Как устроены бизнес-агенты для корпоративных систем

Роман Коротаев Руководитель отдела автоматизации предприятий компании «Синимекс» Введем определение: бизнес-агент – это автоматизированный программный участник реального бизнес-процесса компании, у которого есть конкретная цель и доступ к необходимой исходной информации через ограниченный контролируемый набор инструментов. Бизнес-агент анализирует полученные данные и формирует проверяемый результат.

Что такое бизнес-агент

В отличие от чат-бота или ИИ-ассистента, бизнес-агент ведет задачу от постановки до определенной точки завершения. Применяя предметные правила, отслеживает состояние процесса, собирает недостающие данные, фиксирует обоснования своих выводов и при необходимости подключает человека для решения промежуточных вопросов.

Что особенно важно, критические расчеты и контроль прав остаются на стороне обычных программных алгоритмов.

Для чего нужен бизнес-агент

Представим, что у нас есть последовательность действий в процессе, которая заранее полностью не определена. Например, нужно собирать данные из разных систем, учитывать контекст данных, выбирать следующий шаг, разбирать исключения и объяснять результат своему коллеге. Можно ли такое автоматизировать с помощью обычного программного кода? Можно, но для этого потребуется заранее описать большое количество ветвлений, исключений и правил. Это будет либо намеренно ограниченная автоматизация только строго фиксированных частей процесса, либо будет нужно изменение процесса под автоматизацию. Или автоматизация будет признана нецелесообразной.

Тут бизнес-агент на основе ИИ может найти свою нишу: взять на себя связующую роль по процессу, объединить разнородные этапы, самостоятельно запрашивать недостающую информацию, выявлять отклонения и предлагать варианты решения. А в конце сможет предоставить человеку уже подготовленный вывод с обоснованиями и рекомендациями.

Для бизнеса это позволит сократить объём ручного анализа, ускорить принятие решений и сделать сложные бизнес-процессы более прозрачными и управляемыми.

Как устроен и работает бизнес-агент

 Давайте разберем, как же может быть организован такой бизнес-агент на примере бизнес-агента Month-End Closer от компании Anthropic, помогающего бухгалтеру закрывать месяц.

Сразу отметим, что бизнес-агент от Anthropic не предполагает работу внутри бухгалтерской системы и не заменяет ее алгоритмы. Он предназначен для работы во внешнем окружении, но может подключаться к бухгалтерской системе по API.

 Бизнес-агент Month-End Closer – это набор из нескольких самостоятельных агентов со своими правилами и навыками. Когда пользователь вызывает помощника по закрытию месяца, в дело вступает основной агент-оркестратор, который получает первоначальный пакет данных: информацию об организации и период закрытия, запрашивает предварительный баланс, остатки и обороты за период, прошлые периоды и т.д. Данные запрашиваются по API из бухгалтерской системы или могут быть загружены из файлов Exel на диске. На основании этой информации оркестратор составляет план работ. В частности, какие начисления проверить, по каким счетам сверить остатки и движения, где есть существенные отклонения и т.д.

Далее наступает основной рабочий цикл, оркестратор формулирует задачу «подчиненным» субагентам. У бизнес-агента Month-End Closer их три:

1.      Ledger-reader – ИИ-агент для чтения первичной документации из папки пользователя. Его функциональность ограничена только чтением и извлечением данных в строго определенном формате.

2.      Rollforward – расчетный субагент, который на основании предварительного баланса и проверенных данных из первичных документов формирует реестр начислений, проекты бухгалтерских проводок, расшифровки изменения остатков и комментарии по отклонениям. Например, он может увязать остаток по счёту на начало периода с оборотами, сторнированиями и другими изменениями, а затем проверить, соответствует ли полученный результат конечному остатку в главной книге.

Если часть расхождения остаётся необъяснённой или для вывода недостаточно данных, результат возвращается оркестратору с указанием нерешённых вопросов. Оркестратор может запросить дополнительные данные, поручить субагенту повторную проверку или передать отдельный вопрос человеку. Таким образом, ход процесса заранее не зафиксирован жёстко: следующий шаг выбирается исходя из результатов предыдущего.

3.      Poster – заключительный субагент структурирования и оформления итоговых результатов. Он сохраняет итоговый Excel-отчёт на диск, после чего документ передаётся человеку для проверки и утверждения.

Что стоит отметить? Во-первых, субагенты четко разграничены по правам доступа к данным. Это исключает «самодеятельность» субагентов при выполнении своих локальных задач.

А во-вторых, именно роль оркестратора, который выстраивает работу своих субагентов нелинейно до получения достаточного результата, и является основным признаком агентского исполнения ИИ-решения и отличает бизнес-агента от простых чат-ботов и ИИ-ассистентов.

Переходим к 1С

В 1С такой подход мог бы быть реализован аналогичным образом: агент-оркестратор управлял бы процессом, а специализированные субагенты обращались бы к ограниченным инструментам прикладного решения — получали данные регистров, анализировали документы, проверяли отклонения, формировали проекты корректировок и подготавливали итоговый отчёт. Задача бизнес-агента заключалась бы не в замене прикладной логики 1С, а в том, чтобы связать её отдельные возможности в единый управляемый процесс, самостоятельно выбирать следующие шаги, собирать основания для выводов и передавать пользователю уже подготовленный и проверяемый результат.

В нашем решении ИИ-агента для 1С мы пришли именно к такому варианту реализации.

Заключение

Перспектива бизнес-агентов связана с появлением внутри корпоративных информационных систем нового интеллектуального слоя, способного работать с данными, объектами учёта и прикладной логикой. Такой слой сможет самостоятельно организовывать работу с информацией, выбирать следующие действия и подключать человека там, где требуется решение. Для 1С этот подход особенно перспективен: агент, встроенный в прикладное решение, сможет работать и с итоговыми показателями, и непосредственно с документами, объектами учёта и логикой бизнес-процессов компании.