Atrakinant automatizacijos ateitį su agentine dirbtiniu intelektu: išsamus žvilgsnis į UiPath Agent Builder ir Maestro

Sunku pastebėti, kada tai nutinka, bet patikėkite mumis, kai sakome, kad jums tai patiks.

Vienas procesas, viena užduotis, viena komanda vienu metu – automatizacija tyliai perima biurą. Ne mokslinės fantastikos prasme, o tikra, kasdiene prasme: mažiau spaudžių, mažiau skaičiuoklių, daugiau mąstymo.

Taip pat agentinis dirbtinis intelektas keičia tai, kaip įmonės galvoja apie robotinę procesų automatizaciją (RPA).

Būkime atviri – pasauliui nereikia dar vienos DI antraštės.

Žmonės nebenori girdėti apie DI. Jie nori matyti, kaip jis veikia.

Šiame straipsnyje nagrinėjama naujausia UiPath platformos raida, daugiausia dėmesio skiriant jų agentinio DI galimybėms: Agent Builder ir Maestro.

Verčiau žiūrite nei skaitote? Apsilankykite mūsų „YouTube“ kanale ir pažiūrėkite internetinį seminarą, kuriuo remiasi šis straipsnis:

Agentinis dirbtinis intelektas pristato automatizacijos filosofiją, kurioje DI agentai mąsto, suteikdami žmogiško samprotavimo, robotai ir integracijos vykdo užduotis dvejetainiu tikslumu, o žmonės vadovauja ir priima galutinius sprendimus.

Mūsų ankstyvoji prieiga ir praktiniai bandymai su aukščiau paminėtais įrankiais mus „maloniai nustebino“ tuo, kaip apgalvotai sistema sukurta ir integruota su kitomis platformos dalimis.

Kelias nuo tradicinės RPA iki agentinės automatizacijos

Automatizacija, kurią visada pažinojome, tradiciškai buvo dominuojama RPA įrankių, kurie tiksliai vykdydavo iš anksto apibrėžtas užduotis. Žvelgiant maždaug septynerius metus atgal (nuo 2025 m.), UiPath siūlomų sprendimų portfelis buvo paprastesnis ir daugiausia sudarytas iš trijų produktų:

🔸 Studio – automatizacijoms kurti.

🔸 Orchestrator – joms orkestruoti.

🔸 Robots – vykdymui.

Šis pagrindas, kurį vadiname „Pirmuoju veiksmu“, per pastaruosius septynerius metus smarkiai išaugo dėl mokslinių tyrimų, plėtros pastangų ir įsigijimų.

Pagrindinės pridėtos galimybės:

🔸 Computer Vision, leidžianti automatizaciją apribotose aplinkose.

🔸 API Automation, supaprastinta naudojant integracijos paslaugas.

🔸 Web Interface Building senesnėms sistemoms atnaujinti.

🔸 Orchestration Enhancements, leidžiančios robotams kreiptis į žmones dėl nurodymų (Human-in-the-loop).

🔸 Intelligent Document Processing (IDP), apdorojanti struktūrizuotus, pusiau struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus dokumentus (pvz., polisus ir sutartis).

🔸 Discovery galimybės ir analizė procesams stebėti ir KPI generuoti.

🔸 GenAI moduliai, suteikiantys robotui tam tikrą „smegenų“ pojūtį, kad jis galėtų saugiai sąveikauti su įvairiais modeliais.

Ši nuolatinė inovacija lėmė dabartinę platformą, kurią UiPath laiko Nr. 1 nuo pradžios iki pabaigos veikiančia verslo automatizacijos platforma.

Antrasis veiksmas: štai ateina agentinės automatizacijos era

Remiantis tvirtu „Pirmojo veiksmo“ pagrindu – įskaitant saugumą, valdymą ir integraciją – įžengiame į kitą agentinės automatizacijos erą. Šis etapas sutelktas į DI agentus, kurie gali mąstyti ir priimti sprendimus, dirbdami kartu su tradiciniais robotais ir žmonėmis.

Pagrindiniai šios naujos eros komponentai apima AI Trust Layer, konteksto skaičiavimą ir mažai kodo reikalaujančias kūrimo galimybes. Agentai ir tradicinės RPA naudoja tuos pačius modulius, veikdami kaip automatizacijos „šveicariškas armijos peiliukas“.

Robotų ir DI agentų simbiozė

UiPath nubrėžia paralelę tarp robotų ir agentų darbo pasidalijimo ir žmogaus smegenų:

• Robotai yra taisyklėmis pagrįsti, deterministiniai ir logiški, panašiai kaip kairysis smegenų pusrutulis. Jie puikiai atlieka užduotis, kurioms reikia didelio patikimumo ir efektyvumo.
• DI agentai yra tikslų siekiantys, nedeterministiniai ir kūrybiški, panašiai kaip dešinysis smegenų pusrutulis. Jie geriausiai tinka užduotims, kurios nėra aiškiai apibrėžtos ir reikalauja didelio prisitaikymo.

Nors agentai turi daugiau kontrolės, kaip pasiekti tikslą, jie iš prigimties yra šiek tiek mažiau patikimi nei deterministiniai robotai. UiPath uždaro šią spragą per kontroliuojamą agentiškumą.

Patikimų DI agentų užtikrinimas per kontroliuojamą agentiškumą

Kontroliuojamas agentiškumas yra taktinių priemonių rinkinys, sukurtas pagerinti agento patikimumą:

1. Raginimų eksperimentavimas: interaktyvus raginimų eksperimentavimo vaizdas leidžia kūrėjams iteruoti agentą ir matyti, kaip jis veikia su skirtingais įvesties argumentais.
2. Dinaminiai vertinimai: testų atvejų rinkiniai sugeneruoja skaitinę vertę (nuo 0 iki 100), kuri matuoja agento kokybę ir veikia kaip kelrodė žvaigždė iteravimo metu.

Aukštos kokybės konteksto įtvirtinimas: tai UiPath terminas, reiškiantis Retrieval Augmented Generation (RAG), kuris kontroliuojamai pateikia agentui didelius įmonės specifinių duomenų kiekius.

DI agento sudėtinės dalys

Agentą apibrėžia keli pagrindiniai komponentai:

1. Natūralaus kalbos raginimas: tai iš esmės yra agento darbo aprašymas, apibrėžiantis tikslą ir tai, kaip jis turėtų būti pasiektas.
2. Kontekstas: įmonės specifinės žinios, tokios kaip politikos ar produkto specifikacijos, saugomos konteksto įtvirtinimo duomenų bazėse. Šios žinios leidžia agentui veikti kaip naudingam DI asistentui.
3. Įrankiai: jie leidžia agentui sąveikauti su įvairiomis sistemomis. Įrankiai gali būti integracijos paslaugų veiklos, kitos automatizacijos (RPA srautai) ar net kiti agentai. Pavyzdžiui, agentas gali iškviesti RPA srautą duomenims iš programos nuskaityti.
4. Eskalacijos: jei agentas susiduria su nenormalia situacija arba nėra tikras, kaip priimti sprendimą, jis gali eskaluoti žmogui. Šios eskalacijos pasirodo kaip pastabos Action Center.
5. Agento atmintis: kai žmogus išsprendžia eskalaciją, atsakymas gali būti išsaugotas agento atmintyje būsimiems atvejams, leidžiant jam ilgainiui tapti labiau savarankiškam.

Kalbant apie duomenų privatumą, šiuo metu UiPath agentų naudojami modeliai yra talpinami įmonės privačiame debesyje, vadinasi, duomenys nėra siunčiami išoriniams tiekėjams, tokiems kaip OpenAI.

Be to, organizacijoms, turinčioms griežtus konfidencialumo reikalavimus, planuojama galimybė „atsinešti savo modelį“.

Nuo pradžios iki pabaigos procesų orkestravimas su Maestro

Verslo procesai paprastai yra netvarkingi ir retai apsiriboja viena sistema, pvz., Salesforce ar SAP. Juose dažnai dalyvauja keli žmonės, tvarkantys duomenis. UiPath siūlo gelbėtoją – Maestro – skirtą organizuoti šias nuo pradžios iki pabaigos atliekamas veiklas, kurias vykdo žmonės, robotai ir agentai.

Jis pateikia į procesus orientuotą, „sraigtasparninį“ vaizdą, leidžiantį organizacijoms orkestruoti BPMN 2.0 žymėjimu modeliuotus procesus.

Pagrindinės Maestro funkcijos apima:

• Įgyvendinimas: procesų blokų susiejimas su UiPath veiklomis, įskaitant agentines užduotis, tradicinius RPA vykdymus, veiklas su žmogaus įsitraukimu ir net agentus, sukurtus kitose platformose (pvz., LangChain).
• Veikimas ir stebėjimas: suteikiant matomumą į atskirus proceso atvejus ir naudojant stebėjimo galimybes nustatyti kliūtis.
• Atsparumas klaidoms: įmontuoti pakartotiniai mechanizmai išsaugo atliktą darbą ilgai trunkančių procesų metu (kartais trukiančių kelias savaites).
• Optimizavimas: naudojant procesų intelekto įrankius, pvz., procesų kasybą, „kas būtų, jei“ scenarijams vykdyti ir nuolatiniam tobulinimui.

Maestro suteikia svarbių privalumų skirtingoms suinteresuotosioms pusėms:

• Automatizacijos ir DI lyderiams Maestro veikia kaip drobė, leidžianti saugiai sujungti DI agentus iš skirtingų silosų (pvz., Salesforce ar LangChain) ir orkestruoti veiklas tarp agentų, automatizacijų ir žmonių.
• Proceso savininkams jis suteikia vieną įrankį kiekvienam ciklo žingsniui: modeliuoti, įgyvendinti, valdyti, stebėti ir optimizuoti.
• IT lyderiams jis sumažina bendrą nuosavybės kainą (TCO), veikdamas kaip vienas darbo srautų valdymo variklis, palaikantis verslo taisykles ir apsaugos priemones.

Praktinė demonstracija: įdarbinimo automatizavimas naudojant agentinę orkestraciją

Kaip manome, visada geriau kažką parodyti veiksme nei apie tai kalbėti.

Vienoje demonstracijoje naudojome UiPath Maestro, kad automatizuotume įdarbinimo procesą, vykdomą visiškai per el. paštą. Tikslas buvo tvarkyti nuobodų darbą, susijusį su CV pilnumo tikrinimu, kandidatų paraiškų sujungimu ir atsakymų į pagrindinius klausimus pagal vidaus politiką teikimu.

Proceso srautas, derinantis aštuonis agentus, RPA srautus ir žmogaus patikrinimą, apėmė tokius žingsnius:

1. Pradinis atrankos agentas patikrina gaunamą el. paštą dėl įtartino turinio.
2. CV ištraukimo agentas gauna ir apibendrina duomenis iš PDF prisegtuko.
3. CV tikrinimo agentas patikrina, ar įtraukta visa reikiama informacija (pvz., kalbos lygiai).
4. Atsakymų generavimo agentas tikrina kandidato klausimus (pvz., apie šuns atsinešimą į biurą ar darbo valandas) ir generuoja atsakymus, naudodamas įmonės politiką kaip kontekstą.
5. Atsakymų surinkimo agentas sujungia grįžtamąjį ryšį ir atsakymus į atsakymo juodraštį.
6. Žmogaus patikrinimo žingsnis siunčia juodraštinį el. laišką į Action Center įdarbinimo specialistui. Įdarbinimo specialistas gali peržiūrėti struktūrizuotą CV informaciją ir redaguoti siūlomą laišką prieš jį patvirtindamas.
7. Jei duomenys yra neišsamūs, jie saugomi Data Service ir el. laiškas priskiriamas atitinkamai kategorijai.
8. Tolimesni agentai gali generuoti pokalbio klausimus ir įvertinti kandidato atitiktį, padėdami įdarbinimo specialistui.
9. Grynieji RPA srautai tvarko galutinį duomenų saugojimą SharePoint.

Tai parodo, kaip agentai gali tvarkyti nestruktūrizuotus duomenis (el. laiškus, politikos dokumentus) ir užduotis, reikalaujančias taisyklių interpretacijos, taip plečiant automatizacijos galimybes už tradicinių taisyklių pagrindu veikiančių srautų ribų.

Patikimo agento, orientuoto į paprastas užduotis, sukūrimas gali užtrukti apie 1–2 valandas, nors išsamus testavimas reikalauja papildomo laiko, siekiant užtikrinti kokybę visuose scenarijuose.

Dažniausiai užduodami klausimai (DUK)

Kokius klausimus uždavė webinaro dalyviai?

Kaip gerai DI agentai tvarkosi su sudėtingais dokumentais, tokiais kaip gyvenimo aprašymai su lentelėmis?

DI agentai paprastai labai gerai tvarkosi su sudėtingais dokumentais, įskaitant gyvenimo aprašymus su lentelėmis ir įvairiais formatais. Tačiau kai kurie išimtiniai atvejai, pavyzdžiui, vertinimai žvaigždutėmis, gali kelti iššūkių. Nuolatinis testavimas ir tobulinimas padeda pagerinti tikslumą tokiuose scenarijuose.

Ar „human-in-the-loop“ sąsaja gali rodyti originalius dokumentus arba nuorodas patvirtinimo metu?

Taip, „UiPath“ programos ir Action Center siūlo plačias pritaikymo galimybes, leidžiančias įtraukti nuorodas į originalius dokumentus arba priedus, taip suteikiant žmonėms, tikrinantiems informaciją, prieigą prie visos reikalingos informacijos patvirtinimo metu.

Ar naudojant „UiPath“ agentus duomenys siunčiami išoriniams DI tiekėjams, tokiems kaip OpenAI?

Ne, dabartiniai modeliai, naudojami „UiPath“ agentų, yra talpinami „UiPath“ privačioje debesijos infrastruktūroje, užtikrinant duomenų privatumą ir saugumą. Be to, ateityje planuojama galimybė „atsinešti savo modelį“ („bring your own model“) organizacijoms, kurioms taikomi griežti konfidencialumo reikalavimai.

Kiek kainuoja sukurti ir valdyti DI agentą?

Kainodara yra pagrįsta naudojimu ir priklauso nuo agento sudėtingumo bei naudojimo apimties. Sudėtingesni agentai su didesniu užklausų skaičiumi kainuoja daugiau. Tiksliam įvertinimui rekomenduojama kreiptis į „UiPath“ arba „Office Samurai“ ekspertus.

Kiek laiko užtrunka sukurti patikimą DI agentą?

Paprasto agento kūrimui gali prireikti 1–2 valandų, tačiau kruopštus testavimas, užtikrinantis patikimumą, gali užtrukti ilgiau. Geriausia praktika – sutelkti agentus į konkrečias užduotis, o ne bandyti automatizuoti visą procesą viename agente.

Kada reikėtų naudoti „UiPath Maestro“, o kada – kitus DI orkestravimo įrankius, pavyzdžiui, N10?

„Maestro“ yra idealus sprendimas įmonių masto automatizacijai, kur reikalingas tvirtas saugumas, patikimumas ir mastelio keitimas. Tuo tarpu tokie įrankiai kaip N10 gali būti tinkamesni nišinėms arba nuo nulio kuriamoms individualioms sprendimams. „Maestro“ glaudžiai integruojasi su „UiPath“ ekosistema ir siūlo išsamią darbo srautų valdymo variklį.

Ką reiškia nustatymas „temperature“ agentų testavime?

„Temperature“ nustatymas reguliuoja DI modelio atsakymų kūrybiškumą arba atsitiktinumą. Vertė 0 reiškia deterministinius ir tikslius atsakymus, o vertė 1 leidžia daugiau kūrybinės laisvės. Daugumai verslo automatizacijų pageidautina naudoti žemą „temperature“ reikšmę, siekiant užtikrinti nuoseklumą.

Kaip „Maestro“ susijęs su „UiPath Orchestrator“?

„Maestro“ veikia kaip procesų modeliavimui ir orkestravimui skirta sąsaja, kuri integruojasi su „UiPath Orchestrator“. Sukūrę procesus „Maestro“, juos galite diegti ir paleisti per „Orchestrator“, naudodamiesi jo planavimo, stebėjimo ir valdymo funkcijomis.

Nebijokite agentinio DI revoliucijos

Agentinis DI ir orkestracija, sukurta per Maestro, nepakeičia RPA – jie ją sustiprina.

Derindami RPA su DI, įgaunate bendradarbį, kuris yra „protingesnis“ nei bet kada anksčiau, sklandžiai įtraukiant žmogaus priežiūrą, kai reikia.

Jei jums sunku su komunikacija, klausimais, užduotimis, reikalaujančiomis dokumentų interpretacijos, arba nestruktūrizuotais duomenimis, agentai gali tapti jūsų asmeniniu asistentu. UiPath Agent Builder ir Maestro suteikia galingą, integruotą platformą, leidžiančią saugiai ir patikimai automatizuoti sudėtingus, nestruktūrizuotus darbo srautus įmonės mastu.

Automatizacijos ateitis formuojasi; jei jūsų procesai „šaukiasi“ agentinės intervencijos, Office Samurai pasiruošęs padėti tai įgyvendinti.