Formation Création d'agents d'IA d'entreprise avec Tencent ADP : RAG, workflows et garde-fous opérationnels

Agents d’IA d’entreprise avec Tencent ADP

• Qu’est-ce qu’un agent d’IA d’entreprise et où apporte-t-il de la valeur ?
• Capacités de Tencent ADP pour le développement d’agents, l’intégration des connaissances et l’automatisation des workflows
• Différences entre les solutions basées sur des agents et les applications de chat basiques
• Cas d’usage courants en entreprise et considérations de livraison

Conception d’agents pour les processus métier

• Définition des rôles, limites, entrées et sorties des agents
• Choix entre une conception mono-agent et multi-agent
• Structuration des prompts, des outils et des règles métier
• Planification des escalades, des revues humaines et de la fiabilité

Construction de RAG et de flux de travail de connaissances

• Concepts de RAG pour des réponses fondées et l’accès aux connaissances d’entreprise
• Préparation des documents, des politiques et des contenus internes pour la récupération
• Conception des flux de récupération et des schémas de fondation des réponses
• Tests et amélioration continue de la qualité des réponses

Orchestration des workflows et des intégrations

• Cartographie des processus métier dans des workflows d’agents
• Connexion des agents aux API, services internes et systèmes d’entreprise
• Gestion des décisions, des approbations, des tentatives de réessai et des chemins de secours
• Coordination des transferts entre les étapes du workflow et les agents spécialisés

Application des garde-fous opérationnels

• Garde-fous pour la sécurité, la confidentialité, la conformité et le contrôle des politiques
• Réduction des risques liés aux sorties non sécurisées, à l’injection de prompts et à l’exposition de données sensibles
• Ajout de points de contrôle d’approbation, de journaux d’audit et de contrôles d’accès
• Conception de schémas de réponse sûrs pour les scénarios métier à fort impact

Surveillance, évaluation et amélioration continue

• Suivi de la qualité, de la latence, des coûts et des taux de réussite des workflows
• Test du comportement des agents à travers des scénarios métier réalistes
• Diagnostic des problèmes courants de RAG, de workflow et d’orchestration
• Élaboration d’un plan de déploiement pour le pilote et l’adoption en production