Agentes de IA de Tulip

¿Quién puede utilizar esta función?

Los agentes de IA se encuentran en fase beta abierta. Los agentes están disponibles a partir de la versión r350 y en LTS 16. No están disponibles en versiones anteriores de LTS, ni para clientes de GovCloud o con sede en China.

¿Qué es un agente?

Un agente de IA es un componente configurable de Tulip capaz de tomar decisiones y actuar. Piensa en él como un miembro del equipo digital altamente capacitado al que puedes asignar tareas complejas y no deterministas.

Un agente debe centrarse en alcanzar un objetivo o resolver un problema.

Ejemplos

1. Objetivo: Reducir****los costes de calidad.Solución del agente: Minimizar los costes de reelaboración y de desechos con un agente de gestión de defectos. Este agente podría comprobar los datos históricos y, a continuación, enviar los artículos defectuosos a reelaboración o al desecho.
2. Objetivo: Reducir****el riesgo. Solución del agente: Minimizar las no conformidades con un agente de rendimiento de operadores. Este agente podría identificar anomalías basándose en los datos y, a continuación, sugerir sesiones de formación al supervisor.Solución del agente: Optimizar el análisis de la causa raíz con un agente de auditoría de máquinas. Este agente podría recopilar datos de las máquinas y los conectores para, a continuación, identificar la causa raíz y generar un informe de trazabilidad.
3. Objetivo: Limitar****el tiempo de inactividad. Solución del agente: Minimizar el tiempo de inactividad y los costes de desechos con un agente de triaje Andon. Este agente podría consultar datos históricos, como el contexto del pedido, y, a continuación, orientar a los usuarios sobre la mejor acción a seguir.

Crear un agente

Para crear tu primer agente, haz clic en la pestaña «Tulip AI » y selecciona «Agentes».

Si no ves la pestaña «Tulip AI», ponte en contacto con el titular de tu cuenta para que active la función de agentes en la configuración de la cuenta.

Editor de agentes

El editor de agentes es una interfaz sin código en la que puedes configurar el objetivo, las instrucciones y las herramientas del agente.

Hay tres componentes principales que debes configurar en el editor de agentes:

1. Objetivo: el objetivo específico y cuantificable que quieres que el agente alcance (por ejemplo, «Revisar esta aplicación en busca de problemas de calidad» o «Encontrar la causa raíz de este fallo de la máquina»).
2. Instrucciones: los pasos que debe seguir el agente, incluidas las orientaciones, las restricciones y la lógica experta (por ejemplo, «En primer lugar, comprueba el registro de la máquina. A continuación, compara los datos con los del MES de Tulip. Por último, utiliza el conector SAP para comprobar los datos del proveedor»).
3. Herramientas: Las capacidades que utiliza el agente para alcanzar sus objetivos. Aquí es donde se lleva a cabo la gobernanza. Puedes concederle acceso explícito para leer y escribir en tablas de Tulip, llamar a funciones específicas del conector (a SAP, QMS, etc.) o ejecutar otra lógica de la plataforma.

Modelo

Cada agente se configura con un modelo que determina cómo razona y responde.

Los alias de modelos gestionados por Tulip son referencias dinámicas que se resuelven automáticamente con el mejor modelo disponible en un momento dado. Esto significa que Tulip actualizará el modelo subyacente según sea necesario sin que tengas que realizar ningún cambio en la configuración de tu agente.

El modelo que se está utilizando actualmente se muestra en la ventana de chat, para que sepas cuál está en ejecución.

Compatibilidad

La tabla siguiente muestra la lista actual de funciones de la plataforma con las que los agentes pueden interactuar. Se añadirán funciones adicionales a medida que Tulip desarrolle una compatibilidad segura para las soluciones.

Archivos compatibles

La interfaz de chat admite la subida de archivos, que el agente puede leer posteriormente.

Los tipos de archivo admitidos son: * csv * txt * png * jpeg

Límite de subida de archivos

Los archivos subidos no pueden superar los 5 MB.

Agentes predefinidos

Empieza a utilizar agentes sin tener que crearlos desde cero.

Agentes predeterminados

Todas las instancias con agentes habilitados cuentan con un conjunto de agentes predeterminados, que son agentes preconfigurados que puedes utilizar de inmediato. Estos agentes aparecen en la página «Chat ».

Los agentes predeterminados son inmutables para garantizar que ninguna actualización de Tulip afecte a tu configuración operativa. Para editar un agente predeterminado, cópialo y, a continuación, configúralo mediante el Editor de agentes.

El agente predeterminado principal se llama «Tulip AI» y puedes utilizarlo para responder a preguntas generales sobre Tulip y tu instancia.

Tulip recomienda empezar con el Asistente de creación de agentes, un agente capaz de definir el objetivo y las instrucciones de cualquier agente.

Biblioteca de agentes de Tulip Tulip también ofrece una biblioteca de agentes predefinidos de primera clase para casos de uso operativos habituales. Estos se pueden descargar desde la biblioteca de Tulip a tu instancia y se pueden configurar para adaptarse a tus necesidades operativas específicas.

Algunos de los agentes de la biblioteca de Tulip son:* Experto en diseño de soluciones* Generador de informes de resumen de turnos* Coordinador de producción* Generador de datos de prueba

Explora la biblioteca de agentes de Tulip aquí.

Gestión de instancias

Los agentes están limitados a un único espacio de trabajo. No pueden acceder a datos ni a aplicaciones de otros espacios de trabajo.

Como solución alternativa, puede migrar los datos y hacer que un agente del Espacio de trabajo A genere un archivo CSV. A continuación, en el Espacio de trabajo B, haga que un agente lea ese CSV para crear los nuevos activos. Como alternativa, podría utilizar conectores para permitir que los agentes obtengan datos de varios espacios de trabajo.

Acceso y permisos

Roles de usuario

Los roles de usuario predeterminados tendrán la siguiente configuración:

Los agentes también cuentan con el apoyo de roles de usuario personalizados, en los que se puede otorgar a los usuarios uno de los siguientes niveles de acceso:

Acceso completo: puede crear, editar, archivar, chatear con y veragentes de IA; verel editor y chatear - Puede ver los agentes de IA en el editor y chatear conellos. Ver solo el editor: puede ver los agentes de IA en el editor, pero no puede verel chat. Usar el chat: puede chatear con los agentes de IA, pero no puede utilizar eleditor. No puede ver: no puede acceder a los agentes de IA

Permisos de los agentes

Hay dos aspectos que determinan los permisos de un agente:

1. Herramientas: las herramientas que se configuran para el agente (p. ej., «Leer tablas», «Crear estaciones»)
2. Permisos de usuario: los permisos existentes del usuario que invoca al agente

Ten en cuenta que un agente nunca puede utilizarse para elevar los permisos de un usuario. Un usuario no puede hacer que un agente realice una acción para la que el usuario aún no tenga permiso.

Datos de actividad del agente

Puedes realizar un seguimiento de lo que ha hecho un agente, a modo de registro de auditoría

Datos maestros: el «Feed de actividad» de la instancia registra las acciones realizadas sobre los activos (por ejemplo, la creación de una estación) y el usuario que ejecutó el agente.

Datos transaccionales: los cambios en los registros de las tablas incluyen el ID de usuario, el ID del agente y el ID de la conversación en el historial del registro para garantizar una trazabilidad completa.

Además, en el editor de agentes, los usuarios pueden ver todas las conversaciones de chat con un agente para revisar el contexto de una acción del agente y las interacciones de los usuarios con cada agente.

Utilizar datos externos

Los agentes pueden conectarse a sistemas externos (por ejemplo, SAP, ERP/MES, Postgres). Un agente puede utilizar las funciones de conector existentes con sus herramientas, de modo que pueda leer datos de cualquier sistema externo conectado.

Los agentes pueden leer documentos externos (por ejemplo, procedimientos operativos estándar o SOP) a través de conectores. Si sus documentos se encuentran en un servidor interno, puede crear una función de conector para consultar ese sistema. El agente utilizará ese conector para «buscar» información en sus SOP.

Gestión de errores de los conectores en los agentes

Si un conector falla, el agente recibirá el estado de fallo del conector. El agente es capaz de interpretar el fallo y, a menudo, volverá a intentar la acción o probará un método diferente.

Tulip MCP y los agentes

Los agentes de Tulip y el Tulip MCP son complementarios. El Tulip MCP es similar a la API de Tulip, ya que permite conectar otros sistemas a Tulip y a sus datos.

Por ejemplo, puedes utilizar el MCP de Tulip para conectar tu instancia de Tulip a la herramienta de chat con IA de tu propia empresa.

Seguridad y privacidad de los datos

Tulip utiliza modelos de lenguaje grandes externos y «listos para usar» de socios de confianza (por ejemplo, OpenAI, Anthropic). Todo el tratamiento de datos se rige estrictamente por nuestro Acuerdo Marco de Servicios (MSA) y nuestras Condiciones de Servicio (TOS). Contamos con sólidos acuerdos de privacidad de datos con estos proveedores, y estos no conservan los datos de los clientes ni los utilizan para entrenar sus modelos.

Los datos se mantienen seguros a través de una API segura. Los modelos procesan los datos para generar una respuesta, pero no los almacenan. El nivel de seguridad es el mismo que en el resto de nuestra plataforma.

Más información sobre las prácticas de seguridad y gobernanza de la IA de Tulip: Seguridad y gobernanza de la IA.

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