Agentowa AI i automatyzacja

Doradztwo w zakresie agentowej AI

Agenci zmieniają to, jak proces może wyglądać, a nie tylko jak szybko przebiega. To czyni z tego najpierw pytanie o projekt działania organizacji, a dopiero potem o inżynierię: które decyzje zostają przy ludziach, co agent może zrobić sam i kto odpowiada za wynik.

Problem biznesowy

Automatyzacja zepsutego procesu psuje go szybciej

Większość procesów zebrała kroki, które istnieją z powodu ograniczenia systemu, dawnego ustalenia audytu albo osoby, która kiedyś popełniła błąd. Wierna automatyzacja zachowuje to wszystko. Organizacje, które uzyskują realną wartość z agentów, przeprojektowują proces wokół tego, co agenci potrafią, co rodzi pytania o odpowiedzialność i kontrolę, na które żaden zespół inżynierski nie odpowie sam.

Czym się zajmujemy

Projektowanie procesu i modelu kontroli razem

Mapujemy, jak praca jest wykonywana dziś i gdzie naprawdę leży osąd, a następnie projektujemy proces docelowy, który świadomie rozdziela pracę między ludzi i agentów. Towarzyszy temu wyraźny model kontroli: co agent może robić bez nadzoru, co wymaga zatwierdzenia, co jest rejestrowane i kto odpowiada, gdy coś pójdzie źle. Definiujemy także, po czym organizacja pozna, że to działa, bo agent, który po cichu traci jakość, jest gorszy od takiego, który zawodzi widocznie.

Doradztwo w zakresie agentowej AI

Kompetencje

  • Strategia agentowa

  • Projektowanie procesów agentowych

  • Przeprojektowanie procesów biznesowych

  • Architektura z udziałem człowieka

  • Architektura wieloagentowa

  • Ład nad agentami

  • Modele operacyjne dla agentów

Typowe zastosowania

Typowe zastosowania

  • Przeprojektowanie procesu zaplecza wokół agentów zamiast automatyzowania jego obecnego kształtu.
  • Ustalenie stanowiska organizacji co do tego, co agenci mogą robić bez zgody człowieka.
  • Ocena proponowanej architektury wieloagentowej, zanim jej zmiana stanie się kosztowna.
  • Zdefiniowanie odpowiedzialności za decyzje agentów w procesie regulowanym.

Jak realizujemy projekty

Jak realizujemy projekty

  1. Rozpoznanie procesu

    Odwzorowanie obecnej ścieżki, jej rozgałęzień, wyjątków i definicji poprawnego wyniku.

  2. Prototyp o ograniczonym zakresie

    Jeden proces, najpierw tylko do odczytu, zmierzony na oznaczonym zbiorze, zanim cokolwiek zapisze.

  3. Zabezpieczenia i zatwierdzanie

    Uprawnienia, limity, bramki akceptacji i rejestrowanie zdarzeń przed dostępem produkcyjnym.

  4. Produkcja i eksploatacja

    Stopniowe wdrożenie z ciągłą ewaluacją, monitorowaniem kosztów i ścieżką wycofania.

Technologia

Technologia

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google Vertex AI
  • Azure OpenAI
  • AWS Bedrock
  • Model Context Protocol
  • LangGraph
  • Temporal
  • OpenTelemetry

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

Oprogramowanie, które działa wewnątrz Państwa systemów, jest tożsamością uprzywilejowaną i tak jest traktowane. Uwierzytelnia się przez Państwa dostawcę tożsamości, ma uprawnienia ograniczone do niezbędnego minimum i nie może przekroczyć uprawnień użytkownika, w którego imieniu działa. Wywołania narzędzi są walidowane i limitowane, treść z niezaufanych źródeł jest traktowana jako dane, a nie jako polecenie, co ogranicza wstrzykiwanie poleceń, a działania o istotnych skutkach wymagają zatwierdzenia przez człowieka. Każde uruchomienie jest rejestrowane wraz z danymi wejściowymi, wywołaniami i wynikami, i to właśnie czyni system audytowalnym.

Modele współpracy

Modele współpracy

Projekt AI

Bierzemy odpowiedzialność za zaprojektowanie i dostarczenie określonego rozwiązania AI.

Osadzony zespół AI

Interdyscyplinarny zespół AI pracuje wewnątrz Państwa organizacji, stale znajdując i realizując nowe możliwości.

Dedykowany zespół AI

Długoterminowe, dedykowane zasoby inżynierskie zbudowane wokół Państwa technologii i modelu dostarczania.

Zarządzana AI

Prowadzimy, monitorujemy i stale ulepszamy produkcyjne systemy AI.

Dlaczego TeamExtension.ai

Musieliśmy podejmować te decyzje na produkcji

Pytania rozstrzygające o powodzeniu programu agentowego są praktyczne: ile autonomii, co rejestrować, kiedy się zatrzymać. Dobre odpowiedzi wymagają życia z konsekwencjami, co różni się od czytania o nich. Budujemy i prowadzimy te systemy, więc porada wynika z tego, co naprawdę zawiodło.

Wybrani klienci

Najczęstsze pytania

Najczęstsze pytania

Ile autonomii powinien mieć agent?
Zacząć od zera i na nią zapracować. Najpierw tylko odczyt, potem zapis przy działaniach odwracalnych, potem działania wymagające zatwierdzenia, przy czym każdy krok uzasadnia zmierzona trafność. Autonomia przyznana z góry bywa cofana po pierwszym incydencie, co kosztuje więcej niż wąski początek.
Czy potrzebujemy wielu agentów?
Zwykle mniej, niż się proponuje. Architektury wieloagentowe dodają tryby awarii związane z koordynacją, a większość procesów, które wydają się wymagać kilku agentów, potrzebuje w rzeczywistości jednego agenta z kilkoma narzędziami. Zalecamy prostszą strukturę, o ile praca faktycznie się nie rozkłada.
Kto odpowiada, gdy agent się pomyli?
Zawsze konkretna osoba. Częścią tej pracy jest ustalenie, kto nią jest dla każdego procesu, i zapewnienie jej wglądu pozwalającego tę odpowiedzialność wykonywać. Model odpowiedzialności kończący się na słowie system nie przetrwa incydentu.
Jak to wpłynie na naszych ludzi?
Szczerze mówiąc, zmienia role, a udawanie, że jest inaczej, utrudnia adopcję. Przechodzimy przez to, które zadania się przesuwają, czym staje się pozostała praca ludzi i co to oznacza dla kształtu zespołu, jako część projektu, a nie po nim.

Omów swoją inicjatywę AI

Przeprojektowanie procesów biznesowych wokół agentów, którzy rozumują, koordynują narzędzia i realizują wieloetapową pracę.