Agente de Interact

Descripción

Esta actividad permite el uso de agentes de Snowflake Cortex como participantes en un proceso automatizado orquestado por Maestro.

Crear el agente de Snowflake

Snowflake proporciona una experiencia sin código para crear un agente de Cortex. Tan pronto como se guarde, estará disponible para su uso en Maestro. La experiencia sin código incluye la capacidad de probar solicitudes y evaluar la salida del agente. El agente de Cortex responderá a Maestro de la misma manera que responde a las solicitudes del usuario en el panel de Snowflake. En la mayoría de los escenarios de Maestro, pedirás al agente que genere una salida en forma de estructura JSON. P. ej. {"sku1": "9735A45", "sku2": "1735A50"}.

Cómo usar la actividad

Para utilizar esta actividad en un proceso agéntico de Maestro, sigue estos pasos:

1. Añade un elemento de tarea de servicio al lienzo y abre el panel Propiedades de la tarea.
2. Nombra la tarea de servicio Snowflake Hello World.
3. En la sección Implementación , en la lista desplegable Acción , selecciona Iniciar y esperar al agente externo.
4. Selecciona el conector Snowflake Cortex .
5. Seleccione una conexión existente o cree una nueva. Para obtener más información, consulta Autenticación de Snowflake Cortex.

6. En Actividad, selecciona Agente de Interact.

7. En Base de datos, selecciona una base de datos, por ejemplo SNOWFLAKE_INTELLIGENCE.
8. En Esquema, selecciona un esquema, por ejemplo AGENTS.
9. En Nombre del agente, selecciona un agente creado previamente en Snowflake.
10. En Solicitud, introduce "¿Qué puedes hacer?". Asegúrate de incluir las comillas en la solicitud.

    

11. Conecta el evento de inicio a la tarea de servicio y la tarea de servicio a un nodo de evento final en el lienzo.

12. Selecciona Depurar para ejecutar este proceso. Después de una ejecución correcta, revisa las variables globales y busca la respuesta {:} del origen: Snowflake Hello World. Toma nota de la estructura de la respuesta.

    Por ejemplo, esta es la respuesta del agente a la pregunta "¿Qué puedes hacer?":

    {
      "type": "text",
      "text": "\nI can help you analyze and optimize your manufacturing, inventory, order fulfillment, and sales forecasting processes. Here’s what I can do:\n\n- Query and analyze your inventory, orders, production forecasts, and sales forecasts using advanced SQL queries.\n- Answer questions about current inventory levels, order statuses, and customer orders.\n- Help you determine if current or future orders can be fulfilled based on available or forecasted inventory.\n- Provide insights into upcoming production and expected sales for specific products or SKUs.\n- Generate tables and visualizations (bar, line, and pie charts) to help you understand trends and patterns in your data.\n- Assist with business analytics, SaaS metrics, and research methodology for data-driven decision-making.\n\nYou don’t need to know SQL—just ask your business questions, and I’ll use the appropriate tools to get you answers!\n"
    }

La salida del agente debe asignarse a una variable de proceso para que pueda influir en el progreso del proceso de Maestro, por ejemplo, para tomar una decisión basada en una evaluación booleana, o para utilizar la respuesta de una tarea de clasificación.

1. En el modo Diseño, selecciona el agente en el lienzo de diseño.

2. Selecciona Propiedades.

3. En Salida, selecciona Añadir nuevo y añade una variable de tipo String llamada agent_reponse.

4. Para Valor, selecciona Snowflake Hello World > Respuesta > Texto de acción del agente (string). Esto representa el componente de texto de la respuesta.

Consejo: en la práctica, especifica la salida estructurada de tu elección desde el agente y luego evalúa la salida dentro de Maestro utilizando el editor de expresiones para extraer la parte específica de la salida que necesitas en el tipo necesario para tu flujo de proceso.

Solución de problemas y ajustes

Más allá de establecer la conectividad, debes probar las solicitudes tanto en el espacio de trabajo de Snowflake como desde Maestro. Esto garantiza que logres el resultado deseado que Maestro puede consumir mejor, asignarlo a variables y transmitirlo a otros actores en el proceso.

Recomendamos que las solicitudes detalladas permanezcan dentro de las solicitudes del sistema del agente dentro de Snowflake. La solicitud de usuario que Maestro proporciona al agente en tiempo de ejecución debe ser breve y concisa. Su función es principalmente indicar las variables relevantes que necesita el agente para realizar tareas específicas y generar una salida consistente esperada.

La salida dirigida a humanos, por ejemplo, los motivos de una escalada, puede pasar fácilmente como texto natural para el humano. La salida que se espera para una acción de API/robot debe estar estrictamente compuesta. Aquí hay un ejemplo de solicitud de usuario que produce una salida específica de un agente. Utiliza el editor de expresiones C# dentro de Studio para añadir variables según sea necesario.

"What is the quantity on inventory of Order ID " + vars.orderId_1 + "respond only with a JSON object with the quantity in the key Order_Quantity. No explanations, only JSON"

El agente responderá con:

{"Order_Quantity":"100"}

A continuación, puedes convertir la respuesta del agente que es de tipo string en JSON utilizando la función js:JSON.parse(variable of type string) . Presta especial atención a los tipos en tu solicitud al agente y en la respuesta real. Incluso si la respuesta parece de tipo JSON, en realidad puede ser de tipo string.