AI Agent Studio

AI Agent Studio est un espace de travail à faible code conçu pour créer des Agents IA. Une bonne compréhension de la gouvernance de l’IA et des modèles d’IA générative, ainsi que de leur intégration dans les automatisations, est utile pour créer des Agents IA efficaces à l’aide d’AI Agent Studio.

AI Agent Studio permet aux développeurs d’automatisation de créer de puissants Agents IA orientés objectifs, capables d’automatiser des tâches complexes qui, dans un autre contexte, nécessiteraient une attention humaine. Ces agents sont capables de raisonner, d’accomplir des tâches et de prendre des décisions éclairées dans les systèmes d’entreprise.

Cela signifie que les Agents IA créés dans AI Agent Studio peuvent effectuer toutes sortes de tâches différentes, comme fournir une recommandation de remplacement de produit, extraire des informations de documents, vérifier si les flux de travail respectent les règles de conformité, calculer les scores de crédit, répondre aux questions des clients et analyser les données financières.

Grâce à AI Agent Studio, vous pouvez créer des compétences réutilisables pour les Agents IA. Par exemple, un Agent IA chargé de soutenir les équipes de service client aurait des compétences pour accomplir des tâches telles que la catégorisation de la priorité des demandes et la mise à jour des systèmes de gestion des stocks. En regroupant les compétences en IA, les Agents IA peuvent réfléchir, prendre des décisions, s’adapter à de nouvelles situations et accomplir des tâches sans avoir besoin d’une intervention humaine permanente.

Oui, AI Agent Studio prend en charge les modèles d’IA personnalisés et les intégrations avec des plateformes d’IA tierces. Il permet aux développeurs de commencer avec des modèles de base provenant des principales plateformes cloud comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure OpenAI. Les développeurs peuvent également intégrer leurs propres modèles d’IA à la plateforme, ce qui la rend flexible pour répondre aux besoins des entreprises.

Les Agents IA créés avec AI Agent Studio peuvent traiter toutes les données pouvant être intégrées dans des flux de travail automatisés. Ils sont conçus pour traiter des données structurées et non structurées, par exemple des données textuelles provenant de documents, d’enregistrements financiers, de demandes de service client et d’informations relatives à la conformité.

Oui, AI Agent Studio permet à différentes personnes ou équipes de collaborer lors de la création des Agents IA. Il dispose d’outils et de fonctionnalités qui permettent à plusieurs utilisateurs de créer, de gérer et d’améliorer ensemble des Agents IA, facilitant ainsi la collaboration pour tous.

En règle générale, vous pouvez créer une première version d’un Agent IA en quelques jours. Il est toutefois important de noter que le temps nécessaire à la création d’un Agent IA dans AI Agent Studio varie en fonction de la complexité de l’agent et des besoins spécifiques de votre projet. Comme AI Agent Studio dispose d’outils et de modèles à faible code, il vous permet de créer rapidement des Agents IA.

Les garde-fous de l’IA sont la couche intégrée de sécurité et de gouvernance d’Automation Anywhere pour AI Agent Studio. Ils vous aident à maintenir le comportement de l’IA sûr, conforme et aligné sur vos politiques en bloquant les actions dangereuses avant qu’elles ne se produisent.

Les garde-fous peuvent effectuer des vérifications de sécurité critiques en temps réel. Par exemple, ils peuvent automatiquement trouver et masquer des données sensibles telles que des informations PII ou PCI dans l’invite d’un utilisateur, analyser la toxicité du langage et empêcher les demandes nuisibles d’atteindre le LLM, ou même bloquer une réponse inappropriée générée par le modèle avant que l’utilisateur ne la voie. Toutes ces actions sont enregistrées pour fournir une piste d’audit complète à des fins de gouvernance et de conformité.

En utilisant un mécanisme d’interception intégré, les garde-fous de l’IA vous permettent de définir et d’appliquer les politiques d’utilisation de l’IA spécifiques à votre entreprise. Cette approche active de la surveillance, du filtrage et du blocage des contenus renforce la sécurité, contribue à la conformité réglementaire et atténue les risques de manière proactive, ce qui, en fin de compte, renforce la confiance dans vos systèmes d’IA.

Source : https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-guardrail.html

Chaque décision, étape et réponse de vos Agents IA est automatiquement suivie. Les fonctionnalités de gouvernance de l’IA d’AI Agent Studio vous offrent un journal d’activité complet. Vous pouvez voir ce que chaque agent a fait, quand il l’a fait et pour quelles raisons il l’a fait.

Pour chaque automatisation exécutée, la gouvernance de l’IA capture des informations détaillées dans deux journaux principaux. Le journal des invites d’IA fournit un résumé consolidé de chaque session, enregistrant l’utilisateur, le nom de l’automatisation, le texte complet de l’invite envoyée au modèle et l’intégralité de la réponse reçue. Le journal des événements offre une vue plus granulaire, étape par étape, en suivant l’état (succès ou échec) d’événements spécifiques tels que l’établissement d’une connexion de modèle ou le déclenchement d’une compétence en IA.

Cet enregistrement complet permet une traçabilité approfondie. Les utilisateurs disposant des autorisations appropriées peuvent explorer en détail n’importe quelle session en utilisant leur identifiant de session unique pour examiner chaque interaction avec le modèle, y compris les garde-fous de l’IA appliqués et les scores de toxicité des invites et des réponses. Ces données peuvent également être exportées vers des plateformes de sécurité externes (SIEM), ce qui vous permet de contrôler de manière proactive le respect des politiques et de conserver un enregistrement justifiant toutes les activités liées à l’IA.

Source : https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-gov-overview.html

Les compétences en IA sont des composantes modulaires réutilisables qui vous permettent d’ajouter des actions alimentées par l’IA à vos automatisations, sans avoir à écrire de code complexe. Elles se connectent aux principaux modèles d’IA et gèrent des tâches comme résumer des textes, classer des e-mails ou extraire des données.

Par exemple, un développeur peut créer une compétence en IA pour répondre à un besoin spécifique de l’entreprise, comme l’analyse des sentiments afin de catégoriser les e-mails entrants des clients. Une fois cette compétence publiée, un développeur citoyen peut facilement la trouver et l’utiliser dans sa propre automatisation pour acheminer les e-mails vers le bon service, le tout sans avoir à écrire de code complexe lié à l’IA.

Les principaux avantages des compétences en IA résident dans leur réutilisation et leur large connectivité. Une seule compétence peut être utilisée de manière cohérente dans de nombreuses automatisations distinctes, ce qui permet d’économiser du temps de développement. Les compétences peuvent se connecter à un large éventail de modèles provenant de fournisseurs tels que Google Vertex AI, Azure OpenAI et Amazon Bedrock, et peuvent même être « ancrées » dans les bases de connaissances de votre entreprise afin de fournir des réponses plus précises et plus pertinentes sur le plan contextuel.

Source : https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-skills.html

Non, AI Agent Studio n’héberge pas ses propres modèles. En revanche, il vous permet de vous connecter en toute sécurité aux principaux modèles fondamentaux de fournisseurs tels qu’Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI et OpenAI.

Actuellement, Automation Anywhere prend en charge les modèles fondamentaux standard, ajustés et de type RAG de fournisseurs hyperscaler tels qu’Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI, OpenAI et d’autres. Voici les modèles standard et optimisés avec assistance pour chaque fournisseur :

• Amazon Bedrock : anthropic.claude-v2:1, amazon.titan-text-express-v1, amazon.titan-text-lite-v1, Anthropic Claude 3.5 Sonnet.
• Google Vertex AI : text-unicorn, text-bison, text-bison-32k, gemini-1.0-pro, Gemini 1.5 Flash, Anthropic Claude 3.5 Sonnet.
• Azure OpenAI : gpt-4, gpt-4-32k, gpt-35-turbo, gpt-35-turbo-16k, GPT-4o, GPT-4o mini.
• OpenAI : gpt-4, gpt-4-turbo-preview, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-16k, GPT-4o, GPT-4o mini.

Voici les modèles de type RAG avec assistance pour chaque fournisseur :

• Amazon Bedrock : Amazon Titan Text Premier, Anthropic Claude v2.1, Anthropic Claude Instant v1, Anthropic Claude v2.0, Anthropic Claude 3 Sonnet v1 et Anthropic Claude 3 Haiku v1.
• Google Vertex AI : Gemini 1.0 Pro 1, Gemini 1.0 Pro 2 et Gemini 1.5 Flash 1.
• Automation Anywhere : prend en charge tous les modèles fondamentaux pris en charge par Enterprise Knowledge.

Source : https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-studio-faq.html

Dans AI Agent Studio, les modèles ancrés sont des modèles d’IA qui fournissent des réponses basées sur les données propres à votre entreprise. Ils utilisent une technique connue sous le nom de génération augmentée de récupération (RAG) pour effectuer des recherches dans vos sources de confiance, comme des documents stockés dans une base de connaissances Amazon ou un magasin de données Google, et extraire des informations avant de générer une réponse.

Par exemple, vous pouvez créer une base de connaissances contenant les documents internes de votre entreprise, comme les règles fiscales au format PDF pour différentes années. Lorsque vous utilisez un modèle ancré pour poser une question telle que « Quel était le plafond des droits de donation en 2024 ? », le système récupère d’abord le document pertinent, puis il utilise ces informations spécifiques pour formuler la bonne réponse.

La connaissance de l’entreprise permet d’éviter les imprécisions dans les réponses et les hallucinations du modèle en obligeant l’IA à baser ses réponses sur les données que vous lui fournissez. À des fins de transparence, la réponse du modèle comprend des citations qui reprennent les éléments d’information précis issus de vos documents sources, vous permettant de vérifier facilement l’exactitude de chaque réponse.

Source : https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-tools-create-aiskills-with-aws-rag-mc.html