Что такое агентные рабочие процессы в искусственном интеллекте? Подробное руководство по автоматизации

Старший сценарист: Прия Наха

Время чтения: 8 Минуты

Опубликовано 25 апреля 2025 года

Время от времени появляется что-то, что меняет принципы работы предприятий. Агентские рабочие процессы - одна из таких вещей. 

Концепция агентских рабочих процессов проста: что, если бы ваше программное обеспечение могло думать, принимать решения и действовать самостоятельно, как надежный коллега? 

Речь идет не о базовой автоматизации, которая следует фиксированному сценарию. Речь идет об агентах ИИ, которые понимают, что нужно сделать, разбивают это на части и находят наилучший способ достижения цели.

В этом блоге я расскажу, что такое агентские рабочие процессы, чем они отличаются от автоматизации и, самое главное, почему они важны.

Обзор искусственного интеллекта

Агентные рабочие процессы представляют собой новое поколение систем на базе ИИ, в которых интеллектуальные агенты могут самостоятельно думать, планировать и действовать для выполнения сложных задач. Эти рабочие процессы строятся с использованием таких мощных компонентов, как агенты ИИ, системы памяти, доступ к инструментам и оркестровка рабочих процессов.

Агентская автоматизация по сравнению с традиционной

• Традиционная автоматизация ограничена правилами и негибка.
• Рабочие процессы агентов динамичны. Они принимают решения, адаптируются к новой информации и совершенствуются благодаря самоанализу.

4 основных паттерна, обеспечивающих работу агентных рабочих процессов

• Планирование, использование инструментов, рефлексия и многоагентное сотрудничество - это основополагающие модели.
• Эти шаблоны работают вместе, помогая агентам решать сложные, многоэтапные задачи так же, как это делают человеческие команды.

Применение в реальном мире в различных отраслях промышленности

• От поддержки клиентов и ИТ-операций до регистрации персонала и соблюдения финансовых требований - агентские рабочие процессы уже рационализируют работу, экономят время и сокращают человеческие усилия в наиболее важных областях бизнеса.

Что такое агентные рабочие процессы в искусственном интеллекте?

Агентные рабочие процессы в искусственном интеллекте определяются как интеллектуальные системы, которые могут самостоятельно инициировать и решать сложные задачи без помощи или с минимальной помощью человека. Эти интеллектуальные решения не следуют простым шагам или серии заранее намеченных шагов. Вместо этого они разбивают сложные проблемы на более мелкие части, рассуждают и адаптируются в режиме реального времени по мере изменения ситуации.

Они опираются на такие технологии, как расширенный дизайн подсказок, рассуждения по цепочке мыслей и самоанализ, которые позволяют ИИ обдумывать проблемы, принимать решения и определять дальнейшие шаги.

Агентные рабочие процессы могут включать в себя несколько агентов ИИ, работающих вместе, каждый из которых выполняет определенную роль, образуя хорошо отлаженную систему, эффективно решающую проблемы. По мнению Гарнтера, к 2028 году 33 % корпоративных программных приложений будут включать агентный ИИ..

Вот что отличает рабочие процессы агентов от традиционной автоматизации:

Ключевые компоненты агентных рабочих процессов

Для успешной работы агентных рабочих процессов необходимо, чтобы многие компоненты работали вместе. Их можно рассматривать как строительные блоки, которые придают агентским рабочим процессам способность рассуждать, действовать и адаптироваться в изменяющихся условиях окружающей среды. Вот ключевые компоненты: 

1. Агенты искусственного интеллекта

В центре любого агентного рабочего процесса находятся агенты ИИ. Использование агентов ИИ может обеспечить предприятиям возможность автономно выполнять задачи, принимать решения и применять инструменты для выполнения работы. Многие из этих систем используют большие языковые модели (LLM) для рассуждений, интерпретации контекста и принятия решений.

Агенты искусственного интеллекта можно разделить на четыре класса в зависимости от их возможностей:

• Простые рефлекторные агенты: Действуют исключительно в ответ на присущий им входной сигнал.
• Рефлекторные агенты на основе моделей: Поддерживают некоторое внутреннее представление среды при принятии решений.
• Агенты, основанные на целях: Реагируют на изменения в окружающей среде для достижения результата.
• Агенты, основанные на полезности: Действуют в соответствии с теми действиями, которые приносят наибольшую ценность или выгоду.
• Обучающие агенты: Агенты ИИ становятся более эффективными в выполнении задач с течением времени, поскольку учатся на собственном опыте.

2. Генеративные сети ИИ и разработка подсказок

Генеративные сети искусственного интеллекта (GAIN) важны для агентских рабочих процессов, связанных с получением индивидуальных динамических результатов. 

LLM интерпретируют и генерируют контекстно-значимые текстовые ответы, основываясь в первую очередь на инструкциях в тексте. GAIN, с другой стороны, позволяют рабочим процессам автоматически создавать персональные рекомендации, персональные руководства, персональные визуальные эффекты и персональные сценарии, основанные на индивидуальных потребностях и контекстах пользователя. 

То, как вы общаетесь с искусственным интеллектом, имеет большое значение. Передовые методы разработки подсказок влияют на то, как агент интерпретирует и реагирует на инструкции. 

В процесс мышления агента можно также встроить такие продвинутые методы, как цепочка мыслей, планирование и самоанализ, чтобы улучшить его результаты. 

3. Декомпозиция задач и процесс принятия решений

Большие задачи редко выполняются за один раз. Агенты разбивают большие задачи на более мелкие и управляемые части. Декомпозиция задач помогает планировать каждый шаг выполнения задания, тем самым повышая скорость и точность.

Агенты должны обладать способностью принимать рациональные решения, если они хотят работать без постоянного контроля. Агенты могут принимать решения, обрабатывая данные из окружающей среды и интегрируя их со своими предварительными данными, а затем выбирая наиболее эффективные действия.

4. Инструменты и память

Агенты искусственного интеллекта используют внешние инструменты, чтобы расширить свой кругозор. Такими инструментами могут быть:

• Веб-поиск
• API
• Базы данных
• Интерпретаторы кодов

Агенты могут взаимодействовать с внешним миром в реальном времени с помощью вызова функций, не ограничиваясь своим обучением. Память важна для поддержания контекста и обучения:

• Краткосрочная память Позволяет агентам запоминать текущий разговор/задачу.
• Долгосрочная память Позволяет агентам запоминать и хранить полезные знания, чтобы использовать их в будущем.

Именно это делает ответы более интеллектуальными, персонализированными и последовательными во времени.

5. Оркестровка и интеграция рабочих процессов

Оркестровка рабочих процессов определяет, как задачи последовательно переходят от одного действия к другому, координируя агентов, действия и выбор в правильном порядке. Вы определяете последовательность и архитектуру всего процесса.

Агентские рабочие процессы должны легко интегрироваться с используемыми вами системами, включая CRM, службу поддержки, базы данных и коммуникации. Это гарантирует, что данные будут поступать правильно, а задачи будут выполняться так, как задумано.

Паттерны агентного рабочего процесса

В различных отраслевых справочниках, а также на основе экспертных оценок исследований и практики в области ИИ были выявлены четыре отличительные модели, которые структурируют рабочие процессы агентов. Каждый из них играет свою роль и оказывает влияние на то, как агенты ИИ могут точно и независимо решать сложные задачи.

1. Планирование (или декомпозиция задачи)

Этот паттерн основан на последовательном разбиении больших задач на более мелкие шаги. Вместо того чтобы решать сложную задачу сразу, агент ИИ будет решать ее системно. Он разбивает проблему на подзадачи, упорядочивает действия и переходит к следующему шагу в правильном порядке. 

Часть планирования включает в себя способность менять последовательность или методику, когда задача идет не так, как ожидалось. Это часть того, почему агенты ИИ могут проводить многоступенчатые рассуждения с повышенной эффективностью. 

Например, если агенту поручено устранить ошибку в программном обеспечении, он сначала прочитает сообщение об ошибке, выяснит, какие участки кодовой базы затронуты, а затем начнет отладку, шаг за шагом.

2. Использование инструментов

Агенты ИИ не ограничиваются тем, что они уже знают. С помощью инструментов они могут получать доступ к внешним системам. Это может быть живой поиск в Интернете, вызовы API, запросы к базам данных, выполнение кода; по сути, все, что предоставляет интерактивный доступ к окружающему миру в режиме реального времени. 

Когда агент выбирает инструмент, он участвует в так называемом вызове функции. По сути, он использует ресурсы, выходящие за рамки его подготовки, для более эффективного выполнения задач. 

Особенно мощным примером этого является Агентский RAG (Retrieval-Augmented Generation), когда агенты могут искать, извлекать и объединять несколько источников данных для получения более точного и актуального ответа.

3. Отражение

Благодаря рефлексии агенты могут выносить суждения о своей работе. После выполнения задачи агент ИИ может поразмыслить и определить, был ли его подход верным (или правильным), обнаружить ошибки и скорректировать свой подход. Это означает, что агент может продолжать совершенствоваться, не нуждаясь в корректирующей обратной связи со стороны человека.

Например, агент пишет некоторый код. Агент может запустить этот код в безопасной тестовой среде (песочница), выявить ошибки и приспособиться к выполнению другой версии кода. Этот итеративный процесс совершенствования приближает агента к тому, как может обучаться и адаптироваться способный человек.

4. Многоагентное взаимодействие

В некоторых случаях для решения проблемы требуется команда людей с разными навыками и функциями. Именно так поступают многочисленные агенты ИИ. Агенты с разными сильными и слабыми сторонами могут работать вместе для выполнения сложных задач.

Каждый агент выполняет отдельную задачу, и они координируют свои действия для достижения конечной цели с большей эффективностью, чем это мог бы сделать один агент в одиночку.

Например, цепочка поставок подразумевает способность одного агента следить за уровнем запасов, а другого - своевременно и эффективно связываться с поставщиками. Два агента синхронно выполняют эти функции с минимальным участием человека. 

Почему агентские шаблоны рабочего процесса имеют значение?

Эти четыре паттерна лежат в основе современных агентских рабочих процессов. Они часто используются вместе в зависимости от потребностей бизнеса. Их совокупная сила придает агентным рабочим процессам гибкость, автономность и адаптивность для решения задач в реальном мире.  

Как Эндрю Нг, основатель компании DeepLearning. AI отметил, что эти паттерны представляют собой следующий большой толчок для ИИ. Мы больше не просто получаем ИИ для выполнения задач. Мы хотим, чтобы ИИ выполнял задачи разумно и самостоятельно.

Вот простая таблица, которая поможет вам понять, что, хотя они и используются как синонимы, архитектура агентского рабочего процесса и паттерны агентского рабочего процесса - это разные вещи. 

Преимущества внедрения агентских рабочих процессов

Агентные рабочие процессы представляют собой значительный шаг вперед в области автоматизации. Эти рабочие процессы адаптивны, динамичны и могут справляться со сложностями без вмешательства человека. Здесь мы кратко опишем наиболее важные преимущества:

1. Ускорение работы и сокращение ручного труда: Агентные рабочие процессы позволяют агентам ИИ упрощать задачи и выполнять их поэтапно. Это повышает скорость выполнения, сводит к минимуму ручное общение "туда-сюда" и особенно ценно при выполнении постоянных повторяющихся задач.
2. Повышенная масштабируемость и экономическая эффективность: Растущие потребности бизнеса позволяют плавно масштабировать агентские рабочие процессы. ИИ-агенты распределяют нагрузку и используют преимущества рабочих процессов с разделением нагрузки, что снижает затраты на привлечение дополнительных сотрудников или создание дополнительной инфраструктуры.
3. Улучшение согласованности и принятия решений: Агенты ИИ используют структурированные рабочие процессы для принятия решений на основе логики и данных в режиме реального времени. Это означает, что агенты ИИ более надежно согласованы, снижают количество человеческих ошибок и позволяют командам принимать более обоснованные, основанные на данных решения с высокой скоростью в таких критически важных областях, как финансы, операции или безопасность.

Проблемы и ограничения агентных рабочих процессов

Хотя агентные рабочие процессы открывают широкие возможности, они также имеют свои недостатки. Они могут быть проблематичными с технической, этической и операционной точки зрения. Поэтому компании должны знать о проблемах и планировать соответствующую дорожную карту.

1. Высокие требования к инфраструктуре: Организация агентных рабочих процессов требует больших вычислительных мощностей, бесшовной интеграции и постоянного обслуживания, что делает ее ресурсоемкой.
2. Зависимость от данных и проблемы интеграции: Системы искусственного интеллекта в значительной степени зависят от высококачественных данных, поступающих в режиме реального времени. Некачественные или необъективные данные могут привести к неточным или несправедливым результатам. Некоторые компании также жалуются на то, что эти модели ИИ плохо интегрируются с существующими системами.
3. Риски для безопасности и конфиденциальности: Агенты искусственного интеллекта часто получают доступ к конфиденциальным данным, что повышает необходимость в строгих мерах безопасности во избежание утечек и обеспечения соответствия нормативным требованиям.

Примеры использования агентских рабочих процессов в промышленности

Рабочие процессы с использованием агентного ИИ внедряются в различных отраслях. Теперь они включают в себя более сложные задачи, требующие определенного уровня принятия решений, рассуждений, планирования и адаптации в ограниченных масштабах и временных рамках. Теперь давайте рассмотрим, как агентные рабочие процессы решают реальные проблемы.

1. Автоматизация обслуживания клиентов с помощью агентского искусственного интеллекта

Поддержка клиентов представляет собой один из самых ресурсоемких процессов в любом бизнесе. Люди обращаются в компании по электронной почте, в чатах, социальных сетях и по телефону. Это может быть очень сложной задачей! Именно здесь на помощь приходят агентские рабочие процессы.

Агенты выполняют множество процессов поддержки, таких как ответы на вопросы, руководство пользователями при выполнении общих действий и сбор важной информации, например номеров заказов или скриншотов. Все это делается до того, как в процесс вмешивается человек. Такие компании, как Papier также смогли использовать агентов для круглосуточной поддержки клиентов в разных часовых поясах.

2. Рабочие процессы разрешения инцидентов в ИТ и DevOps

ИТ-команды находятся под постоянным давлением необходимости быстро устранять неполадки. Но реальность такова, что не каждый сигнал тревоги требует участия человека. Благодаря агентским рабочим процессам агенты ИИ ведут себя как цифровые службы быстрого реагирования. Они могут диагностировать проблемы, перезапускать системы и даже тестировать исправления до того, как в разговор вступит человек.

Эти агенты - не просто "пожалуйста, нажмите 1 для получения поддержки". чатботы. Эти ИИ участвуют в реальных, многооборотных диалогах и могут адаптироваться по мере получения новых знаний.

Они знают, как изучать системные журналы, экспериментировать с различными потенциальными исправлениями и предоставлять отчеты, если возникает необходимость в эскалации проблемы. Это избавляет ИТ-команды от многочасовых переписок, особенно при решении таких распространенных проблем, как сброс пароля или установка программного обеспечения.

3. Автоматизация работы с кадрами и регистрации на сайте с помощью автономных рабочих процессов

Приход нового человека в вашу организацию - это всегда интересно. Но часто это просто одна задача за другой: учетные записи, формы, инструменты и чтение документации. Агентские рабочие процессы могут помочь в этом, поскольку они выполняют все действия за кулисами.

Агенты с искусственным интеллектом могут сканировать резюме, отфильтровывать кандидатов в соответствии с требованиями вакансии и даже назначать собеседования. Как только человек принят на работу, рабочий процесс не останавливается. Вход в систему, учебные модули, общие вопросы HR и т. д. - всего много.

Использование этого типа рабочего процесса автоматизирует автоматизирует эти основные задачи, помогает свести к минимуму вариативность и создает лучший опыт как для организации, нанимающей сотрудников, так и для них самих.

4. Комплаенс и финансовая отчетность в агентских системах

Работа по соблюдению нормативных требований в сфере финансов и бухгалтерского учета может быть скучной, ориентированной на детали и сопряженной с высоким риском. Агентские рабочие процессы способны привнести в эту сферу немного интеллекта. Они способны изучать данные, определять потенциальные зоны риска и выделять несоответствия в таких сложных отчетах.

Например, Компания Petrobras использовала агентские рабочие процессы и смогла выявить возможности экономии на налогах на основе сложных финансовых схем в уже имеющихся данных о сделках. В противном случае человеку потребовалось бы гораздо больше времени, чтобы выявить такую возможность.

Как ControlHippo использует агентские рабочие процессы для многоканальной поддержки клиентов?

ControlHippo сделал большой шаг вперед, сделав поддержку клиентов более интеллектуальной и гибкой. Наш обновленный Flow Builder теперь включает в себя мощную функцию AI Agent, призванную помочь компаниям вести диалог с клиентами более естественно, даже если все идет не совсем так, как планировалось.

Вот как мы используем агентские рабочие процессы для улучшения поддержки клиентов:

Встроенные пользовательские агенты искусственного интеллекта

• Легко добавляйте агентов искусственного интеллекта в рабочий процесс.
• Выбирайте между простой пошаговой настройкой и более детальной ручной конфигурацией.
• Используйте агентов для сбора информации о клиентах (например, имени, электронной почты) или ответов на вопросы из вашей базы знаний.

Плавно справляется с неожиданными входами

• Если клиент скажет что-то незапланированное, ИИ не нарушит ход беседы.
• Установите запасные варианты ответов, чтобы поддерживать естественный ход беседы.

Поддерживает две ключевые цели

• Сбор информации - Идеально подходит для сбора информации, ввода в курс дела и заполнения форм.
• Отвечайте на вопросы - Отлично подходит для поддержки клиентов, используя свою базу знаний для точного ответа.

Высокая настраиваемость

• Добавляйте переменные, отмечайте поля как необходимые и определяйте конкретные действия в зависимости от ответов клиентов.
• Настройте поток в соответствии с различными потребностями бизнеса, такими как поддержка, привлечение клиентов или проведение опросов.

Поддержка многоканальных каналов становится разумной и бесшовной

• Независимо от того, как и куда обращается клиент (чат, электронная почта и т. д.), агент поддерживает плавный, оперативный и учитывающий контекст разговор.

Заключение

Агентские рабочие процессы - это более разумный способ работы. Предоставив агентам ИИ возможность самостоятельно принимать решения и выполнять действия, компании смогут сэкономить время, масштабировать свою деятельность и улучшить качество обслуживания клиентов.

Как человек, который видел, сколько ручных усилий приходится прилагать для выполнения рутинных задач, я могу с уверенностью сказать, что этот сдвиг давно назрел. И что самое приятное? Речь идет не о замене людей. Речь идет о том, чтобы освободить их для работы над тем, что имеет значение.

Если вы все еще делаете все вручную, возможно, настало время позволить агентам управлять вашими рабочими процессами. Почему бы не начать бесплатную пробную версию ControlHippo?

Обновлено 28 апреля 2025 г.

Priya Naha

Priya Naha is a skilled technical content writer with a specialization in business communication and omnichannel communication platforms. Her expertise lies in translating complex concepts into clear, engaging content that resonates with diverse audiences. Focused on business communication solutions, Priya excels in delivering informative and practical insights through her writing.