2. diel - Workflow, AI agenti a multiagentné systémy Nové

V minulej lekcii, Chatbot a firemný AI asistent , sme porovnali bežný chatbot a firemného AI asistenta pri spracovaní obchodného dopytu a predstavili si ďalšie možnosti automatizácie, vrátane workflow a AI agentov.

V tomto tutoriále sa zameriame na automatizované workflow, AI agentov a multiagentné systémy. Ukážeme si, ako môžeme prepojiť AI s e-mailovou schránkou, tabuľkou a ďalšími externými službami. Vysvetlíme si tiež rozdiel medzi pevne pripraveným procesom a agentom, ktorý vyberá ďalší postup podľa zadaného cieľa.

Jednotlivé možnosti si predstavíme na modelovej spoločnosti EnergoSun sro Firma potrebuje spracovávať prichádzajúce obchodné dopyty, ukladať ich údaje a pripravovať odpovede pre zákazníkov.

Automatizované spracovanie pomocou workflow

Firemný AI asistent môže pracovať s katalógom služieb a ďalšími podkladmi. E-mail mu však stále musíme ručne odovzdať. Ďalším krokom preto bude workflow, ktoré spustí celý postup automaticky po prijatí novej správy.

Workflow si môžeme predstaviť ako výrobnú linku. Každé stanovište má vopred určenú úlohu a odovzdáva výsledok ďalej. Proces môže obsahovať podmienky, vetvenia a opakovania, jeho možné cesty však pripravujeme už pri tvorbe automatizácie.

Naše ukážkové workflow vykoná tieto kroky:

• načíta nový e-mail,
• pomocou AI z neho získa dôležité údaje,
• zapíše dopyt do tabuľky,
• pripraví koncept odpovede,
• upozorní obchodníka na novú požiadavku.

Na vytváranie automatizovaných workflow môžeme využiť napríklad Make. Ide o vizuálnu automatizačnú platformu, v ktorej prepájame rôzne aplikácie a zostavujeme pracovné postupy z jednotlivých modulov. Nemusíme pritom každý krok programovať. Naše ukážkové workflow v Make môže vyzerať nasledovne:

Celý proces sa spustí bez ručného kopírovania e-mailu. Jednotlivé kroky a ich poradie sú však vopred nastavené.

Správa sa automaticky neodošle. Obchodník ju najskôr skontroluje a prípadne upraví. Človek tak zostáva súčasťou procesu pri dôležitom rozhodnutí.

Výsledkom je podobný návrh odpovede ako pri ručnej práci s firemným asistentom:

Tentokrát však workflow prichádzajúci e-mail spracuje automaticky a údaje z dopytu zároveň zapíše do tabuľky. Workflow nám tak ušetrí ručné kopírovanie údajov aj prípravu odpovede. Stále však postupuje iba po cestách, ktoré sme vopred nastavili.

Pre predvídateľné procesy býva pevne nastavené workflow lacnejšie a spoľahlivejšie ako riešenie, v ktorom o každom ďalšom kroku rozhoduje AI. V našom príklade preto AI používame iba tam, kde prináša výhodu, napríklad pri analýze textu e-mailu alebo príprave odpovede. Načítanie správy, zápis do tabuľky a vytvorenie konceptu prebieha podľa pevne nastavených pravidiel.

U AI agenta je situácia odlišná. O ďalšom postupe opakovane rozhoduje AI model, čo spravidla znamená vyššie prevádzkové náklady a tiež väčšiu variabilitu výsledkov. Výhodou je naopak schopnosť reagovať na situácie, ktoré sme pri návrhu procesu presne nepredvídali. Tento rozdiel sa navyše môže v budúcnosti zmenšovať. S lacnejšími a presnejšími modelmi môžu agentské riešenia postupne dávať zmysel aj tam, kde dnes používame pevné workflow.

Prepojenie workflow s externými službami

Veľkou výhodou workflow je možnosť prepojiť rôzne aplikácie a externé služby. Automatizačný nástroj môže prijať dáta z jednej služby, spracovať ich a odovzdať do ďalšej. K tomuto prepojeniu slúžia konektory. Make v súčasnosti ponúka viac ako 3 000 integračných aplikácií, takže môžeme prepojiť veľké množstvo bežne používaných firemných služieb.

Predpripravené konektory môžu pracovať napríklad s týmito službami:

• e-mailové schránky,
• kalendáre,
• tabuľky a databázy,
• CRM systémy,
• komunikačné aplikácie,
• platobné brány,
• účtovné systémy,
• cloudové úložiská.

Každý konektor ponúka konkrétne operácie. E-mailový konektor môže napríklad sledovať nové správy, načítať prílohu alebo vytvoriť koncept odpovede. Kalendárový konektor môže vyhľadať voľný termín a vytvoriť udalosť.

Prepojenie musí mať oprávnenie na prácu s danou službou. Automatizácia preto používa napríklad prihlásenie používateľa alebo prístupový kľúč. Workflow smie vykonávať iba operácie, ku ktorým sme mu udelili prístup.

Pokiaľ automatizačný nástroj nemá vhodný konektor, môžeme často využiť rozhranie API. Ide o pravidlá, pomocou ktorých spolu komunikujú rôzne aplikácie. Prostredníctvom všeobecného HTTP modulu môžeme odoslať požiadavku na API iné služby. Webhook naopak umožňuje prijať informáciu o udalosti z externej aplikácie a spustiť workflow. Ďalšou možnosťou je vytvoriť vlastný konektor.

Týmto spôsobom je možné workflow napojiť na väčšinu systémov, ktoré poskytujú vhodné rozhranie. Vlastné prepojenie však vyžaduje technické znalosti a správne nastavené zabezpečenie.

Keď pevne nastavené workflow nestačí

Bežný zákaznícky dopyt zodpovedá pripravenému postupu. Do schránky však môže doraziť aj zložitejšia požiadavka:

Zákazník tentoraz požaduje riešenie pre niekoľko budov, nabíjacie stanice, energetický audit a dlhodobé sledovanie spotreby.

Pevné workflow môže rozpoznať rôzne typy dopytov a každú odoslať do inej vetvy. Tieto možnosti však musíme pri jeho tvorbe vopred očakávať. Ak sa objaví nový typ požiadavky, proces musíme doplniť alebo upraviť.

Pre menej predvídateľné situácie môžeme využiť AI agenta. Agent dostane cieľ, pravidlá a dostupné nástroje, ale konkrétny ďalší postup vyberá podľa aktuálnej situácie.

Spracovanie dopytu pomocou AI agenta

AI agent sa podobá pracovníkovi, ktorému zadáme požadovaný výsledok a sprístupníme potrebné nástroje. Neurčujeme mu presné poradie všetkých krokov. Agent podľa situácie plánuje, ktorý nástroj použije a ako bude pokračovať na základe získaných výsledkov.

Jeho zadanie môže znieť napríklad takto:

Vyhodnoť příchozí obchodní poptávku podle firemních podkladů.

Zjisti, zda firma požadované služby nabízí, a navrhni další postup.
Pokud chybějí důležité údaje, připrav doplňující otázky.

Nevymýšlej ceny ani termíny a neodesílej odpověď bez schválení člověkem.

Agent dostáva jasný cieľ a obmedzenia. Môže napríklad vyhľadať služby v katalógu, porovnať ich s požiadavkou zákazníka a zapísať výsledok do CRM. Ak narazí na nejasnosť, pripraví doplňujúce otázky.

Predstavme si, že agentovi odovzdáme neštandardný dopyt. Podľa jej obsahu by mohol vybrať potrebné podklady a nástroje. Mohol by napríklad zistiť, že spoločnosť EnergoSun niektoré služby neposkytuje, označiť dopyt ako neštandardný a pripraviť otázky pre zákazníka.

Workflow postupuje po vopred pripravených cestách. AI agent naproti tomu vyberá ďalšie kroky podľa cieľa, dostupných nástrojov a aktuálnej situácie.

Väčšia samostatnosť prináša aj väčšie riziko. Agent môže zvoliť nevhodný nástroj alebo nesprávne vyhodnotiť získané údaje. Preto mu nastavujeme obmedzenia, prístupové práva a miesta, v ktorých musí výsledok schváliť človek.

V našom príklade agent nesmie sám odoslať odpoveď. Pripraví iba návrh a odovzdá ho obchodníkovi na kontrolu.

Spolupráca viacerých AI agentov

Pri zložitejšom procese môžeme prácu rozdeliť medzi niekoľko špecializovaných agentov. Jeden napríklad analyzuje požiadavku zákazníka, druhý overí technickú uskutočniteľnosť a tretí skontroluje pripravenú odpoveď.

Takéto riešenie označujeme ako multiagentný systém. Jednotliví agenti môžu používať odlišné inštrukcie, nástroje aj modely. Ich koordináciu označujeme pojmom orchestrácie. Orchestrácia určuje rozdelenie úloh medzi agentmi, poradie ich zapojenia a spôsob odovzdávania výsledkov.

Orchestrácia môže byť riadená napríklad samostatným riadiacim agentom. Ten rozdelí hlavnú úlohu medzi špecializovaných agentov, sleduje ich výsledky a zostaví z nich konečný výstup.

Niektoré úlohy môžeme odovzdať jednoduchším a lacnejším modelom a výkonnejší model použiť až na kontrolu výsledkov alebo prípravu konečného výstupu. Takéto rozdelenie môže znížiť náklady. Zle navrhnutý systém však môže naopak vykonávať zbytočné kroky a opakovane odovzdávať veľké množstvo dát.

Multiagentný systém využijeme iba vtedy, keď má rozdelenie práce medzi samostatné role skutočný prínos. Viac agentov znamená zložitejšie nastavenia, ťažšiu kontrolu a viac miest, kde môže vzniknúť chyba.

Porovnanie jednotlivých riešení

Jednotlivé prístupy sa líšia mierou automatizácie, prístupom k podkladom a schopnosťou meniť ďalší postup:

Riešenie	Hlavná výhoda	Obmedzenie
Chatbot	Rýchlo spracuje jednorazovú úlohu	Človek mu musí odovzdať vstupné dáta a zadanie
Firemný asistent	Využíva jednotné firemné podklady	Stále čaká na pokyn človeka
Workflow	Automaticky vykoná pripravený proces a prepojí aplikácie	Drží sa vopred nastavených ciest
AI agent	Volí nástroje a ďalší postup podľa situácie	Potrebuje jasné pravidlá, oprávnenia a kontrolu
Viac agentov	Rozdelí zložitú úlohu medzi špecializované role	Zvyšuje zložitosť a pri nevhodnom použití aj náklady

Zhrnutie

Workflow prepája aplikácie a automaticky vykonáva vopred pripravené kroky. Pomocou konektorov alebo API môže pracovať s e-mailom, kalendárom aj ďalšími systémami. AI agent dostáva cieľ a podľa situácie vyberá vhodné nástroje aj ďalšie kroky. Multiagentný systém rozdeľuje prácu medzi viacero špecializovaných rolí, ale vyžaduje starostlivý návrh a kontrolu.

V ďalšej lekcii, Príprava podkladov pre AI HR asistenta , si predstavíme HR agendu spoločnosti EnergoSun a pripravíme podklady na vytvorenie firemného AI asistenta.