Agente de Reglas
Este agente permite asistir al usuario modelador y al desarrollador de TI en la generación de reglas de negocio dentro de una aplicación, a partir de descripciones en lenguaje natural. Estas reglas pueden ser avanzadas como de integración.
Mediante un enfoque guiado e interactivo, Diana permite al usuario modelador generar reglas de manera estructurada y segura, acelerando los tiempos de desarrollo.
El agente guía al usuario modelador durante el proceso de definición, configuración y prueba de las reglas, posibilitando que las implemente sin necesidad de conocimientos de programación. En los casos que requieran configuraciones técnicas más avanzadas o integraciones complejas, el usuario modelador puede solicitar la asistencia de un desarrollador de TI, quien aporta soporte especializado para completar la implementación.
Además, el agente proporciona las herramientas necesarias para realizar pruebas sobre las reglas creadas, asegurando su correcto funcionamiento antes de su publicación.
Si se trata de una regla avanzada, el usuario modelador cuenta en una conversación lo que quiere hacer, y se puede apoyar en documentación adicional que adjunte. El agente va a proponer la descripción de la regla con un resumen de la lógica, los parámetros de entrada y salida, y con qué objetos de la aplicación los va a relacionar. Si el usuario modelador está de acuerdo, se va a generar el código de la regla, basada en un adaptador SDK.
En el caso de una regla de integración, el usuario modelador inicia la conversación e indica que necesita integrarse con una aplicación para una finalidad específica, y adjunta la documentación del API con el que debe realizarse la integración. El agente propone la descripción de la regla y el mapeo de los parámetros de la regla con la información del endpoint correspondiente. Si el usuario modelador confirma la propuesta, se genera el código de la regla con el preprocesamiento de los parámetros de entrada para invocar el endpoint, el procesamiento y el posprocesamiento que mapea la respuesta del endpoint en los parámetros de salida. La regla generada se basa en el adaptador correspondiente a la aplicación o servicio externo.
Principales Funcionalidades
•Interacción conversacional guiada por el agente permite la creación de reglas de negocio a partir de los datos relevados.
El usuario modelador puede expresar el requerimiento en lenguaje natural y adjuntar archivos con documentación adicional o especificaciones técnicas, como puede ser la documentación de APIs. El agente puede solicitar información hasta obtener todo lo necesario para generar la regla de manera completa.
•Asistencia inteligente con conocimiento técnico y de negocio por parte del agente de reglas, que aplica inteligencia artificial entrenada en modelos de negocio y desarrollo de código para sugerir validaciones, cálculos y estrategias de integración apropiadas. Esto permite optimizar la definición de la lógica y asegurar que las reglas respondan a los requerimientos funcionales de la aplicación.
•Generación de reglas avanzadas para automatizar validaciones, cálculos y flujos de acción dentro de la aplicación.
Estas reglas se generan a partir de las descripciones del usuario modelador o bien en archivos que adjunta, y pueden incluir parámetros de entrada y salida, condiciones, acciones, logs y tiempos máximos de ejecución. Una vez aceptadas, estas reglas se generan automáticamente, quedando listas para su publicación y prueba.
•Generación de reglas de integración que facilitan la creación de reglas que conectan la aplicación con servicios o aplicaciones externas, definiendo los puntos de intercambio de información.
El usuario modelador puede ingresar información en la conversación o proporcionar documentos que describen la interfaz del servicio, como puede ser un archivo Swagger o un archivo OpenAPI, que detalla los endpoints, métodos y estructuras de datos. El agente utiliza esta información para proponer la configuración de la integración, los parámetros de entrada y salida, y los ajustes técnicos necesarios.
•Generación automática de casos de prueba para las reglas, asegurando que las mismas funcionen correctamente y cumplan con los requerimientos establecidos.
Estos casos se basan en los parámetros definidos y permiten asegurar que las reglas cumplan con los resultados esperados antes de su publicación.
•Reglas disponibles en el modelador Deyel, lo que permite su revisión, edición o ampliación desde el modelador de reglas.
Esto garantiza una gestión centralizada y sostenible de la lógica de negocio de la aplicación.
Paso a paso para el uso del Agente de Reglas
1.Iniciar la interacción con Diana
Desde el modelador de aplicaciones o de reglas, el usuario modelador puede iniciar la conversación con Diana para definir una nueva regla.
Si el requerimiento está relacionado con la lógica de negocio o una integración externa, Diana deriva automáticamente la conversación al agente de reglas.
2.Describir la regla a crear
El desarrollador comienza explicando en lenguaje natural qué necesita que la regla realice y además puede adjuntar archivos que completen la conversación. Si corresponde, puede describir en qué aplicación debe incluirse e informar su nombre. El agente interpreta la solicitud y guía al usuario para relevar la información técnica y funcional necesaria.
3.Relevar los parámetros y configuraciones
A través de preguntas guiadas, el agente ayuda a definir los parámetros de entrada y salida, condiciones, acciones, logs, tiempos máximos de ejecución y si la regla debe exponerse como Api Rest.
4.Definir el tipo de regla
Si se trata de una regla avanzada, el agente se enfoca en la automatización de validaciones, cálculos o flujos internos.
Si es una regla de integración, solicita los datos del servicio externo con el que se debe comunicar, pudiendo utilizar un documento Swagger o OpenAPI, como referencia.
5.Generación de la regla
Una vez reunida toda la información, el agente genera automáticamente el código de la regla y lo abre en una nueva pestaña del modelador de reglas, listo para ser revisado y probado. El agente analiza los objetos que componen la aplicación para proponer su uso dentro del código que va a generar.
6.Generación de casos de prueba (opcional)
Si el usuario modelador solicita la creación automática de casos de prueba, el agente propone un conjunto de casos basados en la configuración actual de la regla, que el desarrollador puede aceptar o ajustar según sea necesario. Los casos confirmados se crean automáticamente y quedan disponibles para su ejecución.
7.Revisión y confirmación
Tras la generación, el desarrollador puede revisar el código, realizar ajustes o publicar la regla, asegurando su correcto funcionamiento dentro de la aplicación.
Ejemplo de Generación de Reglas Avanzadas
Para comenzar, el desarrollador debe informar al agente el requerimiento para la regla:
Una vez confirmados estos datos, el agente genera la regla y la abre en una nueva pestaña del modelador de reglas, lista para ser publicada y probada.
Ejemplo de Generación de Reglas de Integración
El desarrollador especifica mediante un archivo adjunto con qué servicio externo a Deyel necesita integrarse y cuál es el requerimiento de la regla, en este ejemplo, se solicita consultar desde SAP los datos de una factura de un proveedor.
Con toda la información reunida, el agente presenta una propuesta de configuración de la integración, incluyendo los parámetros de entrada y salida sugeridos para la regla.
El agente solicita configuraciones adicionales, como habilitación de logs, exposición de la regla como Api Rest o tiempos máximos de ejecución, y muestra la propuesta completa.
Una vez confirmada la propuesta por el desarrollador, el agente genera el código correspondiente y lo abre en una nueva pestaña del modelador de reglas, listo para ser publicado y testeado.
Generación de Casos de Prueba
Si el desarrollador solicita la creación automática de casos de prueba para una regla en el modelador, el agente puede proponer una cantidad determinada de casos, utilizando datos basados en la configuración actual de la regla.
Esta propuesta puede ser aceptada o modificada, indicando casos específicos. Una vez confirmados, los casos de prueba se generan automáticamente y se despliegan en la lista de casos de prueba de la regla, listos para ser ejecutados.
