Автор: Денис Аветисян
В статье представлена концепция систем управления бизнес-процессами, способных к автономному выполнению, адаптации и оптимизации благодаря использованию интеллектуальных агентов.
Агентированные системы управления бизнес-процессами (Agentic BPM) обеспечивают автономное управление процессами, превосходя возможности традиционных систем, основанных на предопределенных правилах и моделях.
Автоматизация бизнес-процессов традиционно опиралась на заранее заданные модели и ручное управление. В данной работе, посвященной ‘Agentic Business Process Management Systems’, рассматривается новый подход, основанный на интеграции интеллектуальных агентов и технологий анализа процессов. Предлагается архитектура, позволяющая системам управления бизнес-процессами переходить от простой автоматизации к автономному выполнению, адаптации и оптимизации процессов на основе данных. Способны ли такие системы радикально изменить границы автоматизации и управления, обеспечивая беспрецедентный уровень гибкости и эффективности?
От Схем к Системам: Пределы Традиционного BPM
Исторически, автоматизация бизнес-процессов (BPA) строилась на жестко заданных рабочих потоках и значительной зависимости от ручного вмешательства. Это приводило к образованию узких мест и снижало общую гибкость предприятий. Каждый этап процесса часто требовал подтверждения или действий со стороны сотрудника, что замедляло выполнение задач и увеличивало вероятность ошибок. В результате, компании сталкивались с трудностями при адаптации к меняющимся рыночным условиям и новым требованиям клиентов, поскольку изменение или оптимизация процессов требовало значительных временных и финансовых затрат. Такая модель автоматизации оказалась неэффективной в условиях современной динамичной бизнес-среды, где скорость и адаптивность являются ключевыми факторами успеха.
Существующие системы управления рабочими процессами и роботизированной автоматизации процессов (RPA) зачастую функционируют как изолированные «сilosы», что существенно ограничивает их применимость в сложных, динамично меняющихся сценариях. Такая фрагментация не позволяет системам эффективно взаимодействовать друг с другом и обмениваться данными, создавая узкие места и препятствуя бесперебойной автоматизации сквозных бизнес-процессов. В результате, организации сталкиваются с необходимостью ручного вмешательства для координации действий между различными автоматизированными системами, что сводит на нет преимущества автоматизации и снижает общую эффективность работы. Отсутствие гибкости и способности адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам делает эти системы неспособными оперативно реагировать на изменения в бизнес-среде и удовлетворять растущие требования к скорости и инновациям.
Ограничения традиционных подходов к автоматизации бизнес-процессов обуславливают необходимость перехода к интеллектуальным, агент-ориентированным системам, способным к динамическому изменению процессов и автономной адаптации. Данная работа представляет новую концептуальную модель, в которой отдельные программные агенты взаимодействуют друг с другом для достижения общих целей, самостоятельно корректируя свои действия в ответ на изменяющиеся условия. В отличие от жестко запрограммированных рабочих потоков, предложенная модель позволяет процессам эволюционировать и оптимизироваться в реальном времени, обеспечивая повышенную гибкость и устойчивость к внешним воздействиям. Такой подход предполагает отказ от централизованного управления в пользу децентрализованной, самоорганизующейся системы, что позволяет эффективно решать сложные задачи в условиях неопределенности и изменчивости.
Агентный BPM: Интеллект в Основе
Агентные системы управления бизнес-процессами (A-BPMS) вводят понятие “агентов” — программных сущностей, способных воспринимать информацию об окружении, принимать решения на её основе и выполнять действия для оркестровки процессов. В отличие от традиционных систем, где процессы жестко заданы, агенты обладают автономией и могут динамически адаптироваться к изменяющимся условиям. Каждый агент функционирует как независимый исполнитель задач, взаимодействуя с другими агентами и системами для достижения общей цели. Их ключевая особенность — способность к самоорганизации и адаптации, позволяющая оптимизировать выполнение процессов в реальном времени без вмешательства человека.
Агенты в системах Agentic BPM используют методы автоматического планирования и машинного обучения для автономного управления исполнением процессов и адаптации к изменяющимся условиям. Автоматическое планирование позволяет агентам генерировать последовательности действий для достижения заданных целей, учитывая текущее состояние системы и доступные ресурсы. Машинное обучение, в свою очередь, обеспечивает агентов способностью к обучению на данных и улучшению своих стратегий принятия решений без явного программирования. Это включает в себя алгоритмы, такие как обучение с подкреплением и контролируемое обучение, которые позволяют агентам оптимизировать свою производительность и адаптироваться к новым или неожиданным ситуациям в процессе выполнения бизнес-процессов.
Для функционирования систем Agentic BPM (A-BPMS) необходимы надежные уровни данных и аналитики процессов. Уровень данных обеспечивает сбор и хранение информации, необходимой для мониторинга и анализа выполняемых процессов. Уровень аналитики процессов использует эту информацию для выявления закономерностей, оценки эффективности и определения возможностей для оптимизации. Данная двухслойная архитектура представляет собой новую концептуальную модель, предложенную в данной работе, позволяющую A-BPMS адаптироваться к изменяющимся условиям и непрерывно повышать производительность за счет автоматического анализа и внесения корректировок в процессы.
Видеть и Адаптироваться: Анализ и Оптимизация Процессов
Описательная аналитика процессов, включающая автоматическое обнаружение процессов (Automated Process Discovery) и проверку соответствия (Conformance Checking), обеспечивает прозрачность текущего состояния бизнес-процессов. Автоматическое обнаружение процессов позволяет построить модель процесса на основе данных журналов событий, без предварительного знания его структуры. Проверка соответствия сравнивает фактическое выполнение процесса с заранее определенной моделью, выявляя отклонения и несоответствия. Эти методы позволяют организациям получить объективную картину протекания процессов, определить узкие места и области для улучшения, а также контролировать соблюдение установленных правил и регламентов.
Прогностическая аналитика процессов, использующая цифровые двойники процессов, позволяет прогнозировать будущие состояния и заблаговременно выявлять потенциальные проблемы. Цифровой двойник представляет собой виртуальную модель реального процесса, обновляемую данными из различных источников, включая системы управления бизнес-процессами (BPM), журналы событий и данные датчиков. Анализируя исторические данные и текущее состояние процесса в цифровом двойнике с использованием методов машинного обучения, можно предсказать вероятность возникновения узких мест, задержек, ошибок или других нежелательных событий. Это позволяет организациям принимать превентивные меры, такие как автоматическая перенастройка ресурсов или изменение параметров процесса, для минимизации рисков и повышения эффективности.
Предписывающая оптимизация процессов, использующая автоматическую оптимизацию процессов и предписывающий мониторинг процессов, предоставляет конкретные рекомендации для повышения производительности и эффективности. Автоматическая оптимизация процессов анализирует данные о выполняющихся процессах и предлагает изменения в их конфигурации, направленные на снижение затрат, сокращение времени выполнения или повышение качества. Предписывающий мониторинг процессов, в свою очередь, отслеживает ключевые показатели эффективности (KPI) в реальном времени и генерирует оповещения и рекомендации, когда обнаруживает отклонения от заданных целей или потенциальные проблемы, требующие вмешательства. Эти рекомендации могут включать изменение приоритетов задач, перераспределение ресурсов или корректировку параметров процесса.
Оркестровка Интеллекта: От Последовательности к Сетке
Автоматизированные платформы управления бизнес-процессами (A-BPMS) используют различные уровни оркестровки для координации агентов и управления потоком работы. Последовательная оркестровка предполагает линейное выполнение задач, в то время как параллельная позволяет выполнять несколько задач одновременно, значительно ускоряя процесс. Более сложные системы применяют адаптивную оркестровку, способную динамически изменять порядок и способ выполнения задач в зависимости от возникающих условий и данных. Наиболее продвинутым уровнем является mesh-оркестровка, представляющая собой децентрализованную сеть взаимодействующих агентов, способных самостоятельно принимать решения и координировать свои действия, что обеспечивает высокую гибкость и отказоустойчивость системы. Такой подход позволяет создавать интеллектуальные системы, способные эффективно решать сложные бизнес-задачи и адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка.
Различные паттерны оркестровки — маршрутизация, управленческая модель и самоорганизация — определяют способы делегирования задач и контроля за их выполнением. В паттерне маршрутизации, задача последовательно передается между агентами, каждый из которых выполняет определенную часть работы, пока не будет достигнут конечный результат. Управленческая модель подразумевает централизованное управление, где единый агент координирует действия остальных и распределяет задачи. В отличие от этого, самоорганизация позволяет агентам самостоятельно определять последовательность выполнения задач и взаимодействовать друг с другом, минимизируя необходимость в централизованном контроле. Выбор подходящего паттерна оркестровки напрямую влияет на эффективность, гибкость и масштабируемость бизнес-процессов, позволяя оптимизировать распределение ресурсов и повысить общую производительность системы.
Слои действий в системах управления бизнес-процессами (BPMS) обеспечивают не только завершение задач, но и поддержание высокого качества их выполнения. Используя такие паттерны, как “Триаж”, система автоматически распределяет задачи по приоритетам и направляет их наиболее подходящим агентам. Паттерн “Агент, поддерживаемый человеком” позволяет объединить возможности автоматизации и экспертизу специалистов, что особенно важно для сложных или требующих принятия решений ситуаций. И, наконец, паттерн “Верификация” гарантирует проверку результатов и соответствие установленным стандартам, предотвращая ошибки и повышая надежность процессов. Взаимодействие этих слоев и паттернов формирует надежный механизм контроля и оптимизации, позволяющий BPMS эффективно справляться с задачами любой сложности и поддерживать стабильное качество работы.
Будущее Работы: К Автономной Эволюции Процессов
Сближение адаптивных систем управления бизнес-процессами (A-BPMS), аналитики процессов и интеллектуальных оркестровочных моделей открывает возможности для действительно автономной эволюции процессов. Данная конвергенция позволяет организациям переходить от ручного управления и оптимизации к системам, способным самостоятельно анализировать текущую производительность, выявлять узкие места и предлагать улучшения, а также генерировать новые варианты решения задач. Интеграция этих технологий создает замкнутый цикл непрерывной оптимизации, где процессы не просто выполняются, а постоянно адаптируются и совершенствуются без непосредственного вмешательства человека, что ведет к значительному повышению эффективности, гибкости и инновационности в деятельности организации.
Современные рабочие процессы всё чаще опираются на возможности генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения динамической адаптации к изменяющимся условиям. Вместо жестко заданных последовательностей действий, системы способны самостоятельно анализировать данные, выявлять узкие места и предлагать инновационные решения для оптимизации. Это достигается благодаря алгоритмам, способным генерировать новые варианты процессов, тестировать их в виртуальной среде и внедрять наиболее эффективные, существенно повышая гибкость и производительность организации. Такой подход позволяет не только реагировать на внезапные изменения, но и предвидеть будущие потребности, создавая проактивные и самооптимизирующиеся системы, которые постоянно совершенствуются без участия человека.
Предлагаемый концептуальный подход демонстрирует, как радикальное изменение парадигмы управления бизнес-процессами способно значительно повысить эффективность, гибкость и инновационный потенциал организаций. Вместо жестко заданных последовательностей, процессы получают возможность динамически адаптироваться к меняющимся условиям, самостоятельно оптимизируя свои параметры и генерируя новые решения. Это ведет к сокращению издержек, ускорению времени выхода продуктов на рынок и созданию более устойчивой и конкурентоспособной бизнес-модели. Модель, представленная в данной работе, иллюстрирует, как интеграция передовых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, позволяет перейти от реактивного управления к проактивной эволюции процессов, формируя будущее организации и ее способность к постоянному совершенствованию.
Исследование агентных BPM-систем, несомненно, вызывает интерес, хотя и предсказуем. Автономное выполнение процессов, адаптация и улучшение… Звучит как очередная попытка создать самообучающегося бога. Впрочем, история учит, что любая элегантная теория рано или поздно столкнется с суровой реальностью продакшена. Карл Фридрих Гаусс однажды заметил: «Если бы другие знали, сколько ошибок я сделал, то не сочли бы меня таким умным». И в этом есть своя правда. Заявленная возможность систем выходить за рамки предопределенных правил — это лишь иллюзия, пока не появится первый юзер, решивший, что «а давайте-ка мы…». В конечном итоге, агентные системы — это просто ещё один уровень абстракции, который рано или поздно потребует ручной правки и патчей. И, как всегда, все эти «cloud-native» решения окажутся просто тем же самым, только дороже.
Что дальше?
Предложенные системы управления бизнес-процессами, основанные на агентах, выглядят элегантно на диаграммах. Однако, не стоит забывать, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Автономность, безусловно, привлекательна, но не следует обольщаться — любой процесс, который можно задеплоить, однажды упадёт. Вопрос не в избежании сбоев, а в скорости и изяществе восстановления.
Основная проблема, как всегда, кроется в непредсказуемости реального мира. Агенты, обученные на исторических данных, могут столкнуться с ситуациями, которых они никогда не видели. Адаптация — это хорошо, но как гарантировать, что эта адаптация не приведёт к нежелательным последствиям? Любая абстракция умирает от продакшена, и эти системы не станут исключением. Но зато красиво умирает.
В будущем, вероятно, потребуется сосредоточиться на создании более надёжных механизмов мониторинга и контроля, а также на разработке методов, позволяющих агентам «учиться на ошибках» в реальном времени. И, конечно, не стоит забывать о человеческом факторе — даже самые умные агенты нуждаются в надзоре. Каждая автоматизация — это просто перенос ответственности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.18833.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Динамическая теория поля в реальном времени: путь к квантовым вычислениям
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-28 15:23