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Agents
Agent d'interface utilisateur : agent d'intelligence artificielle pour les tâches du navigateur Web. Utilisé pour l'automatisation dynamique et intelligente du Web. Rédigez simplement des instructions pour lui permettre de naviguer sur des sites Web, d'extraire des données et de générer des sorties structurées.
Agent personnalisé : agent d'intelligence artificielle pour les tâches complexes. Créez un agent capable de comprendre les instructions en langage naturel et de prendre des mesures à l'aide des outils disponibles. Utilisé pour les tâches qui nécessitent du raisonnement, du jugement et une planification dynamique.
Agents d'interface utilisateur
L'agent d'interface utilisateur est un agent natif qui comprend les instructions en langage naturel pour effectuer des actions complexes sur le navigateur. Il peut naviguer de manière autonome sur des sites Web, cliquer, taper, lire des données et produire des sorties structurées optimisées pour les étapes d'automatisation en aval. Les exemples d'utilisation incluent le résumé des produits sur une page Web ou la récupération de données en naviguant sur des sites Web.
Propriétés
- Titre
Nom de l' step/UI agent
- Instructions
-
Dans ce champ, vous écrivez l'invite pour l'agent en langage naturel. Meilleures pratiques lors de la rédaction de l'invite :
Soyez clair et explicite quant à ce que vous voulez.
Structurez l'invite. Commencez par mentionner la « tâche » ou le « rôle », puis les « instructions » pour réaliser la tâche avec des étapes numérotées
Ajoutez des contraintes (par exemple, ne consultez que la section des produits) et spécifiez quand stop/end (par exemple, arrêtez lorsque vous trouvez les informations pertinentes)
Donnez des exemples positifs et négatifs (ne faites pas cela)
Spécifiez clairement les exigences de longueur (par exemple, moins de 100 mots) ou le format de sortie (par exemple, date dans le MM/DD/YY format)
Mettez le texte entre guillemets (« ») pour écrire des instructions multilignes. Par exemple :
"""Task: Locate the company's latest annual report. * Visit the provided URL. * Look for the annual report. The report may be titled 'Annual Report', 'Financial Report', 'Year in Review', or similar variations...""" - Sortie structurée (en option)
Réponse de l'agent : nom de la variable à laquelle attribuer le résultat de cette opération
Comment configurer des champs de sortie structurés
Ajouter des champs
Cliquez sur Ajouter un champ pour créer un nouveau champ de sortie
Entrez le nom de sortie : il devient le nom de la propriété JSON
Sélectionnez le type dans le menu déroulant
Cochez Obligatoire si le champ doit toujours être présent
Ajouter une description pour guider l'agent AI
Types de champs
Chaîne - Valeurs de texte (noms, descriptions, résumés)
Nombre - Valeurs numériques (dénombrements, scores, pourcentages)
Booléen : True/false valeurs (indicateurs de statut, yes/no questions)
Objet - Structure imbriquée (groupements de données complexes)
Tableau - Liste des éléments (tags, catégories, valeurs multiples)
Fichier - Références de fichiers (pièces jointes de documents, images)
Tableau de données - Données tabulaires (ensembles de données structurés, rapports)
Travailler avec des types complexes
Les objets et les tableaux peuvent contenir des champs imbriqués :
Cliquez sur la flèche d'extension (▶) à côté des champs Objet ou Tableau
Utiliser Ajouter un champ dans la structure imbriquée
Maintenez la nidification à 2 ou 3 niveaux maximum pour des performances optimales
Exemple de configuration
Voici une configuration simple pour résumer les commentaires des clients :
{ "orderId": "12345", "numberOfOrders": 3, "hasShipped": true, "orderDetails": { "quantity": 2, "productName": "ABC", }, "tags": ["electronics", "urgent"] }
Cette structure serait configurée comme suit :
OrderId (chaîne, obligatoire)
numberOfOrders (Numéro, obligatoire)
hasShipped (booléen, obligatoire)
Détails de la commande (objet, obligatoire)
quantité (nombre, obligatoire)
Nom du produit (chaîne, obligatoire)
tags (tableau de chaînes, facultatif)
Bonnes pratiques
Utilisez des noms de champs descriptifs - Aidez l'IA à comprendre les données à extraire
Ajoutez des descriptions claires - Fournissez un contexte pour les champs complexes
Marquez les champs critiques comme requis - Assurez-vous que les données essentielles sont toujours présentes
Limitez la profondeur de nidification - Simplifiez les structures pour de meilleures performances
Testez votre configuration : vérifiez que le résultat correspond à vos attentes en exécutant l'étape de l'agent et en vérifiant la réponse.
Remarques importantes
Connaissance du JSON : vous ne connaissez pas le JSON ? Apprenez les bases sur json.org
Aucune validation : actuellement, le système ne valide pas la structure de sortie. Assurez-vous que votre automatisation gère les données manquantes ou mal formées
Agents personnalisés
L'agent personnalisé est une action intelligente qui traite les entrées en langage naturel pour automatiser des étapes complexes à l'aide de fonctionnalités intégrées d'appel d'outils. Il utilise principalement des intégrations comme interface d'outils, tout en offrant une extensibilité permettant d'utiliser le code comme outil et d'autres actions natives telles human-in-the-loop que les tâches. L'agent fournit des résultats structurés et prévisibles optimisés pour une intégration parfaite dans les étapes d'automatisation en aval.
Propriétés
- Titre
Nom de l' step/custom agent
- Mode
-
Un mode définit le mode de fonctionnement de l'agent en fonction de votre cas d'utilisation. Les trois modes disponibles sont les suivants : Fast, Pro et Custom. Fast est idéal pour les tâches simples telles que le résumé, la classification et les automatisations de gros volumes, tandis que Pro est idéal pour les tâches complexes impliquant le raisonnement et l'orchestration de plusieurs outils ou actions. Fast et Pro sont des modes entièrement gérés qui ne nécessitent aucune préconfiguration préalable. En mode personnalisé, vous aurez besoin d'un connecteur Bedrock Converse et pourrez sélectionner le modèle que vous souhaitez utiliser. C'est idéal si vous avez déjà une invite affinée pour un modèle Bedrock en particulier, si vous avez spécifiquement besoin d'un modèle Bedrock particulier pour l'agent, ou si vous souhaitez inclure votre propre modèle personnalisé ou affiné hébergé sur Bedrock. En mode personnalisé, étant donné que vous apportez votre propre modèle depuis Bedrock via un connecteur, l'inférence du modèle est facturée séparément sur le compte associé à ce connecteur Bedrock.
- Instructions
-
Dans ce champ, vous écrivez l'invite pour l'agent en langage naturel. Meilleures pratiques lors de la rédaction de l'invite :
Soyez clair et explicite quant à ce que vous voulez.
Structurez l'invite. Commencez par mentionner la « tâche » ou le « rôle », puis les « instructions » pour réaliser la tâche avec des étapes numérotées
Pour améliorer la précision des appels d'outils et guider l'agent, spécifiez clairement dans l'invite l'outil à utiliser à chaque étape, le cas échéant.
Spécifiez clairement les exigences de longueur (par exemple, moins de 100 mots) ou le format de sortie (par exemple, date dans le MM/DD/YY format)
Mettez le texte entre guillemets (« ») pour écrire des instructions multilignes. Par exemple :
"""You are content summarization agent. Summarize the last two paragraphs of the provided text, focusing only on the main conclusion.""" - Outils (facultatif)
-
Un outil permet à l'agent AI d'interagir avec des systèmes externes ou d'effectuer des tâches spécifiques
Outils généraux
Créer une tâche utilisateur
S'il est activé, cet outil permet à l'agent de déclencher une tâche Human-in-the-Loop (HITL) chaque fois qu'elle est bloquée et qu'elle a besoin d'assistance lors de son exécution. L'agent fera une pause et attendra l'intervention humaine, puis reprendra ses activités une fois que les informations requises auront été fournies. La tâche HITL sera visible dans le centre de tâches. Pour de meilleurs résultats, l'auteur peut spécifier dans l'invite exactement à quel moment l'agent doit invoquer HITL.
Intégrations
Si vous avez ajouté des connecteurs spécifiques, tels que Salesforce, MS Exchange ou Bedrock, à votre groupe d'automatisation, les actions correspondantes apparaîtront ici. L'auteur peut ensuite sélectionner les actions pertinentes à utiliser comme outils pour l'agent. Pour des performances optimales, il est recommandé de limiter l'agent à 3 à 5 outils.
- Sortie structurée (en option)
-
Configurez votre agent AI pour qu'il renvoie une sortie JSON structurée qui peut être facilement traitée lors des étapes suivantes. Cette fonctionnalité est idéale pour la synthèse de texte, la génération de rapports, la transformation des données et l'extraction de statistiques à partir de contenus non structurés. Il s'agit d'un champ facultatif. Si vous ne définissez pas de sortie structurée, l'agent renvoie par défaut la sortie en langage naturel.
Réponse de l'agent : nom de la variable à laquelle attribuer le résultat de cette opération
Note
La configuration de sortie structurée pour les agents personnalisés suit le même format que les agents d'interface utilisateur. Reportez-vous à la section de sortie structurée de l'agent d'interface utilisateur pour obtenir des instructions de configuration détaillées.
Tests d'agents personnalisés
Les utilisateurs peuvent tester l'agent indépendamment de l'automatisation complète pour valider le comportement, les instructions de débogage et accélérer l'itération.
Commencer le test
Passez la souris sur la carte d'agent, un bouton d'exécution distinct apparaîtra en haut de la carte
Cliquez sur le bouton pour tester l'unité de cet agent spécifique
Une fenêtre de collecte de variables apparaîtra et détectera automatiquement toutes les variables utilisées dans l'invite/l'instruction
Un aperçu de l'invite de cet agent s'affiche et met en évidence toutes les variables détectées automatiquement
Entrez les valeurs de saisie pour chaque variable avant le lancement du test unitaire. Comme pour tous les autres champs d'expression d'Amazon Quick Automate, la valeur d'une variable donnée doit correspondre à une syntaxe d'expression valide. Sinon, une erreur apparaîtra à l'écran et empêchera l'utilisateur de démarrer le test,
Exécution du test
Les utilisateurs peuvent consulter le flux du journal d'exécution dans le panneau d'audit sur le côté droit. L'expérience est la même que celle de l'exécution de l'ensemble de l'automatisation.
Après le test
L'utilisateur peut voir les variables d'entrée et le résultat de sortie dans l'onglet « Watch Variables » situé sous le flux du journal.
L'utilisateur peut voir une carte métrique de base au-dessus du flux du journal (temps total utilisé et outils utilisés).
Exemples
Cas d'utilisation 1 : agent de classification et d'attribution des e-mails
Rôle : Vous êtes un agent de catégorisation et d'attribution d'e-mails
Instructions : Procédez comme suit :
Étape 1 : Classer le courrier électronique entrant en fonction de la colonne Catégorie du tableau de référence fourni en tant que connaissance
Étape 2 : utilisez le système de messagerie pour envoyer une notification :
De : [system_email]
À : [team_distribution_email]
Sujet : [Résultat du classement]
Corps : inclure un bref résumé expliquant le raisonnement de classification et les points clés de l'e-mail d'origine
Étape 3 : Pour toutes les catégories valides (sauf « inconnue »), créez un nouveau dossier dans Salesforce avec :
Objet : [Objet de l'e-mail original]
Description : résumé du problème à partir du corps de l'e-mail
Priorité : basée sur l'urgence du contenu (High/Medium/Low)
Type : Sélectionnez le type approprié (Question/Problem/Feature Request/Other)
État : « Nouveau »
Catégorie : [Résultat du classement obtenu à l'étape 1]
Étape 4 : Si vous êtes classé comme « inconnu » :
Transférer au superviseur pour une révision manuelle
Ajouter une note expliquant pourquoi la classification était incertaine
En fonction de la catégorie reçue du superviseur, suivez les étapes 2 et 3 et arrêtez
Si la catégorie reçue du superviseur est inconnue ou non valide, arrêtez
