Что такое агентские рабочие процессы?

Организации выходят за рамки простой автоматизации и переходят к будущему, в котором системы достаточно интеллектуальны, чтобы решать сложные задачи с минимальным вмешательством человека. Движущей силой этого сдвига являются агентные рабочие процессы.

Согласно Gartner, ошеломляющие 33% корпоративных программных приложений, как ожидается, будут интегрированы агентный ИИ к 2028 году, что позволит им самостоятельно принимать решения для 15% рутинной работы. Прогноз подчеркивает значительный сдвиг в сторону внедрения агентских рабочих процессов в саму структуру корпоративного программного обеспечения, прокладывая путь к более глубокому и прямому взаимодействию с ИИ. Как метко выразился Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft,

«В будущем агенты ИИ станут основным способом нашего взаимодействия с компьютерами. Они смогут понимать наши потребности и предпочтения и проактивно помогать нам с задачами и принятием решений».

Но что именно представляет собой агентный рабочий процесс? И почему он приобретает все большую популярность? Давайте выясним.

Что такое агентские рабочие процессы?

Агентский рабочий процесс представляет собой последовательность действий, организованных автономными агентами, работающими вместе для достижения определенных целей.

Агент в агентском рабочем процессе — это сущность, которая:

• «Видит» и «понимает» свою среду (взаимодействует с ней посредством данных или контекста)
• Целенаправленный, т.е. предназначенный для достижения конкретных, заранее определенных задач.
• Работает автономно и не требует постоянного вмешательства человека для принятия решений.
• Имеет способность учиться на опыте и совершенствоваться с течением времени

Как правило, это AI-агенты, программные инструменты, эксперты-люди или даже простые скрипты. Агентные рабочие процессы, состоящие исключительно из агентов ИИ, также называются агентными рабочими процессами ИИ или агентскими рабочими процессами ИИ и используются взаимозаменяемо.

Эволюцию агентских рабочих процессов можно проследить до пионерских исследований в области многоагентных систем (MAS) и распределенного искусственного интеллекта (DAI), изучающих, как несколько интеллектуальных агентов могут сотрудничать для решения сложных проблем, и закладывающих основу для того, что в конечном итоге станет агентскими рабочими процессами. Сегодня эти рабочие процессы объединяют уроки, извлеченные из многоагентных систем, с современными возможностями ИИ, позволяя принимать динамичные решения с учетом контекста.

Традиционные рабочие процессы против рабочих процессов с использованием ИИ-агентов

Организации сталкиваются со все более сложными и динамичными проблемами, снижая общую полезность традиционных рабочих процессов на основе правил. Опираясь на это ограничение, агентские рабочие процессы предлагают значительное преимущество, поскольку они созданы для автоматической корректировки того, как обрабатываются задачи.

Традиционные рабочие процессы обычно следуют фиксированному подходу, где каждый шаг предопределен и зависит от вмешательства человека для исключений или изменений. Эти системы хорошо работают в контролируемых средах, но испытывают трудности, когда сталкиваются с неожиданными изменениями или всплеском данных.

В отличие от этого, агентские рабочие процессы используют автономные агенты ИИ которые могут адаптироваться в режиме реального времени. Вместо того, чтобы придерживаться жестких правил, эти рабочие процессы постоянно учатся у своей среды, динамически корректируют процессы и перераспределяют приоритеты задач на основе текущих условий.

Как работают агентские рабочие процессы?

В агентском рабочем процессе агенты общаются, обмениваются информацией и выполняют определенные задачи в соответствии со своими возможностями, и все это организовано рабочим процессом для достижения результата, который в противном случае был бы слишком сложным для эффективного выполнения одним агентом.

Как работает агентский рабочий процесс

Оркестровка задач включает в себя центральную систему или структуру, которая определяет:

• последовательность задач
• зависимости между агентами
• правила обмена информацией

Рабочий процесс гарантирует, что выход одного агента плавно переходит в следующий, создавая сплоченный и эффективный процесс. Вот как обычно работают рабочие процессы AI-агентов:

Специализированные роли

Каждый агент предназначен для выполнения определенной функции и привносит свои уникальные навыки и знания в процесс, фокусируясь на своей собственной задаче. Роли должны быть четко определены, чтобы каждая задача выполнялась наиболее способным компонентом системы.

Межагентское общение

Коммуникация позволяет агентам обмениваться инсайтами в реальном времени и промежуточными результатами, гарантируя, что общий рабочий процесс остается согласованным и адаптивным. Агенты обмениваются информацией с использованием стандартизированных протоколов (например, HTTP/HTTPS) или API.

Выполнение задачи

Центральный оркестратор или механизм координации управляет последовательностью и взаимозависимостями задач, назначенных агентам. В то время как у каждого агента есть предопределенная роль, оркестратор контролирует график выполнения, определяя оптимальный порядок и время для этих задач. Он отслеживает прогресс и корректирует рабочий процесс по мере изменения условий, согласовывая все задачи для работы в гармонии для достижения общей цели.

В зависимости от сложности задачи агенты могут действовать параллельно или последовательно.

Обратная связь и оптимизация

Ключевым аспектом этого рабочего процесса является непрерывный сбор показателей производительности и данных о результатах. Затем отдельные агенты используют эту обратную связь для корректировки своих операций и быстрой адаптации к новой информации в режиме, близком к реальному времени.

Ключевые компоненты агентских рабочих процессов

Чтобы понять, из чего состоит агентный рабочий процесс, важно осознать, что агентный рабочий процесс — это динамическая многоуровневая экосистема, в которой автономные агенты ИИ взаимодействуют с инструментами, данными и даже людьми-наблюдателями для выполнения сложных задач в направлении достижения определенной цели.

Компоненты агентского рабочего процесса

Архитектура агентского рабочего процесса включает в себя:

AI-агенты

Эта автономная сущность, предназначенная для восприятия своего окружения, рассуждения, планирования и действия для достижения определенных целей, является ядром рабочих процессов агентов. Агенты ИИ могут быть одноцелевыми (например, чат-бот, отвечающий на запросы) или многофункциональными, способными рассуждать, обучаться и адаптироваться на основе входных данных и обратной связи.

Агенты ИИ используют методы цепочки мыслей и многошагового планирования, чтобы разбить цели высокого уровня на более мелкие, выполнимые задачи. Такие методы, как ReAct, Self-Refine и даже новые фреймворки, такие как AutoCoA (который интернализует генерацию цепочки действий), помогают агентам решать, что делать дальше.

Большие языковые модели (LLM)

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, являются основным интеллектом, лежащим в основе агентов ИИ. LLM отвечают за обработку входных данных на естественном языке, генерацию ответов и принятие решений. Они позволяют агентам понимать контекст и извлекать информацию для выполнения задач рассуждения, что делает их необходимыми для рабочих процессов агентов.

Системы восприятия

Для того, чтобы любой агент функционировал автономно, он должен иметь надежный механизм понимания своего окружения. Системы восприятия обычно включают в себя:

• Прием данных и сенсорные входы: Агенты ИИ извлекают данные из различных источников, таких как API, базы данных, сенсорные сети или веб-каналы в реальном времени, чтобы получить актуальную картину своего рабочего контекста.
• Архитектура памяти: Включает кратковременную память (для сохранения контекста текущего сеанса) и долговременную память (для обучения на основе исторических взаимодействий), чтобы агенты могли принимать решения с учетом контекста и постоянно совершенствоваться.
• Обработка естественного языка (NLP): Агенты ИИ используют NLP для интерпретации неструктурированного текста, задают уточняющие вопросы и понимают сложные инструкции.

Быстрое проектирование и дизайн пользовательского интерфейса

Интерфейс человек-машина определяет, насколько эффективно агенты могут быть проинструктированы и насколько прозрачно они работают. Они позволяют операторам-людям понимать мыслительный процесс агента, вмешиваться при необходимости и доверять автономным решениям системы.

Создание точных, контекстно-обогащенных ИИ подсказывает является искусством само по себе. Чем лучше подсказка, тем надежнее агент может выполнять свои функции рассуждения и планирования. Таким образом, эффективная разработка подсказок приводит к полезным и релевантным ответам от LLM.

Планирование и декомпозиция задач

Для сложных задач агенты ИИ должны уметь разбивать цели на управляемые подзадачи. Вот в чем агентские рабочие процессы преуспевают и почему они набирают такую ​​популярность.

Планирование включает в себя разработку стратегии наилучшего курса действий, в то время как декомпозиция задач отвечает за организацию многошаговых рабочих процессов. Этот процесс направляется передовой инженерией подсказок, которая инструктирует ИИ думать шаг за шагом.

Инструмент и внешняя интеграция

Для выполнения определенных задач агентам ИИ может потребоваться расширить свои возможности за пределы встроенных знаний. Для этого требуется доступ к внешним инструментам и программным системам, таким как поисковые системы или специальные API.

Многоагентная коммуникация

В более продвинутых системах, где несколько агентов работают над общей целью, ключевым моментом является бесперебойная коммуникация. Агенты ИИ полагаются на стандартизированные интерфейсы для совместной работы, обмена информацией и разделения работы. Это приводит к распределенному решению проблем, когда каждый агент обрабатывает отдельную часть проблемы. Например, один собирает данные, другой планирует последовательность действий, а третий выполняет задачи.

Внутренняя и управляемая человеком обратная связь

Агентские рабочие процессы изначально адаптивны, что означает, что они улучшаются с течением времени. Однако для этого должны быть реализованы такие механизмы, как внутренняя обратная связь и человек-в-контуре (HITL). Внутренняя обратная связь подразумевает самооценку, когда агент уточняет свои результаты на основе предопределенных критериев. В то время как обратная связь, направляемая человеком, подразумевает, что пользователи корректируют или направляют ответы агента таким образом, чтобы они соответствовали намерениям пользователя.

Почему агентские рабочие процессы превосходят индивидуальных агентов ИИ

Настоящий вопрос, который следует здесь задать, заключается в том, действительно ли компании переходят от агентов ИИ к агентским рабочим процессам ИИ? Даже если организации все чаще обращаются к агентским рабочим процессам ИИ, это не обязательно полный «отход» от агентов ИИ, а скорее признание того, что для многих сложных проблем один агент ИИ может быть не самым эффективным или действенным решением.

Вместо того, чтобы пытаться создать одного суперумного агента ИИ, который может делать все, агентские рабочие процессы основаны на создании команды специализированных агентов, которые могут эффективно работать вместе. Преимущество этого подхода — более эффективные, надежные и адаптируемые решения для сложных реальных проблем.

Например, рассмотрим сценарий управления дорожным движением в интеллектуальном городе. Специализированные агенты могут быть развернуты для различных задач:

• Один агент непрерывно собирает и анализирует данные с камер и датчиков дорожного движения для выявления заторов или аварий в режиме реального времени.
• Другой агент динамически корректирует время работы светофора в зависимости от текущих условий.
• Третий агент координирует работу с общественным транспортом и аварийно-спасательными службами для перенаправления движения во время критических событий.
• Кроме того, агент прогнозирования использует исторические и текущие данные для прогнозирования будущих моделей заторов, что позволяет принимать упреждающие меры.

Пример агентского рабочего процесса

Очевидно, что это многогранный рабочий процесс, и доверять одному агенту ИИ выполнение всех этих задач без проблем было бы излишеством. Во-вторых, отдельные агенты, как правило, менее надежны и адаптивны, что потенциально делает их единой точкой отказа, если они сталкиваются с неожиданной ситуацией или неисправностью. Напротив, агентские рабочие процессы лучше справляются со сбоями или непредвиденными входами с помощью своего набора специализированных агентов. Даже если у одного агента возникает проблема, другой агент вмешивается и поддерживает работоспособность системы.

Варианты использования агентских рабочих процессов

Агентские рабочие процессы используют модульную конструкцию и динамическую интеграцию инструментов для раскрытия универсальных возможностей ИИ в различных областях. Эти системы позволяют агентам корректировать свою автономию принятия решений в ответ на меняющиеся проблемы. Интегрированная обратная связь от человека еще больше улучшает их производительность, гарантируя, что каждая конфигурация будет точно настроена для оптимальной эффективности в широком спектре отраслей. Вот некоторые варианты использования, обслуживаемые агентскими рабочими процессами ИИ:

Агент RAG

Агенты ИИ в агентских рабочих процессах используют генерация с расширенным поиском (RAG) техника для:

• повысить их способность понимать и отвечать на сложные запросы
• генерировать более точные и информативные результаты
• выполнять задачи, требующие актуальных или внешних знаний

Агенты в этом сценарии динамически решают, когда и как извлекать информацию из внешних источников знаний, исходя из поставленной задачи.

Agentic RAG предлагает несколько ощутимых преимуществ для бизнеса. Он повышает эффективность за счет автоматизации сложных задач поиска и обработки информации, которые ранее требовали значительных человеческих усилий. Это приводит к снижению эксплуатационных расходов и сокращению сроков выполнения различных процессов, таких как запросы в службу поддержки клиентов или исследовательские проекты.

Автоматизация обслуживания и поддержки клиентов

Агентские рабочие процессы используются в службах поддержки клиентов и функциях поддержки для сокращения времени реагирования и освобождения агентов-людей для высокоценных задач. Они предназначены для взаимодействия с клиентами посредством естественного языка, обеспечивая немедленные ответы 24/7. Поскольку агенты ИИ способны обрабатывать большой объем запросов клиентов, они могут:

• предоставлять мгновенные ответы на распространенные вопросы
• проведите пользователей через шаги по устранению неполадок
• передавать сложные вопросы на рассмотрение людей

Агентное кодирование/программные помощники

В случае разработки и кодирования ПО агенты ИИ предназначены для понимания инструкций и кода на естественном языке, что позволяет им помогать разработчикам с широким спектром задач на протяжении всего жизненного цикла разработки. Общее воздействие — более эффективный, продуктивный и высококачественный опыт разработки ПО. Помощники ИИ в ПО могут:

• выявлять ошибки и предлагать предложения
• генерировать фрагменты кода на основе контекста
• автоматизировать повторяющиеся задачи кодирования

Автоматизация операционных процессов

Операционные процессы, такие как обработка и управление документами, обработка счетов, адаптация HR и координация цепочки поставок, включают в себя многочисленные повторяющиеся и многошаговые задачи, которые можно автоматизировать в очень высокой степени с помощью агентских рабочих процессов. Используя агентов ИИ, которые понимают сложные процедуры, компании могут:

• автоматизировать извлечение данных из разных документов
• поддержание оптимального уровня запасов путем автоматического мониторинга уровня запасов, прогнозирования спроса и повторного заказа
• автоматизировать работу отдела кадров и административную работу, например, обработку документации по новому найму или обновление записей о сотрудниках

Как конструкторы агентов ИИ помогают в рабочих процессах агентов

Агентские рабочие процессы — это автономные многошаговые процессы, в которых агенты ИИ самостоятельно планируют, решают и выполняют задачи. Конструкторы агентов ИИ являются ключевыми инструментами для этих рабочих процессов, поскольку они предоставляют необходимые инструменты и возможности, необходимые для создания интеллектуальных агентов.

Другими словами, конструктор агентов ИИ по сути является платформой, которая позволяет предприятиям создавать и развертывать агентские рабочие процессы, упрощая процесс создания и управления агентами ИИ, способными работать независимо и адаптироваться к новым данным. Для предприятий это открывает целый ряд возможностей для автоматизации, инноваций и повышения эффективности во всех бизнес-функциях.

Вот почему организации отказываются от традиционной разработки ИИ в пользу более быстрого подхода к разработке, обеспечиваемого конструкторами агентов ИИ:

• Разработка с минимальным кодом с помощью интуитивно понятных интерфейсов и готовых модулей позволяет нетехническим экспертам быстро проектировать и развертывать агенты ИИ.
• Полная интеграция с корпоративными системами позволяет агентам легко получать доступ к данным и работать с ними.
• Быстрое создание прототипов и итераций означает, что команды могут ускорить тестирование
• Компании наконец-то смогут предоставить экспертам в предметной области возможность создавать индивидуальные агенты, которые действительно отражают и решают конкретные бизнес-задачи.

Astera— самый быстрый способ создания, тестирования и запуска агентов ИИ

Astera позволяет предприятиям использовать возможности ИИ, преобразуя свои данные в действенный интеллект. С нашим визуальным конструктором с функцией перетаскивания ваши команды могут быстро создавать, тестировать и развертывать интеллектуальных агентов ИИ, которые соответствуют вашим уникальным бизнес-потребностям.

Вот почему предприятия выбирают Astera:

• Быстрая разработка ИИ-агента который превращает идеи в работающих агентов ИИ за считанные часы
• Бесшовная интеграция с корпоративными источниками данных, будь то базы данных, файлы или API
• Масштабируемая и безопасная платформа который поддерживает любые LLM — OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama и даже ваши внутренние модели
• ИИ для всех позволяет каждой команде, от отдела кадров до службы поддержки клиентов, отдела продаж и маркетинга, создавать решения на основе ИИ, не прибегая к услугам специализированных команд кодирования
• Постоянное совершенствование с помощью простой среды перетаскивания, которая позволяет любому человеку легко итерировать, тестировать и оптимизировать своих агентов ИИ

Узнайте больше о том, как Astera Конструктор агентов ИИ может помочь вам создать автономных агентов ИИ за считанные часы.