W szybko rozwijającym się obszarze inteligentnej automatyzacji koncepcja agentowej sztucznej inteligencji zmienia sposób, w jaki firmy podchodzą do Robotic Process Automation (RPA). Ten artykuł analizuje rozwój platformy UiPath, ze szczególnym uwzględnieniem ich możliwości agentowej sztucznej inteligencji – Agent Builder i Maestro.
Zaglądamy w to, jak agenci AI zmieniają tradycyjną automatyzację, łącząc ludzkie rozumowanie z robotyczną precyzją. To nie tylko podążanie za rynkowymi trendami – przypadki, w których tradycyjne Robotic Process Automation zawodzi, zaczęły się już gromadzić. Teraz nadszedł czas, by wreszcie się z nimi uporać.
A przynajmniej spróbować.
Wolisz oglądać niż czytać? Sprawdź nasz kanał na YouTube i obejrzyj webinar, na którym oparty jest poniższy artykuł:
Podróż od tradycyjnego RPA do Agentowej Automatyzacji
Światem automatyzacji od dawna rządzą narzędzia RPA, które wykonują z góry określone zadania z binarną precyzją. Jednak w miarę jak organizacje stają przed coraz bardziej złożonymi procesami obejmującymi dane niestrukturalne, niuanse regulacyjne oraz interakcje międzyludzkie, potrzeba bardziej elastycznych i inteligentnych systemów staje się oczywista. Wkracza agentic AI – filozofia, w której agenci AI myślą, roboty wykonują, a ludzie kierują.
Wydaje się, że teraz wszyscy tworzą agentów. Ta zmiana podejścia jest kluczowa, by rozpocząć nowe projekty i rozwiązać problemy, które wcześniej wydawały się niemożliwe. Jednak równie ważne jest dobre połączenie RPA i sztucznej inteligencji. Dzięki wczesnemu dostępowi i praktycznym testom platformy odkryliśmy przemyślany system, który łączy agentów AI z tradycyjnym RPA i pracą ludzi. System wciąż się rozwija, ale już teraz daje naszemu klientowi nowe możliwości.
Aby zrozumieć, z czego możemy dziś korzystać, warto spojrzeć wstecz na rozwój platformy w ciągu ostatnich siedmiu lat. Początkowo UiPath oferował trzy podstawowe, darmowe produkty:
- Studio: do tworzenia robotycznych automatyzacji.
- Orchestrator: do zarządzania i koordynowania robotami.
- Robots: do wykonywania zadań automatyzacji.
Od tego czasu platforma rozwinęła się dzięki wewnętrznym badaniom i rozwojowi oraz strategicznym przejęciom, dodając funkcje, które odpowiadają na złożoność współczesnych środowisk korporacyjnych:
- Computer Vision: umożliwiające automatyzację w ograniczonych środowiskach dzięki wizualnemu rozpoznawaniu zawartości ekranu.
- API Automation: uproszczenie integracji dla programistów dzięki usługom integracyjnym.
- Tworzenie interfejsów webowych: umożliwiające tworzenie nowoczesnych interfejsów, które współpracują z automatyzacjami backendowymi lub odświeżają starsze systemy bez zmiany oryginalnych aplikacji.
- Ulepszenia orkiestracji: roboty mogą teraz przekazywać sprawy do ludzi, gdy mają wątpliwości, na przykład gdy modele uczenia maszynowego dają niejednoznaczne wyniki.
- Zarządzanie i bezpieczeństwo: wprowadzenie solidnych funkcji zarządzania, zwłaszcza dla komponentów generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI).
- Wdrożenie w chmurze: oferowanie elastycznych opcji wdrożenia dostosowanych do potrzeb przedsiębiorstw.
- Discovery i analityka: dostarczanie narzędzi do analizy procesów organizacyjnych, komunikacji oraz generowania wskaźników efektywności (KPI).
- Możliwości testowania: zapewnienie niezawodności automatyzacji RPA i powiązanych aplikacji dzięki automatycznym testom.
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP): rozszerzenie zakresu z ustrukturyzowanych formularzy na nieustrukturyzowane dokumenty, takie jak polityki i umowy.
- Analiza komunikacji: czytanie, analizowanie i automatyzowanie wszelkich tekstowych kanałów komunikacji, takich jak e-maile czy zgłoszenia (ticket).
Na koniec, obecne postępy technologiczne skłoniły UiPath do stworzenia komponentów GenAI, które dają robotom „mózg” pozwalający bezpiecznie i elastycznie współpracować z różnymi modelami AI. Ta ciągła innowacja doprowadziła do tego, że obecna platforma wspiera agentic automation, gdzie agenci AI mogą samodzielnie wykonywać złożone zadania z wykorzystaniem nieustrukturyzowanych danych wejściowych.
Akt drugi: Era agentic automation
Opierając się na solidnych fundamentach, UiPath wprowadza Akt drugi – erę agentic automation. Ten etap koncentruje się na agentach AI, którzy myślą i podejmują decyzje, współpracując z tradycyjnymi robotami i ludźmi. Kluczowe elementy tej nowej ery to:
- Bezpieczeństwo i zarządzanie: utrzymywanie silnych mechanizmów kontroli, aby zapewnić bezpieczne wdrażanie AI za pomocą warstwy Trust Layer.
- Integracja i analiza kontekstu: wykorzystywanie wielu źródeł danych i API, aby zapewnić agentom pełną świadomość sytuacyjną.
- Low-Code Agent Builder: umożliwiający tworzenie agentów AI z dostosowywanymi podpowiedziami, kontekstami i narzędziami.
- Agentic Testing: ułatwiający tworzenie zestawów testowych i przypadków walidacyjnych, aby numerycznie mierzyć i poprawiać jakość agenta.
- Orkiestracja procesów: wykorzystanie procesów biznesowych modelowanych w BPMN do koordynacji działań między agentami, robotami i ludźmi.
Takie podejście pozwala organizacjom na orkiestrację złożonych przepływów pracy, w których agenci AI zajmują się kontekstem i podejmowaniem decyzji, roboty wykonują zadania oparte na regułach, a ludzie nadzorują proces i w razie potrzeby wchodzą do akcji.
Symbioza robotów i agentów AI
Porównując do ludzkiego mózgu, UiPath postrzega roboty i agentów jako siły uzupełniające się nawzajem:
- Roboty: podobnie jak lewa półkula mózgu, są uporządkowane, logiczne i deterministyczne. Doskonale radzą sobie z powtarzalnymi, opartymi na regułach zadaniami, które wymagają wysokiej niezawodności i efektywności, takimi jak przetwarzanie transakcji w systemach ERP.
- Agenci AI: podobni do prawej półkuli mózgu, są kreatywni, elastyczni i ukierunkowani na cele. Najlepiej sprawdzają się w niejasnych, nienormowanych zadaniach wymagających rozumowania, takich jak interpretacja dokumentów, odpowiadanie na pytania czy zarządzanie komunikacją.
Jednak elastyczność agentów AI wiąże się z naturalną nieprzewidywalnością. Aby temu zaradzić, UiPath stosuje koncepcję „kontrolowanej autonomii” – zestaw taktyk i funkcji mających na celu zwiększenie zaufania do agentów oraz ich niezawodności.
Zapewnianie zaufanych agentów AI
Koncepcja kontrolowanej autonomii obejmuje iteracyjne tworzenie i testowanie agentów za pomocą różnych mechanizmów:
- Eksperymentowanie z promptami: programiści mogą interaktywnie testować i udoskonalać polecenia w języku naturalnym, które definiują zachowanie agenta.
- Dynamiczne oceny: zbiory przypadków testowych generują ocenę jakości (0-100), która kieruje ciągłym doskonaleniem.
- Zakotwiczenie kontekstu: wykorzystując generację wspomaganą wyszukiwaniem (retrieval-augmented generation), agenci mają kontrolowany dostęp do dużych ilości danych specyficznych dla firmy, aby podejmować decyzje.
Te elementy łączą się, tworząc agentów AI zdolnych do dostępu do wiedzy i rozumienia kontekstu – konsolidowania informacji, podsumowywania danych oraz podejmowania decyzji – jednocześnie zachowując przejrzystość i kontrolę.
Podstawowe elementy agenta AI
Każdy agent AI składa się z kilku kluczowych elementów:
- Polecenie w języku naturalnym: „opis stanowiska” agenta, określający cel i sposób działania.
- Kontekst: wiedza specyficzna dla firmy, taka jak bazy danych, dokumenty i polityki, która kształtuje rozumienie agenta.
- Narzędzia: działania usług integracyjnych, inne automatyzacje lub nawet inni agenci, których agent AI może wywołać do wykonania zadań.
- Eskalacje: mechanizmy pozwalające agentowi na prośbę o interwencję człowieka w sytuacjach niepewnych lub nietypowych.
- Pamięć: po otrzymaniu informacji zwrotnej od człowieka agent zapisuje zdobyte doświadczenia, aby unikać powtarzania błędów.
Jednym z najważniejszych aspektów agentowej AI jest zachowanie nadzoru człowieka. Agenci są zaprojektowani tak, aby w przypadku wątpliwości eskalować sprawy do ludzi, zapewniając dokładność i kontrolę. Jest to szczególnie istotne w przypadku generatywnej AI, która czasem może generować nieprzewidywalne wyniki.
Ten modułowy design pozwala agentom AI na interakcję ze skomplikowanymi systemami przedsiębiorstwa, współpracę z robotami oraz zwracanie się o pomoc do ludzi w razie potrzeby, czyniąc ich elastycznymi elementami automatyzacji.
Zarządzanie złożonymi procesami end-to-end za pomocą Maestro
W rzeczywistych przedsiębiorstwach procesy biznesowe rzadko funkcjonują w jednym systemie. Często obejmują wiele aplikacji – takich jak Salesforce, SAP, Excel – oraz angażują wielu ludzi. Aby poradzić sobie z tą złożonością, UiPath wprowadza Maestro – narzędzie do orkiestracji procesów, które oferuje zarówno szeroki, jak i szczegółowy widok przepływów automatyzacji.
Maestro umożliwia organizacjom:
- Modelowanie procesów wizualnie przy użyciu standardowej notacji BPMN 2.0 lub importowanie istniejących map procesów.
- Realizację procesów poprzez łączenie bloków BPMN z aktywnościami UiPath, w tym zadaniami agentic, tradycyjnym RPA, działaniami human-in-the-loop oraz agentami stron trzecich.
- Uruchamianie i monitorowanie wykonania procesów z możliwością szczegółowego podglądu poszczególnych przypadków.
- Stosowanie mechanizmów ponawiania oraz odporności na błędy, aby zachować postęp w długotrwałych procesach.
- Analiza wydajności za pomocą map ciepła (heat maps) oraz process mining w celu identyfikacji wąskich gardeł i optymalizacji przepływów pracy.
Maestro działa jako centralne miejsce, w którym współpracują agenci, roboty i ludzie.
Korzyści z Maestro dla różnych użytkowników
- Liderzy automatyzacji i AI: Bezpiecznie integrują agentów AI z różnych systemów, orkiestrują złożone procesy i monitorują wydajność.
- Właściciele procesów: Zarządzają całym cyklem życia procesu – od modelowania i wdrożenia, przez monitorowanie, aż po ciągłe doskonalenie – korzystając z jednego narzędzia.
- Liderzy IT: Obniżają całkowity koszt posiadania, konsolidując zarządzanie przepływami pracy i nadzór w jednej platformie, wspierającej reguły biznesowe i zabezpieczenia.
Praktyczna demonstracja: Automatyzacja rekrutacji z użyciem agentów AI i robotów
Aby zobrazować moc agentic AI w praktyce, spójrzmy na proces rekrutacji zautomatyzowany za pomocą UiPath Agent Builder i Maestro. W tym scenariuszu kandydaci aplikują na stanowisko dewelopera RPA, wysyłając e-maile z załączonymi CV. Proces obejmuje kilka ręcznych zadań dla rekruterów HR:
- Sprawdzanie kompletności CV.
- Odpowiadanie na typowe pytania kandydatów na podstawie wewnętrznych zasad.
- Zbieranie aplikacji kandydatów.
Automatyczny przepływ pracy rozwiązuje te wyzwania, łącząc agentów AI, robotyczną automatyzację oraz walidację z udziałem człowieka (human-in-the-loop):
- Odbiór e-maili: system wykrywa nową aplikację przesłaną drogą mailową.
- Agent wstępnej selekcji: sprawdza e-mail pod kątem podejrzanych treści.
- Agent sprawdzający CV: analizuje załączone CV pod kątem brakujących informacji, takich jak znajomość języków.
- Agent generujący odpowiedzi: odpowiada na pytania kandydatów, korzystając z dokumentów polityki firmy jako kontekstu.
- Agent tworzący odpowiedzi: łączy uwagi dotyczące CV i odpowiedzi w szkic wiadomości.
- Weryfikacja przez człowieka: rekruter przegląda i zatwierdza odpowiedź przed jej wysłaniem.
- Przechowywanie danych: informacje o kandydatach są zapisywane w bazie danych, a niekompletne aplikacje są oznaczane.
- Agenci follow-up: generują pytania na rozmowę kwalifikacyjną i oceniają dopasowanie kandydata na podstawie danych profilowych.
- Końcowe przetwarzanie danych: czyste procesy RPA zapisują dane kandydatów na SharePoint do przeglądu przez dział HR.
Ta demonstracja podkreśla zdolność agentic AI do obsługi danych nieustrukturyzowanych (e-maile i CV), interpretacji zasad oraz współpracy z ludźmi – co stanowi istotny krok naprzód w porównaniu z tradycyjnymi robotami opartymi na regułach.
W praktyce oznacza to, że rekruterzy nie muszą już ręcznie przeglądać setek e-maili, szukając brakujących danych czy tworząc powtarzalne odpowiedzi. Agenci mogą wstępnie selekcjonować aplikacje, prosić o brakujące informacje, a nawet odpowiadać na standardowe pytania kandydatów – co oszczędza cenny czas i zmniejsza ryzyko przeoczenia kwalifikowanego kandydata z powodu dużej liczby zgłoszeń. Automatyzacja tych wczesnych, powtarzalnych zadań zapewnia spójność i szybkie reagowanie na wszystkie aplikacje, niezależnie od ich liczby.
Co ważne, ludzki element pozostaje kluczowy. Choć agenci AI usprawniają pierwsze kontakty i przygotowują ustrukturyzowany feedback, to rekruter wciąż weryfikuje komunikację i podejmuje decyzje dotyczące zatrudnienia. Ten model hybrydowy zapewnia właściwą równowagę: zwiększa efektywność, nie oddając kluczowego osądu algorytmom. W scenariuszach rekrutacji o dużej skali nie chodzi tylko o oszczędność czasu – chodzi o to, aby zespoły HR mogły skupić się na tym, co najważniejsze: wyborze właściwych osób.
Frequently Asked Questions (FAQ)
Jakie pytania zadawali uczestnicy webinaru?
Jak dobrze agenci AI radzą sobie ze złożonymi dokumentami, takimi jak CV zawierające tabele?
Agenci AI zazwyczaj bardzo dobrze radzą sobie ze złożonymi dokumentami, w tym z CV zawierającymi tabele i różne formaty. Jednak niektóre szczególne przypadki, takie jak oceny przedstawione za pomocą gwiazdek, mogą stanowić wyzwanie. Stałe testowanie i udoskonalanie pomagają poprawić dokładność w takich sytuacjach.
Czy interfejs human-in-the-loop może wyświetlać oryginalne dokumenty lub linki podczas weryfikacji?
Tak, aplikacje UiPath i Action Center oferują szerokie możliwości dostosowania, umożliwiając dodawanie linków do oryginalnych dokumentów lub załączników, dzięki czemu osoby dokonujące weryfikacji mają dostęp do wszystkich niezbędnych informacji podczas procesu zatwierdzania.
Czy korzystając z agentów UiPath, dane są przesyłane do zewnętrznych dostawców AI, takich jak OpenAI?
Nie, obecne modele używane przez agentów UiPath są hostowane w prywatnej chmurze UiPath, co gwarantuje prywatność i bezpieczeństwo danych. Dodatkowo w planach jest opcja „bring your own model” dla organizacji o wysokich wymaganiach dotyczących poufności.
Ile kosztuje stworzenie i utrzymanie agenta AI?
Cena zależy od zużycia i jest uzależniona od złożoności oraz intensywności korzystania z agenta. Bardziej złożone agenty z większą liczbą wywołań generują wyższe koszty. Aby uzyskać dokładną wycenę, warto skonsultować się z ekspertami UiPath lub Office Samurai.
Jak długo trwa stworzenie niezawodnego agenta AI?
Stworzenie prostego agenta może zająć 1–2 godziny, jednak dokładne testy zapewniające niezawodność mogą wymagać więcej czasu. Najlepszą praktyką jest skupienie agentów na konkretnych zadaniach, zamiast próby automatyzacji całego procesu jednym agentem.
Kiedy warto wybrać UiPath Maestro zamiast innych narzędzi do orkiestracji AI, takich jak N10?
Maestro jest idealnym rozwiązaniem dla automatyzacji na poziomie przedsiębiorstwa, gdzie potrzebne są solidne zabezpieczenia, niezawodność i skalowalność. Z kolei narzędzia takie jak N10 mogą lepiej sprawdzić się w niszowych lub niestandardowych rozwiązaniach tworzonych od podstaw. Maestro jest głęboko zintegrowane z ekosystemem UiPath i oferuje kompleksowy silnik zarządzania przepływami pracy.
Co oznacza ustawienie „temperature” podczas testowania agentów?
Ustawienie „temperature” kontroluje kreatywność lub losowość odpowiedzi modelu AI. Wartość 0 oznacza deterministyczne i precyzyjne wyniki, natomiast 1 pozwala na większą swobodę twórczą. W większości automatyzacji biznesowych preferuje się niską wartość, aby zachować spójność.
Jak Maestro jest powiązane z UiPath Orchestrator?
Maestro służy jako interfejs do modelowania i orkiestracji procesów, który integruje się z UiPath Orchestrator. Po zaprojektowaniu procesów w Maestro można je wdrażać i uruchamiać przez Orchestrator, korzystając z jego funkcji planowania, monitorowania i zarządzania.
Dołącz do rewolucji agentowej sztucznej inteligencji
Połączenie agentów AI z Robotic Process Automation zapoczątkowało nową erę automatyzacji biznesu – taką, w której komputery nie tylko bezmyślnie wykonują polecenia, ale potrafią „myśleć”, dostosowywać się i współpracować z ludźmi. Narzędzia UiPath Agent Builder i Maestro oferują potężną, zintegrowaną platformę, która pozwala firmom bezpiecznie i niezawodnie automatyzować skomplikowane, nieustrukturyzowane procesy na dużą skalę.
Jeśli masz do czynienia z trudnymi procesami obejmującymi komunikację, interpretację dokumentów lub wymagającymi elastycznego podejmowania decyzji, warto rozważyć rozwiązania agentowej sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy jesteś liderem automatyzacji, właścicielem procesu czy specjalistą IT, te narzędzia pozwalają tworzyć inteligentnych asystentów, którzy współpracują z Twoimi zespołami, zwiększając produktywność i innowacyjność.
Gotowy, by rozpocząć swoją przygodę z agentową sztuczną inteligencją? Skontaktuj się z ekspertami, którzy pomogą Ci stworzyć i wdrożyć agentów AI dopasowanych do potrzeb Twojej firmy.
Przyszłość automatyzacji zaczyna się kształtować – teraz jest idealny moment, aby dołączyć do tej podróży.
