Внедрение агентов ИИ в производство:решающая роль проектирования платформ

Модели рассуждения развиваются, но их производство по-прежнему затруднено

Модели рассуждения быстро развивались. Системы теперь могут анализировать документы, писать код и выносить суждения, которые когда-то прочно находились в сфере исследований. Тем не менее, несмотря на эти достижения, большинству инициатив в области искусственного интеллекта по-прежнему трудно достичь производственных сред, где важны согласованность, управление и надежность. Фактически, недавний отчет MIT показал, что лишь небольшая часть проектов ИИ воплощается в повседневную деятельность.

Выступая на главной сцене FUSION, нашего главного мероприятия для клиентов 2025 года, Джерри Лю, основатель LlamaIndex, хорошо резюмировал задачу:

«Самым большим препятствием для внедрения ИИ является ваша собственная способность контекстуализировать и разрабатывать рабочие процессы этих моделей».

Другими словами, препятствием для реализации ИИ являются не модели. Это окружающая их операционная структура:оркестровка, наблюдаемость, управление, интеграция и способность переходить от экспериментальных идей к надежному исполнению.

Для руководителей по автоматизации и эксплуатации, оценивающих, где построить агентские рабочие процессы, ключевым фактором больше является не то, какая платформа обеспечивает наиболее впечатляющую демонстрацию, а какая из них последовательно поддерживает переход от прототипа к производству.

Для агентских рабочих процессов требуется нечто большее, чем просто искусственный интеллект

Команды, которые надежно внедряют ИИ, понимают, что реальные агентные приложения сочетают в себе несколько режимов выполнения:детерминистическую логику, человеческое суждение и целенаправленное рассуждение ИИ.

Возьмем типичный рабочий процесс одобрения поездки. Запрос подается через детерминированную форму. Агент извлекает детали политики из сложной документации, используя рассуждения на основе искусственного интеллекта. Менеджер рассматривает и утверждает. Финансы проводят финальную проверку. Затем путешествие бронируется с использованием детерминированных правил.

Хотя компонент искусственного интеллекта явно важен в этом процессе, он является лишь одним сегментом в более широкой операционной цепочке. Без оркестровки, мониторинга и управления всем потоком даже сложные модели рассуждений остаются ограниченными демонстрациями, а не производством.

Платформы разработки общего назначения часто служат надежными строительными блоками для сегментов рассуждений. Но для устойчивого успеха в работе необходима среда, предназначенная для объединения рассуждений ИИ с более широким бизнес-процессом — безопасно, наблюдаемо и с четким контролем каждого шага.

Платформа, созданная для агентских рабочих процессов

Платформа UiPath Platform™ подходит к агентской автоматизации на основе глубокого опыта выполнения корпоративных процессов. Это наследие влияет на то, как сегодня команды создают, организуют и управляют рабочими процессами на основе ИИ, особенно при переходе от ранних экспериментов к средам, требующим предсказуемости и контроля.

Организация сквозного рабочего процесса

Современные агентные системы сочетают в себе вызов моделей, детерминированную логику, одобрение человека и системную интеграцию. Унифицированный уровень оркестрации объединяет эти элементы в единый операционный поток, позволяя командам видеть, на каком этапе находится процесс, как были приняты решения и какие действия еще предстоит выполнить.

Вместо координации отдельных инструментов для каждого этапа оркестровка происходит в одном месте. Это снижает операционные накладные расходы, уточняет право собственности и обеспечивает более последовательное выполнение.

Сквозная наблюдаемость

Когда рабочие процессы охватывают несколько уровней принятия решений — рассуждения ИИ, детерминированную логику, человеческое взаимодействие и системные вызовы — наблюдаемость становится центральным элементом надежности. Платформа предоставляет подробные трассировки выполнения, которые объединяют журналы рассуждений с детерминированными журналами процессов, позволяя командам видеть, как агент пришел к решению и как процесс переходил от одного этапа к другому.

Подсказки, использование инструментов, передача управления между людьми и автоматизацией, вызовы интеграции и пути бизнес-логики — все это отображается в одной и той же трассировке. Такой уровень прозрачности помогает командам диагностировать проблемы, улучшать поведение агентов и сохранять уверенность в решениях, принимаемых в больших масштабах.

Управление и уровень доверия ИИ

Агентские системы, работающие в производстве, требуют последовательных ограждений. Уровень доверия UiPath AI обеспечивает централизованный контроль за генеративными взаимодействиями ИИ, маскируя личную информацию до того, как она достигнет модели, обеспечивая соблюдение выбора политики, аудит использования и управление контролем затрат.

Команды могут запускать модели, предоставленные платформой, или предлагать свои собственные, независимо от того, размещены ли они в частном порядке, под управлением облака или точно настроены для конкретных доменов. Все они наследуют одно и то же управление и контроль, обеспечивая единообразие работы независимо от выбора модели.

Корпоративная интеграция, поддерживающая операционное масштабирование

Большинство агентских рабочих процессов затрагивают основные бизнес-системы — планирование ресурсов предприятия (ERP), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), хранилища документов, системы обслуживания клиентов, платформы данных и многое другое. Платформа включает в себя обширную библиотеку интеграций корпоративного уровня, разработанную для множества крупномасштабных развертываний. Это позволяет агентам получать данные из операционных систем или выполнять действия внутри них без необходимости создавать и поддерживать специальные коннекторы.

Рассуждения о неструктурированных данных

Многие процессы автоматизации начинаются с неструктурированных входных данных:PDF-файлов, отчетов или смешанного контента. Благодаря прямой интеграции с системами оркестрации данных, такими как LlamaIndex, платформа позволяет агентам анализировать большие объемы неструктурированного материала. Возможности обработки документов преобразуют сложные входные данные в структурированные форматы, подходящие для использования в моделях, гарантируя, что агенты смогут работать с реальными документами, а не просто с аккуратно отформатированными образцами.

Открытый и гибкий выбор моделей

Производительность модели быстро развивается. Команды часто выбирают разные модели для разных задач:одну для структурированного рассуждения, другую для долгосрочного контекстного анализа, третью для голосового или мультимодального взаимодействия, а иногда и модели, специфичные для предметной области, для регламентированной или конфиденциальной работы.

Платформа разработана с учетом такой гибкости. Агенты могут вызывать несколько моделей в рамках одного рабочего процесса, а команды могут выбирать правильную модель для каждого шага без реструктуризации своего процесса. Это помогает организациям адаптироваться к изменениям ландшафта, сохраняя преемственность даже при появлении новых вариантов модели или изменении производительности.

Глубокая совместимость экосистем

Чтобы обеспечить такую гибкость, платформа глубоко интегрируется с ведущими поставщиками моделей искусственного интеллекта, облачными сервисами, корпоративными программными системами и платформами агентов с открытым исходным кодом, не привязывая пользователей к какому-либо конкретному поставщику.

Сюда входит двунаправленное взаимодействие агентов с диалоговыми платформами, соединения оркестрации с облаками корпоративных данных, поддержка открытых инфраструктур агентов и инструментов оценки, а также совместимость со шлюзами моделей, которые позволяют командам включать модели, размещенные в частном порядке или точно настроенные. Открытый дизайн платформы позволяет организациям со временем совершенствовать свои модели и инструменты, сохраняя при этом единообразные методы управления и эксплуатации.

Инструменты для тестирования, оценки и улучшения агентов

Создать агентов относительно просто. Развертывание агентов, которые надежно работают в рабочей среде, требует тщательного тестирования, оценки и доработки. Платформа включает в себя возможности, созданные специально для поддержки этого жизненного цикла эксплуатации.

Команды могут моделировать поведение агентов, используя синтетические данные или макеты инструментов, что особенно полезно, когда реальные системы еще не готовы или при тестировании крайних случаев, которые могут привести к нежелательным оперативным транзакциям. Эти симуляции четко отображаются в истории выполнения, что позволяет легко отделить их от реальных данных выполнения.

Наборы оценок позволяют командам измерять производительность агентов в различных сценариях. Доступны как детерминированные оценщики, так и оценщики на основе LLM, и команды могут создавать собственные оценщики, соответствующие их бизнес-контексту. Предварительно созданные оценщики оценивают правильность выходных данных, согласованность пошаговой траектории и другие факторы, влияющие на надежность.

Оценка работоспособности агента объединяет оперативное качество, настройку инструментов, проект схемы и охват оценки, чтобы указать на готовность к производству. Рекомендации, сгенерированные оптимизатором агента, указывают на те места, где улучшения будут иметь наибольший эффект, помогая командам эффективно сосредоточить свои усилия по усовершенствованию.

Гибкость развертывания в соответствии с реальными требованиями

Организации действуют в различных средах. Некоторые работают полностью в облаке. У других есть строгие требования к хранению данных, регулируемая среда или инфраструктура, которая должна оставаться изолированной.

Платформа поддерживает все эти сценарии:облачные развертывания, локальные установки, среды на базе Linux, серверы без ОС и кластеры Kubernetes, включая AKS, EKS и OpenShift. В изолированных средах вся платформа может работать без доступа в Интернет. Недавние обновления включают расширенную поддержку IPv6, двухстековую сеть, расширенные возможности аварийного восстановления и поддержку нескольких экземпляров в одном кластере Kubernetes.

Такая гибкость гарантирует, что агентские рабочие процессы могут адаптироваться к реалиям инфраструктуры каждой организации и требованиям соответствия требованиям.

Объединение низкого и профессионального кода для современных команд

Модели рассуждения меняют способ построения автоматизации. Все чаще нетехнические пользователи могут описывать то, что им нужно, на естественном языке, а системы могут генерировать первоначальный рабочий процесс. Это расширяет круг лиц, которые могут участвовать в автоматизации зданий, одновременно увеличивая потребность в платформе, которая поддерживает как быстрое создание, так и строгую эксплуатацию.

Платформа UiPath Platform™ уже давно поддерживает оба конца этого спектра. Инструменты Low-code обеспечивают скорость и доступность, а возможности pro-code позволяют разработчикам реализовывать сложную логику, глубоко интегрироваться с системами и управлять полным жизненным циклом автоматизации производства. Создание с помощью искусственного интеллекта теперь ускоряет создание первоначального рабочего процесса, а разработчики совершенствуют и расширяют автоматизацию по мере перехода к производству.

Поскольку оба подхода основаны на одной и той же основе, организации избегают фрагментации, которая часто возникает между экспериментированием и оперативным развертыванием.

Начало работы:от отдельных лиц к корпоративным командам

Независимо от того, учится ли кто-то, создает для небольшой команды или руководит крупномасштабным внедрением, платформа поддерживает последовательный путь от ранних экспериментов к устойчивым производственным операциям.

Физические лица могут начать с бесплатной версии Community Edition, которая включает ежедневное использование LLM и доступ к комплексным учебным ресурсам через Академию UiPath. Поскольку обучение происходит на той же платформе, которая используется в корпоративных условиях, навыки переносятся непосредственно в реальные проекты.

Небольшие команды могут воспользоваться библиотеками шаблонов и большим сообществом практиков, которые делятся передовым опытом. По мере роста потребностей среда масштабируется вместе с ними, что позволяет избежать необходимости в разрушительных миграциях в дальнейшем.

Корпоративные команды, проводящие проверку концепций, получают выгоду от того, что управление и соблюдение требований заложены с самого начала. Это упрощает демонстрацию заинтересованным сторонам того, как экспериментальный агент может перейти к управляемому, наблюдаемому рабочему процессу производственного уровня.

Организации, объединяющие разрозненные эксперименты с ИИ, часто достигают точки, когда оркестровка, наблюдаемость и операционная стабильность имеют большее значение, чем изолированные демонстрации. Платформа объединяет эти возможности, и команды могут помочь организациям плавно перейти к новой модели и разработать рабочие процессы, ориентированные на производство с первого дня.

Почему навыки, полученные здесь, имеют значение

Платформу UiPath используют тысячи организаций по всему миру, включая многие крупнейшие предприятия мира. В результате профессионалы, которые учатся здесь проектировать и управлять рабочими процессами, получают навыки, непосредственно применимые к реальным средам.

Для руководителей в сфере автоматизации и эксплуатации это означает, что инвестиции в опыт работы с платформами одновременно укрепляют как организационные возможности, так и готовность талантов.

Попробуйте UiPath бесплатно.

Присоединяйтесь к сообществу UiPath .