ТЕХНОЛОГИИ
Агенты Copilot от Microsoft теперь полностью автономно управляют бизнес-процессами
Последнее обновление Copilot от Microsoft вводит многоагентскую оркестровку, 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 В ·
Когда средняя логистическая компания в Нидерландах внедрила новую систему Copilot Agents от Microsoft для обработки рабочих процессов по счетам от поставщиков, результаты превзошли ожидания. Система — которая объединяет понимание документов, поиск в базе данных, маршрутизацию согласований и планирование платежей в едином автономном потоке — обработала 94% счетов без участия человека в первый месяц работы. Финансовая команда, ранее тратящая примерно 40% своего времени на обработку счетов, была переведена на более ценные аналитические задачи.
Это обещание последнего крупного обновления Copilot от Microsoft, которое вводит то, что компания называет оркестровкой нескольких агентов — способность координировать работу нескольких специализированных ИИ-агентов для выполнения сложных многоэтапных бизнес-процессов, которые ранее требовали человеческого суждения на каждом этапе. Обновление, которое начинает распространяться среди корпоративных клиентов Microsoft 365 в этом месяце, представляет собой самое значительное расширение возможностей Copilot с момента запуска продукта в 2023 году.
Архитектура построена вокруг центрального агента-оркестратора, который получает описание задачи высокого уровня и разбивает его на подзадачи, назначая каждую специализированному агенту с соответствующими инструментами и полномочиями. Например, процесс закупки может включать агента, который читает и интерпретирует запросы на покупку, другого, который проверяет уровни запасов и контракты с поставщиками, третьего, который генерирует заказы на покупку, и четвертого, который направляет утверждения в зависимости от порогов расходов. Оркестратор отслеживает прогресс, обрабатывает исключения и передает задачи на рассмотрение человеку, когда сталкивается с ситуациями за пределами своего порога уверенности.
Ключевое понимание заключается в том, что большинство бизнес-процессов на самом деле не так уж сложны — они просто утомительны. Они включают в себя много поиска информации, применения правил и маршрутизации данных. Именно этим и хорошо умеют заниматься ИИ-агенты.
Джаред Спатаро, старший вице-президент, Microsoft 365
Ранние корпоративные пользователи сообщают о росте продуктивности, который варьируется от впечатляющего до экстраординарного в зависимости от рабочего процесса. Рутинные, основанные на правилах процессы — обработка счетов, проверка отчетов о расходах, уведомления о продлении контрактов — показывают наиболее впечатляющие улучшения, с уровнями автоматизации выше 90% при хорошо настроенных развертываниях. Более сложные процессы, требующие принятия решений, обработки исключений и взаимодействия с заинтересованными сторонами, демонстрируют более скромные результаты, обычно в диапазоне 40–60%.
Неудачи, когда они происходят, оказались поучительными. Несколько ранних пользователей сообщили о случаях, когда агент-оркестратор делал неверные предположения относительно неоднозначных инструкций, что приводило к действиям, требующим ручной поправки. В одном документированном случае агент, которому было поручено назначать все ожидающие звонки клиентам, истолковал «ожидающие» как включающие звонки, которые были намеренно отложены, что привело к волне неожиданных контактов, которые сбили клиентов с толку и потребовали ручной очистки.
Эти инциденты подчеркивают основную проблему внедрения автономных ИИ-агентов в бизнес-контексты: разрыв между тем, что человек понимает под инструкцией на естественном языке, и тем, что делает вывод ИИ-система. Человеческие работники обладают неявными знаниями о контексте — о культуре компании, отношениях с клиентами, причинах, по которым определенные вещи делаются определенным образом — которые не фиксируются ни в одной подсказке для системы или конфигурационном файле. ИИ-агенты, какими бы способными они ни были, лишены этих скрытых знаний и в результате могут совершать уверенные, систематические ошибки.
Microsoft ответила на эти опасения, введя так называемую автономию с ограничением доверия — систему, в которой агенты автоматически переходят к человеческому контролю, когда их уверенность в решении опускается ниже настраиваемого порога. Компания также опубликовала подробные рекомендации по проектированию рабочих процессов, в которых подчеркивается важность явного обращения с исключениями и чётких путей эскалации. Достаточно ли этих мер для предотвращения систематических сбоев, которые могут возникнуть из-за масштабной работы ИИ-агентов в сложных организационных средах, пока неизвестно.