TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
🤖 Датаист

25 Sep, 21:32

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Репост из: Академия Датаиста
Как превратить бизнес-процесс в работающего ИИ-агента

Недавно я делился аналитикой о том, что многие недооценивают роль обучения. При этом именно обучение помогает адаптироваться к происходящим изменениям.

Поэтому я стараюсь передавать все, что знаю и использую сам, чтобы помочь другим быстрее войти в новую экономику.

Доступен третий модуль курса «Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов».

В прошлом модуле мы разобрали, как восстановить реальный бизнес-процесс AS-IS, найти в нем точки автоматизации и спроектировать целевой процесс TO-BE.

Теперь следующий вопрос: как из этого TO-BE получить работающего ИИ-агента?

На практике многие начинают не с того конца. Открывают n8n или другую платформу, выбирают модель, подключают несколько инструментов, пишут большой промт — и пытаются заставить все это работать.

Но прежде чем что-либо собирать, нужно понять, как ИИ-агент встраивается в поток данных, создающий ценность для бизнеса: какие данные он получает, что с ними делает, какой результат передает дальше и где заканчивается его автономность.

Поэтому в третьем модуле мы проходим весь путь от бизнес-процесса до работающего агента.

• Связываем TO-BE с автоматизацией: где достаточно обычного правила, где нужен ИИ, где решение остается за человеком и чем воркфлоу отличается от настоящего агента;

• Проектируем граф навыков агента: какие операции он умеет выполнять и какие решения принимает;

• Разбираем основные ИИ-операции: классификацию, извлечение информации, генерацию и вызов инструментов;

• Разрабатываем воркфлоу: определяем, как между шагами передаются данные и где появляются условия и циклы;

• Пишем промты: из чего состоит хороший промт, как получать структурированный результат и как улучшать промты;

• Собираем контекст: какие данные агенту нужны сейчас, что хранить в состоянии и долгосрочной памяти;

• Подключаем инструменты и ИИ-платформу: как агент вызывает внешние сервисы и как настроить общий доступ к данным для множества агентов;

• Настраиваем базовую надежность: права, ограничения и контроль работы агентов;

• Учимся тестировать весь путь работы агента после каждого изменения модели, промта, контекста или инструмента.

В конце модуля вас ждет тест и практическое задание.

Вы возьмете свой целевой TO-BE процесс из предыдущего модуля, превратите его в архитектуру одного ИИ-агента и соберете его в n8n или на любой другой платформе.

В итоге у вас появится первый работающий агент для вашего бизнес-процесса.

В модуле доступны презентация, видеоурок и подробный текстовый материал. А в этом канале я дополнительно делюсь своим опытом и подробнее разбираю отдельные темы.

В следующих модулях мы детально разберем, как объединять нескольких агентов в мультиагентную систему и на ее основе строить целую AI-First компанию, обсудим разработку кастомных сервисов с ИИ-агентами, создадим дашборд для мониторинга их работы, научимся управлять изменениями в компании и считать экономический эффект.

Если у вас есть свой бизнес и вы еще не автоматизируете его с помощью ИИ-агентов, то чем вы вообще занимаетесь?

А если своего бизнеса нет — сегодня самое время начать. Работа по найму уже не гарантирует стабильности. ИИ впервые дает одному человеку или небольшой команде доступ к ресурсам, которые раньше были доступны только крупным компаниям.

Так что путь к свободе сегодня может начинаться с собственного AI-First бизнеса. Курс доступен для всех бесплатно — бери не хочу.

👉 Смотреть третью лекцию
Модуль 3 — Инженерия ИИ-агентов
Вы научитесь проектировать процесс до автоматизации, отличать воркфлоу от агента, писать спецификацию агента, собирать промт, контекст и обвязку, тестировать поведение и выводить агента в работу.

718 0 20 3 20
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot