Com a abordagem de desenvolvimento de agentes de caminho duplo da Manhattan Agent Foundry, tanto profissionais de negócios quanto desenvolvedores profissionais podem criar novos agentes.

Para profissionais de negócios sem conhecimentos de programação, a plataforma oferece um método de construção por modelo. Os usuários podem expressar suas instruções em linguagem simples, como pedir a um agente para verificar a utilização da carga durante o planejamento. A tecnologia irá então sugerir automaticamente “agentes auxiliares” pré-construídos relevantes a partir de sua biblioteca de componentes para facilitar a criação do novo agente.

Usuários avançados e desenvolvedores têm a opção de ir além, criando agentes do zero. Utilizando os recursos avançados de desenvolvimento do Manhattan Agent Foundry, os desenvolvedores podem realizar tarefas mais complexas. Isso inclui o ajuste fino de prompts de raciocínio para cenários especializados, a seleção de APIs Manhattan Active ou outras fontes de dados e a definição de fluxos de trabalho com várias etapas.

Essa abordagem dupla oferece simplicidade favorável aos negócios e controle no nível do desenvolvedor, permitindo que nossos clientes inovem em seu próprio ritmo.

Ao contrário de muitos fornecedores de soluções, a Manhattan não restringe os recursos de criação de agentes de IA a aplicações simples, como chatbots ou agentes baseados em consultas. Com o Manhattan Agent Foundry, os clientes podem criar agentes baseados em fluxos de trabalho equipados para lidar com tarefas complexas. A estrutura de IA agente dentro da Manhattan Active Platform aproveita microsserviços e um mecanismo de orquestração para garantir que novos agentes operem com segurança dentro de nossas soluções. Este ambiente de desenvolvimento robusto torna o Manhattan Agent Foundry muito mais flexível e abrangente em comparação com outras ofertas no mercado.

A Manhattan Agent Foundry coloca a confiança e a segurança em primeiro lugar. Proteções e controles em várias camadas são aplicados automaticamente durante todo o processo de desenvolvimento do agente de IA. Essas medidas são configuradas por administradores e desenvolvedores, garantindo o controle e a confiança de nível empresarial necessários para dimensionar os agentes de IA de maneira eficaz. Por exemplo, as barreiras de proteção instrucionais garantem que cada agente opere sob um conjunto rigoroso de instruções no nível do sistema, assegurando que ele se baseie em dados reais e evitando respostas tendenciosas ou fabricadas. Além disso, os controles de sanitização de conteúdo oferecem regras personalizáveis para limpar os dados enviados e recebidos dos LLMs. Isso ajuda a evitar a injeção de prompts e garante respostas limpas e formatadas corretamente para os usuários.

Os agentes Manhattan Active prontos para implantação e os agentes personalizados utilizam várias ferramentas para realizar seu trabalho. Podem ser APIs da solução Manhattan Active, chamadas para acessar e manipular dados ou controlar processos dentro de uma solução, bem como APIs de qualquer sistema externo. Além disso, agentes externos podem ser integrados usando os protocolos MCP e A2A. Os agentes também podem ser publicados no Google Gemini Enterprise, simplificando a conexão com agentes de IA de sistemas externos. Os recursos de confiança e segurança do Manhattan Agent Foundry garantem que os agentes invoquem apenas definições de serviço predefinidas e aprovadas. Essas definições encapsulam a conexão, a autenticação e a estrutura de solicitações para sistemas back-end, garantindo que eles acessem apenas dados e realizem ações dentro de sistemas explicitamente autorizados.

O Manhattan Agent Foundry e o Manhattan ProActive são ferramentas complementares incluídas em todas as soluções Manhattan Active. O Agent Foundry concentra-se no desenvolvimento de ferramentas de IA, enquanto o Manhattan ProActive foi concebido para ampliar as capacidades essenciais da solução (por exemplo, dados, interface do utilizador, APIs) para satisfazer novos requisitos. Por exemplo, se um novo atributo de dados for necessário para dar suporte a uma tarefa automatizada realizada por um agente de IA, o Manhattan ProActive pode ser usado para adicionar o atributo. Em seguida, o atributo fica acessível ao agente por meio da API apropriada da Manhattan Active Platform.