Budibase Agents Beta – agentes de IA independientes del modelo para flujos de trabajo internos
Hola, soy Mike de Budibase. Recientemente hemos lanzado los Agentes de IA en versión Beta, junto con nuestras herramientas existentes de creación de aplicaciones de código abierto y automatización. Construimos Budibase Agents para equipos que quieren aprovechar la IA en flujos de trabajo reales, utilizando sus propios LLM, datos y APIs. Por ello, nuestros Agentes pueden funcionar con cualquier LLM que tenga una API compatible con OpenAI, incluyendo modelos de código abierto y alojados localmente. Esto significa que puedes construir Agentes que se conecten a tu conjunto de herramientas existente, dentro de tu propio entorno. Algunos detalles adicionales: - El comportamiento de los Agentes se configura mediante instrucciones en lenguaje natural, dentro de los Espacios de Trabajo existentes de Budibase. - Tú controlas explícitamente qué fuentes de datos, APIs y automatizaciones puede acceder un agente. - Los usuarios finales pueden interactuar con tus agentes a través de Budibase Chat, o utilizando herramientas de chat existentes como Slack y Discord. - Los Agentes pueden ser llamados desde Automatizaciones, y viceversa, permitiendo flujos de trabajo complejos, incluyendo la interacción con aplicaciones de usuario final para aprobaciones manuales humanas. La versión Beta de Budibase Agents está disponible ahora para todos los usuarios de autoalojamiento y en la nube. Como se trata de una versión Beta, estamos buscando activamente aportes y comentarios sobre cómo podemos mejorar los Agentes, en términos de experiencia y funcionalidad para construir utilizando IA en flujos de trabajo reales. No dudes en hacernos saber a través de nuestros Debates en GitHub: https://github.com/budibase/budibase/discussions
- Agente de IA
- Aplicación Web
- Automatización de Flujos de Trabajo
✨ Resumen de IA
Budibase Agents Beta es una plataforma agnóstica de modelos para construir agentes de IA que se integran con flujos de trabajo internos, permitiendo a los equipos usar sus propios LLMs, datos y APIs. Los agentes se configuran con lenguaje natural, pueden acceder a fuentes de datos controladas y automatizaciones, y están disponibles tanto para despliegues autohospedados como en la nube.
Ideal para
Equipos que necesitan integrar IA en flujos de trabajo internos existentes, Organizaciones que requieren agentes de IA que funcionen con LLMs propietarios o locales, Desarrolladores que construyen flujos de trabajo automatizados con aprobaciones humanas en el ciclo
Por qué importa
Permite la creación de agentes de IA personalizables y seguros que operan dentro del entorno y conjunto de herramientas propios de una empresa, evitando el bloqueo del proveedor.
Funciones clave
- Configura el comportamiento del agente usando instrucciones en lenguaje natural dentro de los Espacios de Trabajo de Budibase
- Conéctate a cualquier LLM con API compatible con OpenAI, incluyendo modelos de código abierto y alojados localmente
- Controla explícitamente qué fuentes de datos, APIs y automatizaciones puede acceder cada agente
- Interactúa con agentes a través de Budibase Chat o herramientas existentes como Slack y Discord
Casos de uso
- An IT support team deploys an agent that monitors internal Slack channels for common technical queries. When a user asks about resetting a password or accessing a shared drive, the agent automatically provides step-by-step instructions by pulling data from the company's knowledge base API, reducing the need for manual intervention.
- A project manager in a software company sets up an agent to handle routine status updates. Team members can ask the agent in Discord about the progress of specific tasks, and the agent fetches real-time data from the project management tool's API, summarizing current milestones and upcoming deadlines without requiring the manager to manually compile reports.
- A finance department creates an agent to assist with expense approval workflows. Employees submit reimbursement requests via a Budibase app, and the agent automatically reviews the submissions against company policy data, then either approves straightforward cases or flags exceptions for manual human review by a finance officer, streamlining the entire process.