取保单详情：调用保单流程。
    • 如果理赔详情不完整，请使用人机回圈寻求帮助。
  9. 测试和完善： 完成所有配置后，单击运行以测试您的坐席，确保其按预期运行。 您可以模拟与坐席的对话，提供一个理赔 ID，并观察它是否能正确检索到理赔详情、警方报告和保单信息。 根据需要优化变量描述和工具提示，以提升坐席的性能和准确性。

后续步骤

创建并配置您的 AI Agent 后，将其嵌入到您的业务流程中，为端到端自动化注入智能。 有关将 AI Agent 添加到流程的更多信息，请参见 将 AI Agent 添加到流程自动化 下图展示了从创建坐席到在公共环境中执行的典型工作流。

AI Agent 工作流

将 AI Agent 从开发环境迁移到面向公众的环境，需要几个关键步骤和用户角色。

创建并测试
专业开发人员或自动化管理员创建并测试 AI Agent。
在流程中配置
然后，专业开发人员在更大的流程中配置 AI Agent。
签入
该流程被签入到存储库中，可供使用。
公开运行
该流程随后可以在公共工作区中运行，从而允许通过自动化 Co-Pilot 进行调用。
注：

拥有所需 Automation Co-Pilot Business User 许可证的业务用户可以执行该流程并与 AI Agent 进行交互。 该图还展示了每个用户角色执行这些任务所需的具体权限。 有关角色和权限的更多信息，请参阅 角色和权限。