Технологии
Агенты Copilot от Microsoft теперь полностью автономно обрабатывают целые бизнес-процессы
Последнее обновление Copilot от Microsoft вводит оркестрацию с несколькими агентами, которая может управлять сложными многоэтапными бизнес-процессами без участия человека. Ранние корпоративные пользователи сообщают о значительном росте производительности — и о некоторых неожиданных сбоях.
Автор: Лео У ·
Когда средняя по размеру логистическая компания в Нидерландах внедрила новую систему Copilot Agents от Microsoft для обработки процессов с поставщиками и их счетами, результаты превзошли ожидания. Система — которая объединяет понимание документов, поиск в базе данных, маршрутизацию для утверждения и планирование платежей в едином автономном потоке — обработала 94% счетов без участия человека в первый месяц работы. Финансовая команда, которая ранее тратила около 40% своего времени на обработку счетов, была перепрофилирована на более ценную аналитическую работу.
Это обещание последнего крупного обновления Copilot от Microsoft, которое вводит то, что компания называет оркестровкой нескольких агентов — возможность координировать работу нескольких специализированных ИИ-агентов для выполнения сложных многоэтапных бизнес-процессов, которые ранее требовали человеческого суждения на каждом этапе. Обновление, которое выходит в этом месяце для корпоративных клиентов Microsoft 365, представляет собой самое значительное расширение возможностей Copilot с момента запуска продукта в 2023 году.
Архитектура построена вокруг центрального агента-координатора, который получает описание задачи высокого уровня и разбивает его на подзадачи, назначая каждую специализированному агенту с соответствующими инструментами и разрешениями. Например, рабочий процесс закупок может включать агента, который читает и интерпретирует запросы на покупку, другого, который проверяет уровни запасов и контракты с поставщиками, третьего, который формирует заказы на покупку, и четвертого, который направляет утверждения в зависимости от установленных порогов расходов. Координатор отслеживает прогресс, обрабатывает исключения и передает на рассмотрение человека, когда сталкивается с ситуациями вне его зоны уверенности.
Ключевое понимание заключается в том, что большинство бизнес-процессов на самом деле не так уж и сложны — они просто утомительны. Они требуют много поиска информации, применения правил и маршрутизации данных. Именно в этом искусственные агенты особенно эффективны.
Джаред Спатаро, CVP, Microsoft 365
Ранние корпоративные пользователи отмечают рост производительности, который варьируется от впечатляющего до выдающегося, в зависимости от рабочего процесса. Рутинные процессы, основанные на правилах — обработка счетов, проверка отчетов о расходах, уведомления о продлении контрактов — демонстрируют наиболее значительные улучшения, с уровнем автоматизации выше 90% при хорошо настроенных развертываниях. Более сложные процессы, требующие принятия решений, обработки исключений и взаимодействия с заинтересованными сторонами, показывают более умеренные результаты, как правило, в пределах 40-60%.
Сбои, когда они происходят, оказались поучительными. Несколько ранних пользователей сообщали о случаях, когда агент-организатор делал неверные предположения относительно неоднозначных инструкций, что приводило к действиям, требовавшим ручной корректировки. В одном задокументированном случае агент, отвечавший за планирование всех ожидающих звонков клиентов, интерпретировал статус «ожидающие» как включающий звонки, которые были намеренно отложены, что привело к волне неожиданных обращений, которые сбили с толку клиентов и потребовали ручной уборки.
Эти инциденты подчеркивают фундаментальную проблему внедрения автономных ИИ-агентов в деловую среду: разрыв между тем, что человек понимает под инструкцией на естественном языке, и тем, что выводит из этого система ИИ. Человеческие работники обладают неявными контекстными знаниями — о культуре компании, взаимоотношениях с клиентами, причинах, по которым определенные вещи делаются определенным образом — которые не фиксируются ни в одном системном запросе или файле конфигурации. Однако ИИ-агенты, как бы они ни были способны, лишены этих неявных знаний и в результате могут допускать уверенные, систематические ошибки.
Microsoft ответила на эти опасения, введя то, что она называет автономией с контролем доверия — систему, в которой агенты автоматически передают решение на проверку человеку, если их уверенность в принятом решении падает ниже настраиваемого порога. Компания также опубликовала подробные рекомендации по проектированию рабочих процессов, в которых подчеркивается важность явного обработки исключений и четких путей эскалации. Останется ли этих мер достаточно, чтобы предотвратить системные сбои, которые могут возникнуть при работе агентов ИИ в крупных сложных организационных средах, покажет время.