Версия 1.14.0
В этой версии мы расширили возможности автоматизации с использованием нейросетей. Мы добавили подключение серверов MCP к ИИ-агентам, реализовали использование ИИ-агентов в рабочих процессах как отдельного действия, а также создали виджет для перевода документов с полным сохранением исходного формата и разметки.
Новая функциональность
Серверы MCP
Мы добавили поддержку протокола MCP (Model Context Protocol). Сервер MCP – это сервис, с помощью которого ваш ИИ-агент получает доступ к внешним инструментам или данным. Например, вы можете использовать сервер MCP для поиска информации, извлечения содержимого документов, работы с внешними сервисами и доступа к специализированным базам знаний.
Когда вы подключаете сервер MCP к адаптеру, его инструменты автоматически становятся доступны всем ИИ-агентам, которые этот адаптер используют. Список инструментов обновляется сам при изменении конфигурации сервера MCP. Вы также можете управлять доступом, разрешая или запрещая использование конкретных инструментов в адаптере.
Подробнее читайте в статьях Сервер MCP и Адаптеры.
Виджет Переводчик документов
На сервисном портале мы добавили виджет Переводчик документов. С его помощью вы можете создавать копии файлов на выбранном языке. При этом новый файл полностью повторяет оригинальное форматирование и изображения (текст на картинках не переводится).
- Поддерживаемые форматы: PDF, DOCX, PPTX, TXT.
- Допустимый размер исходного файла: до 120 МБ.
Подробнее читайте в статье Document Translator.
Действие AI Agent в рабочих процессах
В редактор рабочих процессов мы добавили новое действие AI Agent. Теперь вы можете вызвать предварительно настроенного ИИ-агента для выполнения комплексных многошаговых сценариев. Например, вы можете настроить процесс так, чтобы агент по запросу пользователя сам собрал отчет по системным данным и разослал его коллегам.
Действие Get Relevant Chunks
В редакторе рабочих процессов появилось действие Get Relevant Chunks. С его помощью мы помогаем вам находить нужную информацию в базах данных (векторных коллекциях БД или базах знаний RAG) для дальнейшей обработки. Полученные текстовые фрагменты (чанки) вы можете свободно использовать в следующих шагах процесса. Чтобы выборка была максимально точной, мы предусмотрели для вас настройку лимита чанков и фильтрацию результатов.
Улучшения
Виджет KB Assistant
- Поддержка длинных запросов: Мы добавили функциональность длинного чата, чтобы ассистент успешно обрабатывал объемные запросы. По умолчанию эта функция отключена, и базовое ограничение для длины запроса составляет 256 символов.
- Проверка статуса баз данных: Мы вывели на экран кнопку Проверить подключение, чтобы вы могли в любой момент узнать статус связи ассистента с вашими базами данных.
Подробнее читайте в статье KB Assistant.
Исправления
DEF0000341: После обновления платформы SimpleOne до версии 1.33.0 конфигурация нексусов не переносилась автоматически.
DEF0000337: Автозаполнение поля Template Override срабатывало не только для новых записей, но и для существующих.
DEF0000333: Количество записей, обрабатываемых за одну итерацию загрузки Vector Collection Definition, не было ограничено.
DEF0000329: При получении и обновлении нексусов текст ошибки не попадал в сообщение пользователю.
DEF0000296: Сервис векторной базы данных принимал метаданные в виде строки вместо объекта.
DEF0000293: Виджет KB Assistant отправлял запрос на получение чанков даже тогда, когда в конфигурации не были указаны источники знаний.
DEF0000276: Ошибки при обращении к векторной базе данных не обрабатывались в коде виджета KB Assistant.