Creación de agentes de IA empresarial con Tencent ADP: RAG, flujos de trabajo y salvaguardas operativas

Agentes de IA empresarial con Tencent ADP

• Qué son los agentes de IA empresarial y dónde aportan valor
• Capacidades de Tencent ADP para el desarrollo de agentes, la integración de conocimiento y la automatización de flujos de trabajo
• Diferencias entre soluciones basadas en agentes y aplicaciones de chat básicas
• Casos de uso empresarial comunes y consideraciones de implementación

Diseño de agentes para procesos de negocio

• Definición de roles, límites, entradas y salidas de los agentes
• Elección entre diseños de agente único y multi-agente
• Estructuración de indicaciones (prompts), herramientas y reglas de negocio
• Planificación de la escalación, revisión humana y fiabilidad

Construcción de flujos de trabajo RAG y de conocimiento

• Conceptos de RAG para respuestas fundamentadas y acceso al conocimiento empresarial
• Preparación de documentos, políticas y contenido interno para la recuperación
• Diseño de flujos de recuperación y patrones de anclaje de respuestas
• Pruebas y mejora continua de la calidad de las respuestas

Orquestación de flujos de trabajo e integraciones

• Traducción de procesos de negocio en flujos de trabajo de agentes
• Conexión de agentes con APIs, servicios internos y sistemas empresariales
• Gestión de decisiones, aprobaciones, reintentos y rutas de respaldo
• Coordinación de transiciones entre pasos del flujo de trabajo y agentes especializados

Aplicación de salvaguardas operativas

• Salvaguardas para seguridad, privacidad, cumplimiento y control de políticas
• Reducción de riesgos por salidas inseguras, inyección de indicaciones y exposición de datos sensibles
• Incorporación de puntos de control de aprobación, registros de auditoría y controles de acceso
• Diseño de patrones de respuesta seguros para escenarios de negocio de alto impacto

Monitoreo, evaluación y mejora continua

• Seguimiento de calidad, latencia, costos y tasas de éxito de flujos de trabajo
• Pruebas del comportamiento de agentes en escenarios de negocio realistas
• Solución de problemas comunes de RAG, flujos de trabajo y orquestación
• Elaboración de un plan de implementación para pilotaje y adopción en producción