Создание агентов для автоматизации сложных процессов

Что такое агент?

Агенты представляют собой системы, которые способны выполнять задачи от имени пользователей с высокой степенью независимости. В отличие от традиционного программного обеспечения, которое просто помогает пользователям оптимизировать и автоматизировать рабочие процессы, агенты самостоятельно управляют этими процессами. Они действуют как надежные помощники, выполняя последовательность шагов, необходимых для достижения поставленной цели, будь то решение проблемы в службе поддержки, бронирование столика в ресторане или генерация отчета.

Ключевым отличием агентов от обычных приложений, использующих крупные языковые модели (КЯМ), является их способность управлять выполнением рабочей последовательности. Например, простые чат-боты или классификаторы настроений, которые лишь обрабатывают данные, не могут считаться агентами, так как не берут на себя ответственность за выполнение комплекса задач. Агенты используют КЯМ не только для принятия решений, но и для выбора соответствующих инструментов в зависимости от текущего состояния рабочего процесса, что позволяет им эффективно взаимодействовать с различными системами и обеспечивать выполнение задач.

Когда следует создавать агента?

Создание агентов требует нового взгляда на подходы к принятию решений и управлению сложностью в рабочих процессах. Агенты особенно полезны в ситуациях, где традиционные методы, основанные на четко установленных правилах, оказываются недостаточно эффективными. Например, при анализе мошенничества в платежах обычные системы действуют по принципу контрольного списка, заранее определяя параметры, по которым транзакции могут быть признаны подозрительными. В отличие от них, агенты способны оценивать контекст и выявлять тонкие паттерны, что позволяет им более точно идентифицировать подозрительные действия, даже когда они не нарушают конкретные правила.

При выборе рабочих процессов для автоматизации с использованием агентов следует обращать внимание на те области, где традиционная автоматизация затруднена. Это могут быть процессы с комплексными решениями, требующими понимания нюансов, а также системы, в которых количество правил становится чрезмерным и их поддержка вызывает сложности. Еще одним важным аспектом является работа с неструктурированными данными, такими как интерпретация естественного языка или взаимодействие с пользователями в разговорном формате. В таких ситуациях агенты могут принести значительные преимущества, позволяя автоматизировать процессы, которые ранее считались слишком сложными для стандартных решений.

Основы проектирования агентов

Агент в своей основной форме состоит из трех ключевых компонентов: модели, инструментов и инструкций. Выбор модели является первым шагом, и он основывается на различных сильных сторонах моделей и компромиссах, связанных с уровнем сложности задачи, латентностью и стоимостью. Например, для простых задач, таких как классификация намерений, можно использовать более легкие модели, в то время как для сложных решений, например, при обработке запросов на возврат средств, целесообразно применять более мощные модели.

Следующий компонент—инструменты, которые расширяют возможности агента, позволяя ему взаимодействовать с внешними системами и выполнять действия. Инструменты должны быть четко определены и документированы, чтобы обеспечивать гибкость и упрощать работу с агентами. Наконец, инструкции, служащие руководством для действия агента, должны быть ясными и подробно прописанными. Хорошо оформленные инструкции минимизируют двусмысленность и способствуют более эффективному выполнению задач, что в свою очередь приводит к снижению числа ошибок в работе агента.

Системы с одним и несколькими агентами

Один агент способен выполнять множество задач за счет поэтапного добавления новых инструментов, что делает систему более управляемой и упрощает процесс оценки и обслуживания. Это позволяет сосредоточиться на одной сложной задаче и улучшить ее исполнение. Однако в ситуациях, когда потоки работы требуют высокой степени специализации и разнообразия, возникает необходимость в нескольких агентах. В таких многоагентных системах каждый агент может принимать решения, основываясь на своей области знаний, что способствует более эффективному выполнению задач.

Существуют два основных типа организации многоагентных систем. В модели с централизованным управлением один агент выступает в роли менеджера, координируя действия специализированных агентов, каждый из которых отвечает за выполнение конкретной функции или задачи. В альтернативной децентрализованной модели агенты работают как равноправные участники, передавая задачи друг другу в зависимости от их специализации, что позволяет добиться большей гибкости и адаптивности в подходе к автоматизации сложных процессов.

Заключение

Агенты представляют собой значительный шаг вперёд в автоматизации рабочих процессов, позволяя системам не только принимать решения в условиях неоднозначности, но и эффективно взаимодействовать с различными инструментами для выполнения многошаговых задач. Для их успешной реализации критически важно сформировать надёжную основу, состоящую из мощных языковых моделей, четко определённых инструментов и структурированных инструкций. Эти элементы обеспечивают безопасность и предсказуемость работы агентов в реальных условиях. Важно начинать с простых решений, тестировать их на реальных пользователях и постепенно расширять функциональность. Такой итеративный подход позволяет максимально использовать потенциал агентов, что в конечном счёте приводит к значительным улучшениям в производительности и эффективности бизнеса.