Oppbygging av enterprise AI-agenter med Tencent ADP: RAG, arbeidsfløter og operative sikkerhetsretningslinjer Treningskurs

Enterprise AI-agenter med Tencent ADP

• Hva enterprise AI-agenter er og hvor de tilfører verdi
• Tencent ADPs funksjoner for agentutvikling, kunnskapsintegrering og automatisering av arbeidsfløter
• Ulikheten mellom agentbaserte løsninger og basis chat-applikasjoner
• Vanlige enterprise-brukstilfeller og leveringsaspekter

Design av agenter for forretningsprosesser

• Definisjon av agentroller, grenser, inngang og utgang
• Valg mellom single-agent og multi-agent design
• Strukturering av prompts, verktøy og forretningsregler
• Planlegging for eskalering, menneskelig gjennomgang og pålitelighet

Bygge RAG og kunnskapsarbeidsfløter

• RAG-begreper for forankrede svar og enterprise-kunnskapsadgang
• Forberedelse av dokumenter, politikker og internt innhold for henting
• Design av hentingfløter og svarforankringsmønstre
• Testing og forbedring av svar kvalitet over tid

Koordinering av arbeidsfløter og integrasjoner

• Kartlegging av forretningsprosesser til agentarbeidsfløter
• Kobling av agenter til API-er, interne tjenester og enterprise-systemer
• Håndtering av beslutninger, godkjenninger, gjenprøvinger og backupstier
• Koordinasjon av overleveringer mellom arbeidsfløtetrinn og spesialistagenter

Anvendelse av operative sikkerhetsretningslinjer

• Sikkerhetsretningslinjer for sikkerhet, personvern, samsvar og kontroll av politikker
• Redusering av risiko fra usikker output, prompt injection og eksponering av sensitivt data
• Legging til godkjenningssjekkpunkter, auditspor og tilgangskontroller
• Design av trygge svarmønstre for høyere innvirkning forretnings scenarier

Overvåking, evaluering og kontinuerlig forbedring

• Sporing av kvalitet, latens, kostnad og arbeidsfløt-suksessrater
• Testing av agentatferd over realistiske forretnings scenarier
• Feilsøking vanlige RAG, arbeidsfløt og koordinering problemer
• Bygge en implementeringsplan for pilot og produksjons adopsjon