ИИ-агенты и RPA: разбираем 21 их различие для выбора более эффективного подхода

Всего 10 лет прошло с момента появления роботизированной автоматизации процессов (RPA), а мы уже на пороге нового прорыва в автоматизации предприятий с помощью интеллектуальных ИИ-агентов, работающих на основе LLM. В этой статье мы сравним по 22 критериям ИИ-агентов и RPA, и выявим, какой из этих подходов больше подходит под разные задачи.

Помните цикл развития Agile в организациях, где менеджеры проектов превратились в скрам-мастеров, которые адаптировались к итеративным циклам разработки? Точно так же и сейчас разговорный ИИ трансформировался, перейдя от базовых фреймворков для чат-ботов к продвинутым инструментам для разработки подсказок, а теперь и к комплексным конструкторам ИИ-агентов. Сегодня понимание компонентов агентского фреймворка имеет решающее значение для эффективного использования этих достижений.

Агенты — это не просто улучшенный способ автоматизации, а совершенно новая прорывная технология, требующая новых навыков и инструментов для освоения. Они расширяют рамки от тактической автоматизации задач до автоматизации и дополнения сложной интеллектуальной деятельности.

Агентные приложения используют одну или несколько языковых моделей в качестве своей основы, динамически генерируя ответы и действия. Эти приложения управляют состояниями и переходами, выстраивая цепочки событий в режиме реального времени, чтобы ответить на конкретные запросы пользователей, предоставляя адаптивные решения. ИИ-агенты отлично справляются с неоднозначными или неявными вопросами, разбивая их на последовательные подэтапы и итеративно обрабатывая их через циклы действий, наблюдений и размышлений до момента достижения окончательного решения.

Управление задержками и затратами имеет решающее значение для реализации работы ИИ-агентов, обеспечивая баланс между оперативностью и эффективностью использования ресурсов. Сейчас разработчики заняты улучшением проверки и контроля работы ИИ-агентов, чтобы обеспечить их максимальную прозрачность.

Для выполнения задач агенты имеют доступ к различным инструментам, каждый из которых имеет четкое назначение — будь то вызов API, проведение расчетов или поиск информации в Интернете. Человек в контуре (HITL) может служить вспомогательным инструментом, позволяя агентам при необходимости обращаться к нему для расширения оперативных возможностей.

Новые инструменты агентов могут быть легко интегрированы для расширения возможностей, что позволяет постоянно адаптировать и совершенствовать функции автономных агентов.

ИИ-агенты обладают подлинной автономией, самостоятельно принимая решения и выполняя действия, требующие минимального контроля со стороны человека. Уровень автономности определяется количеством итераций, через которые ИИ-агент может пройти, чтобы прийти к заключению, и количеством инструментов в его распоряжении. Обладая повышенной гибкостью, ИИ-агенты динамически выбирают инструменты и устанавливают их последовательность в зависимости от ситуационных потребностей, применяя разумные и адаптивные стратегии для решения сложных задач по мере их возникновения.

Приводим подробное сравнение отличий ИИ-агентов от традиционных методов цепочки и роботизированной автоматизации процессов (RPA).

1. Гибкость, автономность, разумность

Агенты искусственного интеллекта обладают высокой гибкостью и автономностью, способны к сложным рассуждениям и принятию решений в зависимости от контекста. Они могут адаптироваться к непредвиденным ситуациям, реагировать на изменение данных и вносить коррективы в режиме реального времени.

Цепочки/RPA, как правило, следуют заранее определенным правилам и последовательностям с ограниченной гибкостью. Они выполняют задачи так, как они были запрограммированы, без отклонений, что делает их менее адаптированными к изменениям в окружающей среде.

2. ИИ-агенты на основе гранулярных состояний

ИИ-агенты работают на основе гранулярного подхода, поддерживая внутреннее и динамическое состояние и понимание окружающей среды. Это позволяет им отслеживать изменения во времени и соответствующим образом корректировать свои действия.

Цепочки/RPA, как правило, не обладают гранулярным пониманием состояния и работают по фиксированным рабочим процессам. Они менее искусны в решении сложных или меняющихся задач, требующих контекстуальной осведомленности.

3. Подход RPA

ИИ-агенты используют машинное обучение и обработку естественного языка для динамического принятия решений, выходя за рамки автоматизации на основе правил.

Цепочки/RPA в значительной степени опираются на традиционные методы автоматизации, такие как жестко закодированные, негибкие правила, которые требуют значительной перенастройки при любых изменениях.

4. Человек в контуре (HITL)

ИИ-агенты часто используют HITL для решения сложных задач или при возникновении неопределенных ситуаций, позволяя человеку направлять процесс или обеспечивать обратную связь.

Цепочки/RPA могут привлекать человека для обработки исключений, но обычно это не является встроенной функцией. HITL менее интегрированы по сравнению с агентами ИИ. Традиционные чат-боты/цепочки обычно следуют методу полного перехода к агенту, если чат-бот не справляется с поставленной задачей.

5. Управление стоимостью

ИИ-агенты могут быть дорогостоящими в развертывании и обслуживании из-за потребности в ресурсах, хотя их адаптивность и эффективность могут привести к долгосрочной экономии средств.

Цепочки/RPA часто требуют меньших первоначальных затрат, особенно при выполнении простых повторяющихся задач, но могут стать дорогостоящими при необходимости частого обновления и обслуживания.

6. Оптимизация задержек

ИИ-агенты используют стратегии оптимизации для минимизации задержки, часто путем предварительной выборки данных, параллельной обработки или внесения корректировок в режиме реального времени. Однако для задач рассуждения и декомпозиции задержку может быть трудно улучшить.

Цепочки/RPA: могут испытывать задержки из-за жестких рабочих процессов и последовательной обработки, с ограниченной оптимизацией в реальном времени. Однако в целом их легче оптимизировать.

7. Последовательность действий, генерируемая LLM

ИИ-агенты используют языковые модели для динамической генерации последовательностей действий, что позволяет им решать сложные, многоэтапные задачи на основе изменяющегося контекста.

В цепочках/RPA последовательности действий предопределены и не обладают гибкостью, обусловленной LLM, что ограничивает их способность справляться с тонкостями или разговорными задачами.

8. Бесшовная интеграция инструментов

ИИ-агенты часто бесшовно интегрируют различные инструменты и сервисы, включая API, базы данных и внешние ресурсы, для динамического расширения функциональности.

В цепочках/RPA интеграция, как правило, более жесткая, требующая ручной настройки и менее динамичной адаптации к новым инструментам или сервисам.

9. Объясняемость / наблюдаемость / проверяемость

ИИ-агенты часто включают функции объяснимости и наблюдаемости, обеспечивая понимание процессов принятия решений, что очень важно для доверия и соответствия. Но в большинстве случаев этот аспект отсутствует.

В цепочках/RPA последовательность событий задается для разных рабочих процессов.

10. Подход на основе проектной канвы

ИИ-агенты часто опираются на традиционные среды программирования, уделяя меньше внимания визуальному проектированию рабочих процессов, что делает сложную конфигурацию задач более трудной.

Цепочки/RPA могут использовать проектные полотна для конфигурирования сложных рабочих процессов, часто представленных визуально, что позволяет интуитивно настраивать и изменять конфигурацию.

11. Ориентация на разговорную речь

ИИ-агенты способны решать разговорные задачи, используя понимание естественного языка для эффективного взаимодействия с пользователями.

Цепочки/RPA, как правило, предназначены для разговорных интерфейсов (с учетом традиционной структуры чат-ботов), хотя могут взаимодействовать с простыми текстовыми данными.

12. Возможности адаптивного обучения

ИИ-агенты могут обучаться на основе новых данных и опыта с течением времени, что позволяет им совершенствоваться автономно, в отличие от традиционных RPA, которые полагаются на заранее установленные правила и не имеют возможности обучения.

13. Контекстуальная осведомленность

ИИ-агенты способны понимать и адаптироваться к контексту взаимодействия, что повышает эффективность принятия решений и точность ответов.

RPA и чат-боты, с другой стороны, работают в статичном, заранее определенном контексте.

14. Динамическая декомпозиция задач

ИИ-агенты могут динамически разбивать сложные задачи на более мелкие, управляемые подзадачи, и корректировать их на основе обратной связи в реальном времени.

RPA и чат-боты обычно следуют линейной, фиксированной последовательности задач.

15. Принятие решений в режиме реального времени

ИИ-агенты могут принимать решения «на лету», основываясь на реальных данных, в то время как RPA следует заданному процессу принятия решений, основанному на запрограммированной логике.

16. Обработка неструктурированных данных

ИИ-агенты способны понимать и обрабатывать неструктурированные данные, такие как естественный язык и изображения, с помощью моделей ИИ.В это время RPA обычно работают со структурированными данными, которые четко определены и классифицированы.

17. Поведение, ориентированное на достижение целей

ИИ-агенты работают над достижением высокоуровневых целей и могут изменять свой подход по мере необходимости.

RPA предназначены для выполнения конкретных задач без всеобъемлющих целей.

18. Масштабируемость в различных средах

ИИ-агенты легко масштабируются с минимальными изменениями конфигурации.

RPA могут потребовать значительной настройки для адаптации к различным платформам или системам.

19. Проактивное взаимодействие

ИИ-агенты могут инициировать действия и проактивно взаимодействовать, основываясь на поведении пользователя или внешних триггерах.

RPA выполняют задачи только при наступлении определенного события.

20. Функциональная совместимость инструментов и гибкость API

ИИ-агенты часто разрабатываются для беспрепятственной работы с различными инструментами и API, адаптируясь по мере необходимости.

RPA и чат-боты обычно испытывают сложности при совместимости и специфичны для определенных инструментов или систем.

21. Отсутствие низкокодовых IDE

Среды разработки ИИ-агентов на данном этапе обычно более прокодовые. В то время как RPA более устоялись в своем подходе к построению без кодового дизайна.

Переход от RPA к ИИ-агентам — это возможность для лидеров в области автоматизации переосмыслить свою роль во внедрении новых решений внутри компании.

И несмотря на то, что ИИ-агенты применяют совершенно другой подход к автоматизации предприятий, это не означает конец эры RPA. Если ваша задача заключается в вводе тысячи записей в систему ERP ежедневно или миграции ста тысяч электронных медицинских записей в новую систему, то нет смысла пытаться адаптировать агента для решения рутинной задачи.

Статья переведена и адаптирована экспертами из команды «Лии» — платформы на базе ИИ для первой и второй линии поддержки.

Читайте больше актуальных новостей и статей об ИИ — в моем блоге. А если хотите применить ИИ в своём бизнесе — обращайтесь к команде Лии.