Odblokowywanie Przyszłości Automatyzacji z Agentic AI: Dogłębna Analiza UiPath Agent Builder i Maestro

Trudno to zauważyć, kiedy się dzieje, ale uwierz nam, gdy mówimy, że to pokochasz.

Jeden proces, jedno zadanie, jeden zespół naraz – automatyzacja cicho przejmuje biuro. Nie w sposób science fiction, lecz w prawdziwym, codziennym znaczeniu: mniej klikania, mniej arkuszy kalkulacyjnych, więcej myślenia.

Ponadto Agentic AI zmienia sposób, w jaki firmy myślą o Robotic Process Automation (RPA).

Bądźmy szczerzy – świat nie potrzebuje kolejnego nagłówka o sztucznej inteligencji.

Ludzie nie chcą już słuchać o sztucznej inteligencji. Chcą ją zobaczyć w działaniu.

Ten artykuł bada najnowsze osiągnięcia na platformie UiPath, koncentrując się na ich możliwościach Agentic AI: Agent Builder i Maestro.

Wolisz oglądać niż czytać? Sprawdź nasz kanał na YouTube i obejrzyj webinar, na którym oparty jest poniższy artykuł:

Agentic AI wprowadza filozofię automatyzacji, w której agenci AI myślą, wnosząc ludzkie rozumowanie, roboty i integracje wykonują zadania z binarną precyzją, a ludzie kierują i podejmują ostateczne decyzje.

Wczesny dostęp i praktyczne eksperymenty z wyżej wymienionymi narzędziami pozostawiły nas „przyjemnie zaskoczonymi” tym, jak przemyślanie system został zaprojektowany i zintegrowany z innymi częściami platformy.

Droga od tradycyjnego RPA do Agentic Automation

Automatyzacja, którą dotąd znaliśmy, była tradycyjnie zdominowana przez narzędzia RPA, które wykonywały wcześniej zdefiniowane zadania z precyzją. Patrząc wstecz około siedmiu lat (od 2025 roku), oferta UiPath była prostsza i składała się głównie z trzech produktów:

🔸 Studio do tworzenia automatyzacji.

🔸 Orchestrator do ich orkiestracji.

🔸 Roboty do wykonywania zadań.

Ta podstawa, którą nazywamy „Aktem Pierwszym”, ewoluowała dramatycznie w ciągu ostatnich siedmiu lat dzięki działaniom badawczo-rozwojowym i przejęciom.

Kluczowe dodane funkcje obejmują:

🔸 Computer Vision, umożliwiający automatyzację w ograniczonych środowiskach.

🔸 Automatyzacja API, uproszczona dzięki usługom integracyjnym.

🔸 Tworzenie interfejsów webowych w celu odświeżenia starszych systemów.

🔸 Udoskonalenia orkiestracji, umożliwiające robotom kontakt z ludźmi w celu uzyskania wskazówek (Human-in-the-loop).

🔸 Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP), obsługujące dokumenty ustrukturyzowane, półustrukturyzowane i nieustrukturyzowane (takie jak polisy i umowy).

🔸 Funkcje odkrywania i analizy do obserwowania procesów oraz generowania wskaźników KPI.

🔸 Elementy GenAI, dające robotowi poczucie „mózgu” do bezpiecznej interakcji z różnymi modelami.

Ta ciągła innowacja doprowadziła do obecnej platformy, którą UiPath postrzega jako najlepszą platformę do kompleksowej automatyzacji biznesu.

Akt Drugi: nadchodzi era Agentic Automation

Budując na solidnych fundamentach „Aktu Pierwszego” – obejmujących bezpieczeństwo, zarządzanie i integrację – wkraczamy w następną erę automatyzacji agentycznej. Ta faza koncentruje się na agentach AI, którzy potrafią myśleć i podejmować decyzje, współpracując z tradycyjnymi robotami i ludźmi.

Kluczowe elementy tej nowej ery obejmują Warstwę Zaufania AI, zliczanie kontekstu oraz opcje tworzenia w niskokodowym środowisku. Agenci i tradycyjne RPA korzystają z tych samych elementów, działając jak „szwajcarski scyzoryk” automatyzacji.

Symbioza robotów i agentów AI

UiPath rysuje paralelę między podziałem pracy robotów i agentów a ludzkim mózgiem:

• Roboty działają na zasadzie reguł, są deterministyczne i logiczne, podobnie jak lewa półkula mózgu. Doskonale radzą sobie z zadaniami wymagającymi wysokiej niezawodności i wydajności.
• Agenci AI działają w oparciu o cele, są niedeterministyczni i kreatywni, podobnie jak prawa półkula mózgu. Najlepiej sprawdzają się w zadaniach, które nie są ściśle określone i wymagają dużej elastyczności.

Chociaż agenci mają większą kontrolę nad tym, jak osiągają cel, są z natury nieco mniej niezawodni niż roboty deterministyczne. UiPath zmniejsza tę różnicę dzięki kontrolowanej autonomii.

Zapewnienie godnych zaufania agentów AI dzięki kontrolowanej autonomii

Kontrolowana autonomia to zbiór strategii mających na celu zwiększenie wiarygodności agenta:

1. Eksperymentowanie z promptami: interaktywne środowisko eksperymentowania z promptami pozwala deweloperom iterować agenta i obserwować, jak radzi sobie z różnymi argumentami wejściowymi.
2. Dynamiczne oceny: zestawy przypadków testowych generują wartość liczbową (od 0 do 100), która mierzy jakość agenta, działając jako przewodnik podczas iteracji.

Wysokiej jakości osadzenie kontekstu: jest to termin UiPath odnoszący się do Retrieval Augmented Generation (RAG), który dostarcza agentowi duże ilości danych specyficznych dla firmy w kontrolowany sposób.

Elementy składowe agenta AI

Agenta definiuje kilka kluczowych elementów:

1. Prompt w języku naturalnym: jest to w zasadzie opis pracy agenta, określający cel i sposób jego osiągnięcia.
2. Kontekst: wiedza specyficzna dla firmy, taka jak polityki czy specyfikacje produktów, przechowywana w bazach danych osadzenia kontekstu. Ta wiedza pozwala agentowi działać jako pomocny asystent AI.
3. Narzędzia: pozwalają agentowi na interakcję z różnymi systemami. Narzędzia mogą być aktywnościami usług integracyjnych, innymi automatyzacjami (przepływami RPA) lub nawet innymi agentami. Na przykład agent może wywołać przepływ RPA, aby odczytać dane z aplikacji.
4. Eskalacje: jeśli agent napotka sytuację nietypową lub nie jest pewien, jak podjąć decyzję, może przekazać sprawę człowiekowi. Takie eskalacje pojawiają się jako notatki w Action Center.
5. Pamięć agenta: po rozwiązaniu eskalacji przez człowieka odpowiedź może zostać zapisana w pamięci agenta do przyszłego wykorzystania, co pozwala mu z czasem stawać się bardziej niezależnym.

Jeśli chodzi o prywatność danych, modele obecnie używane przez agentów UiPath są hostowane w prywatnej chmurze firmy, co oznacza, że dane nie są przesyłane do zewnętrznych dostawców, takich jak OpenAI.

Co więcej, w planach jest opcja „przynieś własny model” dla organizacji z rygorystycznymi wymaganiami dotyczącymi poufności.

Orkiestracja procesów end-to-end za pomocą Maestro

Procesy biznesowe są zazwyczaj chaotyczne i rzadko ograniczają się do jednego systemu, takiego jak Salesforce czy SAP. Często obejmują wiele osób przetwarzających dane. UiPath oferuje rozwiązanie, Maestro, do organizowania tych end-to-end działań wykonywanych przez ludzi, roboty i agentów.

Oferuje procesowo zorientowany, panoramiczny widok, umożliwiający organizacjom orkiestrację procesów modelowanych w notacji BPMN 2.0.

Kluczowe funkcje Maestro obejmują:

• Implementacja: łączenie bloków procesów z aktywnościami UiPath, w tym zadaniami agentycznymi, tradycyjnymi wykonaniami RPA, aktywnościami human-in-the-loop, a nawet agentami opracowanymi na innych platformach (takich jak LangChain).
• Operacja i monitorowanie: zapewnianie widoczności poszczególnych instancji procesów oraz wykorzystanie funkcji monitorowania do identyfikacji wąskich gardeł.
• Odporność na błędy: wbudowane mechanizmy ponawiania zachowują wykonane prace podczas długotrwałych procesów (czasami trwających kilka tygodni).
• Optymalizacja: wykorzystanie narzędzi inteligencji procesowej, takich jak process mining, do przeprowadzania scenariuszy „co jeśli” w celu ciągłego doskonalenia.

Maestro zapewnia znaczące korzyści dla różnych ról:

• Dla liderów ds. automatyzacji i AI, Maestro działa jak płótno, umożliwiając bezpieczne integrowanie agentów AI z różnych silosów (np. Salesforce czy LangChain) i orkiestrację działań między agentami, automatyzacjami i ludźmi.
• Dla właścicieli procesów zapewnia jedno narzędzie do każdego etapu cyklu życia: modelowanie, implementacja, operacja, monitorowanie i optymalizacja.
• Dla liderów IT zmniejsza całkowity koszt posiadania (TCO), działając jako pojedynczy silnik zarządzania przepływami pracy, wspierający reguły biznesowe i zabezpieczenia.

Praktyczna demonstracja: automatyzacja rekrutacji za pomocą Agentic Orchestration

Jak wierzymy, zawsze istnieje lepszy sposób, aby coś pokazać w praktyce, niż o tym mówić.

W jednej z demonstracji użyliśmy Maestro UiPath do automatyzacji procesu rekrutacji prowadzonego w całości przez e-mail. Celem było zajęcie się żmudną pracą polegającą na sprawdzaniu kompletności CV, agregowaniu aplikacji kandydatów oraz odpowiadaniu na podstawowe pytania w oparciu o wewnętrzne polityki.

Przepływ procesu, łączący osiem agentów, przepływy RPA i weryfikację przez ludzi, obejmował kroki takie jak:

1. Agent wstępnej selekcji sprawdza przychodzący e-mail pod kątem podejrzanej treści.
2. Agent ekstrakcji CV pobiera i podsumowuje dane z załącznika PDF.
3. Agent sprawdzający CV weryfikuje, czy zawarte są wszystkie wymagane informacje (np. poziomy językowe).
4. Agent generujący odpowiedzi sprawdza pytania kandydatów (np. dotyczące przyprowadzania psa do biura lub godzin pracy) i tworzy odpowiedzi w oparciu o polityki firmy.
5. Agent składania odpowiedzi łączy opinie i odpowiedzi w szkic wiadomości zwrotnej.
6. Etap weryfikacji przez człowieka wysyła szkic e-maila do rekrutera w Action Center. Rekruter może przejrzeć ustrukturyzowane dane z CV i zmodyfikować sugerowaną wiadomość przed jej zatwierdzeniem.
7. Jeśli dane są niekompletne, zostają zapisane w Data Service, a e-mail zostaje odpowiednio skategoryzowany.
8. Agenci do działań uzupełniających mogą generować pytania na rozmowę kwalifikacyjną i oceniać dopasowanie profilu, aby wspomóc rekrutera.
9. Czyste przepływy RPA zajmują się ostatecznym przechowywaniem danych na SharePoint.

To pokazuje, jak agenci mogą radzić sobie z danymi nieustrukturyzowanymi (e-maile, polityki) oraz zadaniami wymagającymi interpretacji regulacji, rozszerzając możliwości automatyzacji poza tradycyjne przepływy oparte na regułach.

Zbudowanie niezawodnego agenta, skoncentrowanego na prostych zadaniach, może zająć około 1–2 godzin, choć dokładne testy wymagają dodatkowego czasu, aby zapewnić jakość we wszystkich scenariuszach.

Najczęściej zadawane pytania (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.

Nie bój się rewolucji Agentic AI

Agentic AI i orkiestracja realizowana za pomocą Maestro nie zastępują RPA – one je wzmacniają.

Łącząc RPA z AI, zyskujesz współpracownika, który jest „bardziej inteligentny” niż kiedykolwiek, płynnie angażując nadzór człowieka, gdy jest to potrzebne.

Jeśli masz problemy z komunikacją, pytaniami, zadaniami wymagającymi interpretacji dokumentów lub danymi nieustrukturyzowanymi, agenci mogą być Twoim osobistym asystentem. Agent Builder i Maestro UiPath oferują potężną, zintegrowaną platformę do bezpiecznej i niezawodnej automatyzacji złożonych, nieustrukturyzowanych przepływów pracy na skalę przedsiębiorstwa.

Przyszłość automatyzacji nabiera kształtów; jeśli masz procesy, które wymagają interwencji agentów, Office Samurai jest gotowy, aby pomóc to zrealizować.