轻松部署上下文感知代理
使用 iModel i构建 AI 代理
基于您所有可用数据构建、部署和管理 AI 代理，这些代理能够根据您的需求执行复杂任务，并可以与您进行任意程度的交互。
iModel 构建 AI 代理
iModel AI 代理将大型语言模型 (LLM) 与自动化工作流相结合，使您能够创建智能数据助手，自动执行复杂的分析任务，从数据准备到模型部署，全程无需手动干预。
通过直观的拖放界面，您可以构建AI代理，它们能够理解自然语言指令，执行数据操作，生成洞察，并根据结果做出决策。iModel AI 代理无缝集成了您的专业知识和LLM的能力，提高生产力并减少错误。
AI 代理构建能力
智能工作流自动化
iModel AI 代理能够理解自然语言指令并自动构建完整的数据工作流，从数据收集到模型部署，无需手动编码。
增强数据分析能力
利用LLM的强大推理能力，iModel AI 代理可以执行复杂的数据分析，识别模式，并提供可操作的洞察。
企业级安全与合规
iModel AI 代理在企业级安全环境中运行，确保数据隐私和合规性，同时提供全面的审计跟踪。
灵活的工具集成
通过使用来自 OpenAI、Azure 和其他提供者的 GenAI 模型，增强工具的功能，例如总结文档、分析情感和检查图像。
AI 代理构建能力
轻松创建自定义 AI 代理
- 使用可管理的构建模块和可视化工作流构建工具，供代理使用以获取信息并执行任务。
- 构建具有不同灵活性和复杂性的代理，可访问内部和外部工具及数据源。
- 通过使用来自 OpenAI、Azure 和其他提供者的 GenAI 模型，增强工具的功能，例如总结文档、分析情感和检查图像。
- 用灵活的工具为您的自主 AI 自动化打造面向未来的解决方案，即使您更改底层技术栈，这些工具仍能持续工作。
数据整合与模型访问
通过整合数据和上下文，构建更智能的代理
- 利用 iModel 的 300 多个内置连接器访问任何数据源，为 AI 代理提供来自您的数据源的完整图景和充足上下文。
- 通过连接到原始数据源来保留元信息，而不是创建可能过时的孤立副本。
- 构建专门的数据集成工具，用于清洗和转换数据，以符合您的智能体需求，节省时间，减少 AI 令牌使用，并提高智能体的可靠性。
访问并定制行业内所有相关的 LLM 模型
- 连接到 OpenAI、Azure OpenAI 服务、Hugging Face、GPT4ALL 和 DeepSeek 提供的 LLM（大型语言模型）、聊天模型和嵌入模型，并进行提示。
- 将数据与 LLM 结合作为智能体工作流程的一部分，安全地构建自定义业务逻辑和提示，并获得更相关的结果。
仓库与安全治理
创建智能体应用和服务的自定义仓库
- 发现由 iModel 社区创建的现成工具、AI 工作流和 AI 代理。
- 使用 iModel Hub 创建您自己的不同工具库，以构建 AI 代理。
- 使用遵循模型上下文协议（MCP）的工作流构建 AI 系统，并将其作为可在 Hub 中运行的服务进行部署。
- 直接从 Hub 将您的代理式工作流部署为应用程序或服务。
构建护栏以确保代理工作流中的数据和模型治理
- 使用 iModel 防止敏感信息被 LLM 提供者访问。在向 GenAI 工具发送请求之前，阻止包含敏感数据的请求或匿名化个人身份信息。
- 享受 iModel 工作流的全部灵活性，根据您的需求定制护栏。
- 使用 iModel Giskard 节点内置 LLM 作为裁判控制，或手动编排额外的 LLMs 来检查代理决策并降低风险。