OpenAI Agent Builder: Criando inteligência de IA sem escrever código

O OpenAI Agent Builder (também conhecido como AgentKit na Developer Conference) é uma ferramenta de visualização sem código projetada principalmente para ajudar os desenvolvedores e usuários corporativos a criar, personalizar e implementar inteligências de IA. A plataforma oferece uma interface de arrastar e soltar que permite aos usuários projetar e criar fluxos de trabalho automatizados conectando diferentes módulos funcionais (chamados de nós). Seu objetivo é reduzir o limite de desenvolvimento das inteligências de IA para que os usuários sem conhecimento especializado em programação possam criar rapidamente aplicativos capazes de lidar com tarefas complexas. Os usuários podem não apenas criar do zero, mas também usar os modelos fornecidos pela plataforma, como atendimento ao cliente, análise de dados e comparação de documentos, para iniciar projetos rapidamente. Ao mesmo tempo, o Agent Builder oferece suporte à conectividade com serviços de dados externos, como o Google Cloud Drive e o Microsoft Teams, permitindo que as inteligências de IA aproveitem os dados locais para tarefas específicas.

Lista de funções

• Tela de fluxo de trabalho visualInterface gráfica de arrastar e soltar: fornece uma interface gráfica de arrastar e soltar que permite aos usuários criar fluxos de trabalho de inteligências de IA conectando diferentes nós funcionais.
• Nenhum desenvolvimento de códigoA criação e a implementação de inteligências de IA podem ser feitas sem a necessidade de escrever nenhum código, o que reduz bastante o limite técnico.
• Biblioteca de modelos predefinidosModelos integrados para uma variedade de cenários de aplicativos comuns, como bots de atendimento ao cliente, fluxos de processamento de dados e ferramentas de comparação de documentos, que os usuários podem modificar com base nos modelos para iniciar projetos rapidamente.
• Nós de função modularMódulo de análise de dados: fornece uma variedade de módulos funcionais, incluindo julgamentos lógicos (por exemplo, if-else), loops, aprovações de usuários, pesquisas de arquivos e conversões de formatos de dados.
• Conector de serviços externosSuporte à conectividade de dados com uma ampla gama de aplicativos e serviços de terceiros, como Dropbox, Google Drive, Sharepoint e Microsoft Teams.
• Parâmetros de modelo personalizadosOs usuários podem selecionar o modelo de IA a ser usado para as inteligências e fazer configurações detalhadas para parâmetros como palavras-chave do sistema e força de inferência.
• Instalação de grades de proteção e segurançaPermitir que os desenvolvedores definam limites e regras de comportamento para corpos inteligentes, como impedir o uso inadequado (jailbreak) e proteger informações de identificação pessoal (PII).
• Definições de formato de saídaSuporte à saída dos resultados finais do processamento em texto simples ou no formato JSON, o que é conveniente para a troca de dados com outros sistemas.

Usando a Ajuda

O OpenAI Agent Builder foi projetado para oferecer uma maneira intuitiva e visual de criar inteligências de IA avançadas. Como se trata de uma plataforma sem programação, você não precisa de conhecimentos profundos de codificação para começar. Todo o processo de criação pode ser entendido como a construção de um fluxograma com diferentes "blocos funcionais" em uma prancheta.

Conhecendo a interface pela primeira vez

Ao entrar no Agent Builder, você verá uma área principal de operações que chamamos de Canvas. É na tela que você constrói o fluxo de trabalho da sua inteligência. Geralmente, há uma barra de ferramentas no lado esquerdo ou direito da interface que contém todos os módulos de função disponíveis, ou "nós". Cada nó representa uma etapa de ação específica, como "ler um arquivo", "enviar um e-mail" ou "fazer um julgamento lógico". Sua tarefa é arrastar esses nós da barra de ferramentas para a tela e conectá-los com setas, definindo a ordem em que as tarefas serão executadas.

Inicie suas primeiras inteligências a partir de um modelo

Se você for um usuário iniciante, a maneira mais rápida de começar é com um modelo.

1. Selecione um modeloNa tela principal do Agent Builder, você verá uma opção para "Criar a partir de modelo". A plataforma fornece alguns modelos predefinidos comuns, como "Perguntas e respostas do atendimento ao cliente", "Resumo do documento" ou "Categorização de dados".
2. Carregando modelosSelecione um modelo de seu interesse, por exemplo, "Customer Service Q&A". Quando você clicar nele, um fluxo de trabalho já criado será automaticamente carregado na tela. Você verá que nós como "Receive User Question" (Receber pergunta do usuário), "Search Knowledge Base" (Pesquisar na base de conhecimento), "Generate Answer" (Gerar resposta), "Record Question" (Registrar pergunta) e "Record Question" foram conectados em uma ordem lógica.
3. Compreensão e modificaçãoObservação: Reserve um momento para estudar o fluxo deste modelo. Clique duas vezes em cada nó para ver suas configurações específicas. Por exemplo, clique duas vezes no nó "Search Knowledge Base" e você poderá ver as configurações da fonte de dados à qual ele se conecta. Você pode modificá-la para atender às suas necessidades, como conectá-la ao repositório de documentos da sua própria empresa. Você pode adicionar novos nós, como um nó "Request User Feedback" (Solicitar feedback do usuário) após "Generate Answers" (Gerar respostas), ou excluir nós desnecessários.

Criação de inteligências personalizadas a partir do zero

Quando você estiver familiarizado com os conceitos básicos, tente criar inteligências totalmente personalizadas, começando com uma tela em branco.

1. objetivo bem definido: Em primeiro lugar, pense no que você quer que o smartbody faça por você. Vejamos o exemplo da criação de um smartbody que lida automaticamente com anexos de e-mail. Sua tarefa é ler novos e-mails em sua caixa de entrada, salvá-los em uma pasta específica do Google Drive se tiverem anexos e responder ao remetente com a mensagem "File received" (Arquivo recebido).
2. Criando gatilhosA função de acionamento: Qualquer processo automatizado precisa de um ponto de partida, que é chamado de "acionador". Localize o nó "Trigger" ou similar na barra de ferramentas e arraste-o para a tela. Selecione uma condição de acionamento, como "Sempre que um novo e-mail for recebido".
3. Adição de nós de julgamento lógicoEm seguida, precisamos determinar se o e-mail contém um anexo ou não. Arraste um nó "If/Else" da barra de ferramentas e anexe-o ao nó de acionamento. Clique duas vezes nesse nó lógico e defina a condição de julgamento como "se o anexo do e-mail existe". Esse nó terá duas portas de saída: "Sim" e "Não".
4. Projetando um processo de ramificação "sim"::
   • Conexão com serviços externosPrimeiro, você precisa dar ao Agent Builder acesso ao seu Google Drive. Localize "Connectors" (Conectores) ou "Application Integration" (Integração de aplicativos) na barra de ferramentas e selecione Google Drive. O sistema o guiará pelo processo de autorização para dar ao OpenAI acesso aos seus arquivos.
   • Adição de um nó de operaçãoArraste um nó "Upload files" e conecte-o à porta "Yes" do nó Logical Judgement. Clique duas vezes nesse nó e configure seus parâmetros, definindo a "Origem do arquivo" como um anexo de e-mail e a "Pasta de destino" como o caminho do Google Drive que você especificou.
   • Adição de um nó de correio de respostaArraste um nó "Reply to Email", anexado ao nó "Upload File". Configure a resposta como "We have saved your attachment, thank you." (Salvamos seu anexo, obrigado). A resposta será "Thank you for attaching the file" (Obrigado por anexar o arquivo).
5. Projetar um processo de ramificação "sem" (opcional)Se o e-mail não tiver anexos, queremos que o processo seja encerrado. Então, não há necessidade de conectar nenhum nó após a porta "No" do nó de julgamento lógico.
6. Configuração do núcleo do Intelligent BodyNo decorrer do processo, você pode precisar de um nó central de "inteligência" para lidar com tarefas que exijam compreensão e geração de linguagem. Por exemplo, você pode configurar uma regra que determine a prioridade dos e-mails. Você pode clicar duas vezes nesse nó Intelligent Body para definir um prompt do sistema para ele, como "Você é um assistente administrativo eficiente", e pode selecionar o modelo de IA específico por trás dele (por exemplo, GPT-4o) e ajustar parâmetros como "Reasoning Strength" para controlar seu desempenho.
7. Testes e implantaçãoTeste: Após concluir a criação do processo, a plataforma fornecerá um botão de teste. Você pode enviar um e-mail de teste para acionar todo o processo e ver se cada etapa funciona conforme o esperado. Se tudo correr bem, você poderá clicar em "Deploy" (Implantar) ou "Activate" (Ativar) para que a inteligência comece a trabalhar para você.

Com essas etapas, você pode usar o Agent Builder, uma poderosa ferramenta de visualização, para automatizar tarefas tediosas e repetitivas para inteligências de IA.

cenário do aplicativo

1. Automação do atendimento ao cliente empresarial
   O suporte automatizado ao cliente está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, por meio da criação de uma inteligência de perguntas e respostas conectada à documentação do produto e à base de conhecimento da empresa. A inteligência entende as perguntas feitas pelos clientes em linguagem natural, recupera automaticamente informações relevantes e gera respostas para resolver problemas comuns e transfere situações complexas para o atendimento humano ao cliente.
2. Processamento de dados internos e geração de relatórios
   Os funcionários podem usar o Agent Builder para criar um fluxo de trabalho que extrai automaticamente dados de diferentes fontes de dados (por exemplo, SharePoint, Google Drive), agrega-os e analisa-os e gera relatórios comerciais semanais com base em modelos predefinidos. Isso economiza significativamente o tempo gasto pelos funcionários na coleta de dados.
3. Criação e distribuição de conteúdo
   As equipes de marketing podem criar um corpo inteligente para monitorar as notícias do setor e as tendências das mídias sociais. Quando os tópicos de tendências são identificados, o corpo inteligente pode gerar automaticamente o primeiro rascunho do conteúdo relevante e distribuí-lo para diferentes plataformas de mídia social por meio de conectores, melhorando a eficiência da criação e distribuição de conteúdo.
4. Assistência ao processo de desenvolvimento
   Durante o processo de desenvolvimento de software, um corpo inteligente pode ser criado para automatizar tarefas repetitivas, como formatação de código, geração de documentação ou realização de testes unitários preliminares. Quando um desenvolvedor faz o commit de um novo código, a inteligência pode ser acionada para executar automaticamente uma série de verificações e ações e notificar as pessoas apropriadas sobre os resultados.

QA

1. É necessário saber escrever código para usar o Agent Builder?
   Não. O Agent Builder é uma plataforma sem código que usa uma interface visual de arrastar e soltar para permitir que os usuários criem inteligências de IA conectando módulos funcionais sem escrever nenhum código.
2. Qual é a diferença entre o Agent Builder e as ferramentas de automação tradicionais, como o Zapier?
   A principal vantagem do Agent Builder é a profunda integração dos poderosos modelos de IA da OpenAI. Ele pode não apenas conectar diferentes aplicativos e automatizar processos como as ferramentas tradicionais, mas também adicionar recursos complexos de compreensão lógica, geração de conteúdo e julgamento de decisões ao processo, tornando o processo de automação mais "inteligente".
3. Posso conectar o banco de dados ou o aplicativo interno da minha empresa ao Agent Builder?
   Sim. O Agent Builder oferece suporte à integração com serviços externos por meio de conectores e do protocolo de contexto de modelo. Isso permite que as organizações acessem com segurança fontes de dados privadas, incluindo bancos de dados, sistemas de CRM e bases de conhecimento internas para uso por inteligências de IA.
4. As inteligências criadas são seguras? Que proteções podem ser implementadas?
   Sim, a plataforma oferece Guardrails. Os desenvolvedores podem definir regras e restrições explícitas para as inteligências, como proibir respostas a determinados tipos de perguntas, filtrar informações confidenciais e impedir o "jailbreak" para evitar orientações mal-intencionadas, a fim de garantir que as inteligências se comportem de maneira a atender às expectativas e aos requisitos de segurança.