Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов

Автоматизация процессов с помощью ИИ-агентов

Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов представляет собой инновационный подход, позволяющий компаниям оптимизировать свои операции без необходимости глубоких технических знаний. Основой данной системы служат три ключевые платформы: ChatGPT для обработки и генерации текстовых запросов, Make для автоматизации процессов и Relevance AI для создания специализированных ИИ-агентов. Процесс начинается с поступления запроса, который может быть инициирован пользователем через чат-бота или запланирован в другом сервисе. ИИ-агенты, в свою очередь, берут на себя выполнение заданий, разделяя их на подзадачи и назначая каждому агенту конкретные роли. Это упрощает взаимодействие между различными компонентами, превращая сложные процессы в управляемые задачи без кодирования. Современные возможности позволяют автоматизировать широкий спектр действий, от поиска авиабилетов до обработки лидов и уведомлений в корпоративных чатах, открывая новые горизонты для бизнеса.

Введение в мир ИИ-автоматизации

Современные бизнес-процессы становятся все более сложными и многоуровневыми, что делает их автоматизацию особенно актуальной. В условиях растущей конкуренции компании стремятся оптимизировать свои ресурсы и время, и здесь на помощь приходят ИИ-агенты. Ben Van Sprundel, основатель агентства, специализирующегося на внедрении ИИ-решений, предлагает инновационный подход, позволяющий любому желающему автоматизировать задачи, не имея глубоких знаний программирования. На основе принципа no-code, доступного любому пользователю, внедрение системы становится доступным. Однако, важно понимать, что успешная реализация требует тщательной настройки и тестирования. Основой его решения являются три ключевые платформы — ChatGPT, Make и Relevance AI, которые позволяют обрабатывать запросы и интегрировать разные сервисы. Такой подход значительно облегчает взаимодействие с различными инструментами и сервисами, делая автоматизацию доступной для широкого круга компаний.

Основные платформы для реализации

В основе описанного подхода к автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов лежат три ключевые платформы, каждая из которых выполняет уникальную роль. Первая из них — ChatGPT, который служит для распознавания входящего текста и обработки промежуточных результатов. Эта платформа, или другая подходящая LLM, получает запросы и формирует ответы, что позволяет авторам устанавливать коммуникацию между пользователем и системой. Второй элемент — Make. Эта платформа для автоматизации процессов позволяет интегрировать различные сервисы и управлять данными, обеспечивая бесшовную работу между ними. Третья платформа — Relevance AI, предназначена для создания ИИ-агентов. Она позволяет разработать конкретные роли и правила работы для каждого агента, что делает систему гибкой и адаптивной к различным бизнес-кейсам. Эти три платформы, взаимодействуя друг с другом, создают мощный инструмент, способный эффективно обрабатывать запросы и выполнять задачи без необходимости программирования.

Как это работает: общий подход

Система автоматизации принимает на вход запросы, которые напоминают стандартные промты для нейросетей, но с акцентом на выполнение конкретных задач. Запросы могут поступать из разных источников: это могут быть сообщения, отправленные через чат-бота, или заранее запланированные действия, активируемые в определённое время через внешние системы. Например, пользователь может задать задачу, сообщив систему о необходимости найти дешевые авиабилеты и отправить результаты кому-то в мессенджере. Таким образом, автоматизация становится доступной и удобной — пользователь задает только запрос, а система сама обрабатывает его, разбивая на подзадачи и делегируя их соответствующим ИИ-агентам. Эти агенты, выполняя узкоспециализированные роли, используют API внешних сервисов, чтобы выполнить свою часть работы и вернуть результаты обратно в систему, обеспечивая эффективное и бесперебойное выполнение бизнес-процессов.

Примеры использования

Пользователи могут воспользоваться возможностями ИИ-агентов для выполнения множества задач, используя как голосовые команды, так и автоматизированные расписания. Например, вы можете отдать приказ голосом: "Найди самые дешевые авиабилеты на завтра из Самары в Москву и отправь в WhatsApp моей маме". Этот запрос подразумевает несколько действий, которые выполняются автоматически. ИИ-агент сначала ищет лучшие предложения на авиабилеты, а затем, используя другой агент для коммуникации, отправляет выбранные результаты на указанный номер в WhatsApp.

Кроме того, вы можете настроить выполнение задач по расписанию. Например, каждый день в 9:00 система может самостоятельно генерировать запрос: "Проверь мои непрочитанные письма в почте и сообщения в WhatsApp, выведи кратким списком в Google-документе". Это позволяет пользователю минимизировать время, затрачиваемое на рутинные действия, и сосредоточиться на более важных задачах. Такие возможности делают процесс управления информацией более удобным и эффективным, позволяя пользователям максимально использовать технологии для улучшения своей продуктивности.

Роль ИИ-агентов

ИИ-агенты играют ключевую роль в автоматизации бизнес-процессов, выполняя различные функции, аналогичные middleware в программировании. Каждый агент имеет свою узкую зону ответственности, что позволяет максимально эффективно обрабатывать задачи. Например, один агент может быть ответственным за работу с travel-агрегаторами для поиска авиабилетов, тогда как другой — за отправку сообщений через WhatsApp.

Агенты создаются на платформе Relevance AI, где каждую роль описывают текстовые промты. Это позволяет точно сформулировать задачи и ограничения для каждого агента. Основную координацию выполняет Executive Director Agent, который разбивает задачи на подзадачи и делегирует их соответствующим агентам в зависимости от их специализации. Благодаря специализации агентов, а также возможности использования сторонних API через сервис Make, бизнес-процессы становятся гибкими и масштабируемыми, что значительно повышает эффективность работы компании.

Разделение задач

Все конкретные действия в системе автоматизации выполняются ИИ-агентами, каждый из которых функционирует как отдельная сущность. У каждого агента есть своя четко определенная роль, набор правил функционирования, связи с другими агентами и инструменты, позволяющие ему выполнять конкретные задачи. Оптимально, чтобы ответственность агента была узкой и специализированной. Например, агент, отвечающий за коммуникацию, может быть сосредоточен исключительно на отправке и получении сообщений через определенные платформы, в то время как другой агент может быть нацелен на работу с API для поиска авиабилетов.

Если агенты имеют слишком широкие полномочия, это может привести к снижению эффективности их работы, так как задача становится слишком размытой и сложной для выполнения. Правильное разделение задач позволяет обеспечить более высокую степень координации и упрощает процесс делегирования отдельных подзадач. Каждый агент, концентрируясь на своей узкой области, демонстрирует лучшие результаты и быстро справляется с поставленными ему задачами.

Создание и функции агентов

Агенты в системе Relevance AI создаются с помощью текстовых промтов, что позволяет легко обозначить их роли и функции. Например, формулировка "Ты — агент для коммуникаций, ты умеешь получать и отправлять почту через Gmail" чётко определяет задачи, которые агент будет выполнять. Аналогично описываются правила, цели и ограничения каждого из агентов. Важным элементом структуры агентов является Executive Director Agent — агент-оркестратор, который не выполняет задачи сам, но способен разбивать комплексные задачи на более мелкие подзадачи. Он понимает, каким подчинённым агентам можно делегировать выполнение этих подзадач на основе заранее описанных ролей и функций. Такой подход позволяет достигать более высокой эффективности, так как каждый агент сосредоточен на своей узкой области ответственности, что улучшает координацию и взаимодействие в системе.

Пример работы системы

При обработке запроса на поиск авиабилетов и уведомление мамы через WhatsApp, Executive Director Agent принимает на себя функцию разделения задачи на две четко определенные подзадачи. Первая подзадача — это поиск самых дешевых авиабилетов, которая делегируется специализированному агенту, работающему с travel-агрегаторами. Этот агент использует доступные API-интерфейсы для взаимодействия с платформами, где можно найти актуальные предложения по авиабилетам. В свою очередь, он формирует запрос, отправляет его через Make и получает данные о билетах в ответ.

Вторая подзадача связана с отправкой сообщения маме. Здесь вступает в дело коммуникационный агент, который, получив информацию о билетах, формирует текст уведомления. При этом он использует свои инструменты для отправки сообщения через WhatsApp. Таким образом, выполнение задачи осуществляется синхронно и эффективно, позволяя избежать ручного вмешательства и сэкономить время пользователя. Эта схема демонстрирует, как может быть организовано взаимодействие между различными ИИ-агентами для автоматизации бизнес-процессов.

Дочерние агенты

Коммуникационный агент в системе автоматизации обладает возможностью делегировать задачи дочерним агентам, которые имеют более узкую специализацию, например, агенту для работы с Gmail или WhatsApp. Такая иерархия позволяет более эффективно распределять ответственность между агентами, минимизируя время на выполнение конкретных задач. Каждый дочерний агент получает инструменты для работы, которые представляют собой API-вызовы к сторонним сервисам. Это позволяет им выполнять специфические действия, такие как отправка электронных писем или сообщений в мессенджерах.

Платформа Make выступает связующим звеном, позволяя агентам вызывать необходимые API и настраивать взаимодействие с внешними сервисами. Например, когда коммуникационный агент получает задачу отправить сообщение через WhatsApp, он делегирует эту задачу специализированному агенту, который уже знает, как использовать API WhatsApp для отправки сообщений. Благодаря этому подходу, система автоматизации становится гибкой и многофункциональной, открывая множество возможностей для управления бизнес-процессами без написания программного кода.

Заключение

Современные технологии автоматизации, представленные Ben Van Sprundel, позволяют значительно упростить выполнение бизнес-процессов без необходимости программирования. Используя ИИ-агентов и платформы, такие как ChatGPT, Make и Relevance AI, компании могут автоматизировать задачи, которые раньше требовали ручного вмешательства. Это взаимодействие между агентами и внешними сервисами позволяет эффективно обрабатывать запросы, делегировать задачи и получать результаты в сжатые сроки.

Например, можно не только находить и отправлять информацию о авиабилетах, но и автоматически взаимодействовать с клиентами и коллегами через разные каналы связи, такие как электронная почта и мессенджеры. Это создает возможность для более быстрого реагирования на изменения обстоятельств и улучшения коммуникации внутри компании. Потенциал таких автоматизированных систем безграничен, открывая новые горизонты для бизнеса: от улучшения обслуживания клиентов до оптимизации внутренних процессов и повышения общей эффективности работы.