Repensando la experiencia de usuario: cómo Opus Guard creó la gobernanza de datos asistida por IA con Rovo y Forge
Este artículo apareció originalmente como publicación invitada en el blog de Atlassian.
El auge de la IA, especialmente de los grandes modelos lingüísticos (LLM), ha transformado la forma en que las organizaciones analizan y gestionan el contenido textual. Los LLM pueden procesar grandes cantidades de información de manera eficiente, lo que permite a los usuarios extraer información, resumir el contenido y generar nuevas ideas. Esto es particularmente valioso en entornos abrumados por la información, donde la administración del contenido optimizada y una mejor toma de decisiones son esenciales.
Opus Guard es una empresa de gobierno de la información. Hemos desarrollado Gestor de retención de contenido para Confluence para ayudar a los clientes guardan lo que necesitan y eliminan lo que no necesitan en Confluence. La retención bien gestionada es la base de una IA fiable y fiable: cuando entra contenido limpio y compatible, se obtienen mejores respuestas. Un desafío clave en la gestión de la retención es clasificar con precisión el contenido y determinar la política de retención adecuada. La clasificación manual suele resultar abrumadora para los usuarios debido a:
- Escala: El volumen de contenido que requiere clasificación es enorme y está en continuo crecimiento.
- Experiencia: El conocimiento del dominio a menudo es necesario para analizar el contenido y asignar la clasificación correcta.
- Seguridad y cumplimiento: El contenido puede ser confidencial, especialmente para los clientes de sectores regulados con requisitos estrictos de seguridad y cumplimiento.
Abordar el desafío con Rovo y Forge
Con el agente de Rovo y el módulo Rovo Action ahora disponibles en Forge, tenemos las herramientas ideales y una excelente oportunidad para abordar la clasificación del contenido a escala:
- Escala: Rovo puede ejecutar LLM a la velocidad de la luz, de manera eficiente y rentable.
- Experiencia: Los LLM poseen amplios conocimientos y pueden resumir e inferir información comparable a la de los expertos en la materia.
- Seguridad y cumplimiento: Los agentes y las acciones de Rovo se alojan completamente en Atlassian Cloud con un permisos definidos y modelo de gobierno. Los datos de contenido permanecen en Atlassian Cloud y los proveedores de aplicaciones, incluido Opus Guard, nunca pueden acceder a ellos.
El Agente de clasificación de contenido es un módulo de Forge Rovo Agent de la aplicación Content Retention Manager para Confluence, disponible en Atlassian Marketplace. Accesible desde Rovo Chat, proporciona un análisis de contenido eficaz para determinar los niveles de clasificación adecuados para tu contenido de Confluence. El agente aprovecha los LLM para evaluar las páginas y las publicaciones de blog, analizando factores como las palabras clave, el contexto y la sensibilidad de la información. Es importante destacar que los usuarios mantienen el control total: el agente accede a los datos solo cuando se le solicita y realiza cambios solo después de la confirmación del usuario.
Esta publicación describe nuestra experiencia acumulada con Rovo Agent y Rovo Actions para crear una nueva experiencia de gobierno de datos asistida por IA.
La nueva experiencia de usuario con Rovo Chat
Rovo Chat está disponible en varias aplicaciones de Atlassian, incluida Confluence, lo que permite a los usuarios obtener asistencia sin interrumpir su flujo de trabajo. Desde Rovo Chat, los usuarios pueden iniciar una conversación con el agente de clasificación de contenido.
Cuando un usuario solicita un nivel de clasificación para su contenido, el agente recupera los niveles de clasificación y el contenido definidos mediante acciones de Rovo predefinidas, que también vienen con Content Retention Manager para Confluence, y luego analiza el contenido para determinar la clasificación adecuada. Este análisis aclara la naturaleza del contenido, que es fundamental para el cumplimiento y la seguridad. Por ejemplo, si el contenido contiene información confidencial o privada, el agente recomendará un nivel de clasificación más alto.
La función de recomendación permite a los usuarios clasificar su contenido de forma eficaz. Basándose en el análisis, el agente proporciona sugerencias personalizadas que se alinean con las políticas de la organización, lo que garantiza que los usuarios comprendan sus opciones y las implicaciones de cada nivel. Los usuarios pueden aplicar fácilmente las clasificaciones recomendadas dentro de la interfaz de Confluence, lo que promueve una gestión del contenido eficiente y compatible.
Creación del agente y las acciones de clasificación de contenido
El agente de clasificación de contenido se implementa como un módulo de Rovo Agent en el manifiesto de la aplicación Forge:
rovo: agente:
- clave: agente de retención
nombre: «Agente de clasificación de contenido»
descripción: Ayuda a administrar y aplicar los niveles de clasificación de contenido dentro del Content Retention Manager de Opus Guard.
icono: recurso: estático; icons/app.png
prompt: resource:agent-resources; prompt.txt
Iniciadores de conversación:
- ¿Qué niveles de clasificación están disponibles?
- ¿Puedes sugerir un nivel de clasificación para el contenido?
- ¿Puedes mostrarme el nivel de clasificación del contenido?
acciones:
- buscar contenido
- buscar niveles de clasificación
- nivel de clasificación de contenido de búsqueda
- establecer el nivel de clasificación de contenido
Propiedades clave
- clave: identificador único del agente en el manifiesto.
- nombre: Nombre para mostrar en Rovo Chat.
- descripción: Lema para el agente en Rovo Chat.
- mensaje: el mensaje que se proporciona a los LLM, que define los flujos de trabajo para las tareas de clasificación. (En este ejemplo, se utiliza el archivo de recursos estático prompt.txt, pero también se puede proporcionar en línea).
- Iniciadores de conversación: las instrucciones iniciales se muestran a los usuarios al iniciar una nueva conversación. Deben alinearse con los flujos de trabajo definidos en la solicitud.
- acciones: lista de claves que hacen referencia a las acciones definidas en el manifiesto que el agente puede realizar.
Resumen de las acciones
El manifiesto define acciones para tareas específicas, implementadas como funciones de Forge y referenciadas por el agente. A continuación se muestra un resumen de las acciones disponibles en Content Retention Manager.
| Action Key | Name | Verb | Description |
|---|---|---|---|
| fetch-content | Fetch content body | GET |
Retrieves the full content body of a Confluence page or blog post. |
| fetch-classification-levels | Fetch all classification levels | GET |
Retrieves all available classification levels configured in the app.
|
| fetch-content-classification-level | Fetch content classification level | GET |
Retrieves the current classification level assigned to a specific content item.
|
| set-content-classification-level | Set content classification level | UPDATE |
Updates the classification level for a specific content item.
|
Rápido, rápido, siempre es el aviso
El mensaje que se proporciona al LLM en el manifiesto de Forge es crucial para configurar las interacciones de los usuarios con el agente. Al igual que el diseño tradicional de interfaz y experiencia de usuario, permite a los desarrolladores controlar la experiencia del usuario. El tutorial guiado de Forge, Crea un Rovo Agent de preguntas y respuestas para Confluence, describe los elementos esenciales para crear un mensaje eficaz. A continuación se presentan nuestras conclusiones y recomendaciones para el desarrollo de avisos eficaces. El texto completo del aviso está disponible en un Github Gist público.
UN flujo de trabajo La sección proporciona un marco de alto nivel para las interacciones del agente con los usuarios.
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FLUJO DE TRABAJO
1. El agente saluda al usuario, se identifica como «agente de clasificación de contenido» y ofrece un resumen de lo que puede hacer. 2. Acepte una solicitud para: a. Ver los niveles de clasificación disponibles b. Ver la clasificación actual del contenido c. Establecer un nivel de clasificación para el contenido d. Reciba sugerencias para el nivel de clasificación 3 adecuado. Según la solicitud: a. Para los niveles de visualización: realice el trabajo «Recuperar todos los niveles de clasificación» b. Para ver la clasificación del contenido: realice el trabajo «Recuperar el nivel de clasificación del contenido» c. Para configurar la clasificación: realice el trabajo «Seleccionar y establecer el nivel de clasificación» d. Para sugerencias: realice el trabajo «Obtener contenido y sugerir la clasificación» 4. Formatee y presente la respuesta en función del formato de respuesta del trabajo específico
Las tareas del flujo de trabajo se dividen en Empleos, cada una de las cuales detalla los pasos para completar una tarea específica. Este enfoque simplifica el proceso del agente al proporcionar pasos claros y prácticos. Se hace referencia a las acciones de Rovo en los pasos del trabajo y se especifican los parámetros que se deben aprobar.
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TRABAJOS
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Obtiene todos los niveles de clasificación
Pasos: 1. Obtenga todos los niveles de clasificación disponibles mediante la acción «recuperar los niveles de clasificación». 2. Si la respuesta es una cadena (mensaje de error), devuélvala al usuario. 3. Si la respuesta es un objeto que contiene niveles de clasificación, formatéelo con la plantilla CLASSIFICATION_LEVELS_FORMAT. 4. Devuelva los niveles de clasificación formateados al usuario.
En las definiciones de trabajo, se hace referencia a plantilla describe las respuestas que los agentes deben completar antes de presentarlas a los usuarios. Las plantillas garantizan que las respuestas de los agentes sean coherentes.
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PLANTILLAS
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FORMATO_DE_NIVELES DE CLASIFICACIÓN
```descuento
## Niveles de clasificación disponibles Estos son los niveles de clasificación configurados en Content Retention Manager: [Niveles de clasificación en una tabla con columnas para nombre, descripción y color; utilice un círculo en el color de la columna Color] [Un resumen de cómo se pueden usar los niveles de clasificación en diferentes circunstancias por motivos de seguridad y cumplimiento] ¿Quiere que le explique cómo se deben usar uno o más de estos niveles de clasificación para garantizar la seguridad y el cumplimiento? ```
Una sección adicional proporciona instrucciones explícitas sobre el análisis de los resultados de cada acción de Rovo:
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MANEJO DE RESPUESTAS
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FETCH_CLASSIFICATION_LEVELS_RESPONSE
Al gestionar las respuestas de la acción «buscar niveles de clasificación»: 1. Si la respuesta es una cadena, indica que se ha producido un error. Preséntela al usuario. 2. De lo contrario, la respuesta es un objeto en el que cada clave es un identificador de nivel de clasificación y el valor contiene: - nombre: el nombre mostrado del nivel de clasificación - descripción: una descripción del significado del nivel de clasificación - color: un color asociado al nivel 3. Formatee los niveles como una lista numerada con el nombre, la descripción y un círculo del color del nivel.
La captura de pantalla siguiente muestra cómo la gestión de plantillas y respuestas ayudó a personalizar la presentación de los niveles de clasificación recuperados del buscar niveles de clasificación acción:
Agentes de Studio Rovo frente a agentes de Marketplace
Cualquier usuario de Confluence con acceso a Rovo puede crear un agente de Rovo desde Studio. Los agentes creados en Studio incluyen complementos integrados para acceder al conocimiento, como leer el contenido de Confluence.
Un Rovo Agent creado como un módulo de Forge (también conocido como Agentes de Marketplace) carece de estos complementos integrados, lo que lo convierte en un LLM «básico» listo para usar. Para acceder al conocimiento, el agente debe iniciar una acción de Rovo para recuperar el contenido.
Los desarrolladores deben tener esto en cuenta, especialmente al ajustar las instrucciones. Aunque la iteración desde el estudio es beneficiosa, es posible que las instrucciones no funcionen de la misma manera para los agentes de Forge Rovo. En la solicitud se deben incluir instrucciones específicas para recuperar información.
Consideraciones de seguridad de Rovo Actions
Las acciones de Rovo son Funciones de resolución de falsificar. Al igual que otras funciones de resolución, implican un responsabilidad compartida entre el desarrollador de la aplicación y Atlassian para garantizar la autorización adecuada de las operaciones realizadas.
Cuando Rovo llama a la función, contexto incluye un ID de cuenta principalpropiedad que identifica al usuario para el que se ejecuta la acción de Rovo. La función debe comprobar que este usuario tiene los permisos necesarios para realizar la operación. Se recomienda usar Forge's Como usuario () al llamar a las API de productos de Atlassian, asegúrate de que se pasa la identidad del usuario para su autorización.
Conclusión
Rovo Agent y Rovo Actions permiten a los desarrolladores de Forge utilizar la plataforma de IA de Atlassian y presentar las funcionalidades de la aplicación Forge a los usuarios de formas innovadoras. Si bien los LLM destacan por su contenido textual, son intrínsecamente no deterministas. Los agentes de Rovo muestran una gran facilidad de uso a través de Rovo Chat, pero es probable que necesiten supervisión humana para verificar los resultados en un futuro próximo. Los desarrolladores deben innovar para garantizar que estos agentes se conviertan en asistentes confiables e identifiquen las áreas en las que pueden ofrecer resultados efectivos y predecibles.
Tanto Rovo Agent como Rovo Actions funcionan en Atlassian, lo que permite a los desarrolladores aprovechar la IA y, al mismo tiempo, mantener la seguridad de los datos en Atlassian Cloud. Los partners de Marketplace pueden establecer el mismo nivel de confianza con los clientes que con Atlassian Cloud. Esta es una ventaja clave de basarse en Rovo, especialmente en comparación con la implementación de LLM en otros lugares. La supervisión continua y la mejora de las medidas de seguridad para proteger el contenido y los datos de los clientes en todo el sistema de inteligencia artificial deberían ser una prioridad tanto para Atlassian como para los socios de Marketplace. Compartir las mejores prácticas dentro del ecosistema de Atlassian podría acelerar el conocimiento colectivo de la comunidad de desarrolladores. Esperamos que esta publicación contribuya a ese objetivo.
Como socio de Marketplace que utiliza Forge, estamos ansiosos por desarrollar nuevas funciones que desbloqueen casos de uso adicionales con Rovo Agent y Rovo Actions.
