Agenci AI w automatyzacji workflow

Następna fala automatyzacji AI nie polega na lepszych chatbotach. Chodzi o agentów AI — systemy, które potrafią rozumować, planować, używać narzędzi i wykonywać wieloetapowe workflow autonomicznie. Budujemy te systemy dla klientów już dziś, a wyniki są transformacyjne.

Co odróżnia agenta

Chatbot odpowiada na pytania. Agent realizuje cele. Kluczowe różnice:

• Użycie narzędzi: agenci mogą wywoływać API, odpytywać bazy danych, wysyłać emaile i wchodzić w interakcje z systemami zewnętrznymi.
• Planowanie: agenci rozbijają złożone zadania na kroki i wykonują je sekwencyjnie lub równolegle.
• Pamięć: agenci utrzymują kontekst między interakcjami i uczą się z wyników.
• Autonomia: agenci mogą podejmować decyzje i działać bez interwencji człowieka na każdym kroku.

Architektura agenta

Nasz produkcyjny framework agentowy ma cztery komponenty:

1. Silnik rozumowania

LLM służy jako mózg agenta, obsługując dekompozycję zadań, podejmowanie decyzji i rozumienie języka naturalnego. Używamy trybów strukturalnego wyjścia, aby zapewnić niezawodne wywoływanie narzędzi i formatowanie odpowiedzi.

2. Warstwa narzędzi

Wyselekcjonowany zestaw narzędzi dostępnych dla agenta:

• Narzędzia danych: zapytania do baz danych, wywołania API, operacje na plikach.
• Narzędzia komunikacji: email, Slack, systemy powiadomień.
• Narzędzia analizy: przetwarzanie danych, generowanie raportów, obliczenia.
• Narzędzia systemowe: aktualizacje CRM, tworzenie zgłoszeń, zarządzanie kalendarzem.

Każde narzędzie ma jasny opis, schemat wejścia i obsługę błędów. Agent wybiera narzędzia na podstawie wymagań zadania.

3. System pamięci

• Pamięć krótkotrwała: kontekst rozmowy i aktualny stan zadania.
• Pamięć długotrwała: przeszłe interakcje, preferencje użytkownika, wyuczone procedury.
• Pamięć współdzielona: informacje dostępne dla wielu agentów w systemie wieloagentowym.

4. Guardrails

• Zatwierdzanie akcji: akcje wysokiego ryzyka (wysyłanie zewnętrznych emaili, transakcje finansowe) wymagają zatwierdzenia człowieka.
• Limity budżetowe: ograniczaj liczbę wywołań API i zasobów obliczeniowych na zadanie.
• Walidacja wyników: weryfikuj wyniki agenta względem reguł biznesowych przed wykonaniem.
• Możliwość wycofania: zdolność cofnięcia akcji agenta, jeśli coś pójdzie nie tak.

Wdrożone przypadki użycia

Agent przetwarzania faktur

• Odbiera faktury przez email.
• Wyciąga dane za pomocą OCR i LLM.
• Waliduje względem zamówień zakupu w ERP.
• Kieruje wyjątki do odpowiedniego zatwierdzającego.
• Księguje zatwierdzone faktury w systemie rachunkowym.
• Wysyła potwierdzenie płatności do dostawcy.

Wynik: 85% faktur przetworzonych bez interwencji człowieka. Średni czas przetwarzania: 3 minuty vs. 2 godziny ręcznie.

Agent onboardingu klienta

• Odbiera wniosek nowego klienta.
• Weryfikuje dokumenty tożsamości.
• Sprawdza bazy compliance.
• Tworzy konta w systemach CRM i billingowym.
• Wysyła spersonalizowaną sekwencję emaili powitalnych.
• Planuje spotkanie inauguracyjne z opiekunem klienta.

Wynik: czas onboardingu skrócony z 3 dni do 4 godzin. Satysfakcja klienta przy pierwszym kontakcie wzrosła o 40%.

Agent generowania raportów

• Odbiera żądanie raportu z parametrami.
• Odpytuje wiele źródeł danych (baza danych, API, arkusze kalkulacyjne).
• Wykonuje obliczenia i analizę trendów.
• Generuje sformatowany raport z wizualizacjami.
• Dystrybuuje do interesariuszy przez email.

Wynik: raporty tygodniowe, które zajmowały analitykom 6 godzin, generują się w 15 minut przy równej jakości.

Budowanie niezawodnych agentów

Największym wyzwaniem z agentami jest niezawodność. Nasze praktyki:

• Deterministycznie gdzie możliwe: używaj strukturalnych wyjść i jawnych schematów narzędzi, aby zmniejszyć niejednoznaczność.
• Kompleksowa obsługa błędów: każde wywołanie narzędzia powinno mieć logikę ponowień, zachowanie awaryjne i jasne komunikaty o błędach.
• Obserwowalność: loguj każdy krok rozumowania, wywołanie narzędzia i decyzję dla debugowania i audytu.
• Testowanie: buduj zestawy testów pokrywające ścieżki pozytywne, przypadki brzegowe i tryby awarii.
• Stopniowa autonomia: zacznij z człowiekiem w pętli dla wszystkich akcji, potem stopniowo usuwaj wymagania zatwierdzania w miarę wzrostu pewności.

Kwestie kosztów

Workflow agentowe obejmują wiele wywołań LLM, co sprawia, że zarządzanie kosztami jest ważne:

• Routing modeli: używaj tańszych modeli do prostych kroków (klasyfikacja, ekstrakcja) i zdolnych modeli do rozumowania.
• Cache: cache'uj wyniki narzędzi i pośrednie obliczenia.
• Grupowanie: łącz podobne zadania do przetwarzania wsadowego, gdy czas rzeczywisty nie jest wymagany.
• Monitoring: śledź koszt na ukończone zadanie i optymalizuj najdroższe workflow.

Podsumowanie

Agenci AI reprezentują fundamentalną zmianę z AI jako narzędzia na AI jako pracownika. Technologia jest gotowa do wdrożenia produkcyjnego, ale sukces wymaga solidnej architektury, kompleksowych guardrails i iteracyjnej inżynierii niezawodności. Zacznij od dobrze zdefiniowanego, wysokowolumenowego workflow, zbuduj niezawodnego agenta i rozszerzaj stamtąd.