Создание workflow-агента для корпоративной базы знаний компании

Создание workflow-агента для корпоративной базы знаний компании

В крупных промышленных структурах знания распределены между центральным офисом, дочерними предприятиями, удаленными филиалами и внутренними отделами. Поиск актуального регламента силами сотрудника на внутреннем портале, в сетевых папках или через коллег требует значительных временных ресурсов, которые эффективнее направить на выполнение профильных задач.

Исследования с участием 4000 россиян показывают, что 42% специалистов тратят на поиск файлов или переписок больше времени, чем на непосредственное взаимодействие с ними. В организациях со штатом от 500 человек подобные издержки ежедневно перерастают в десятки потерянных рабочих часов.

Workflow-агент автоматизирует информационные потоки по заданным сценариям. Он обрабатывает запросы на естественном языке, обращается к проверенным корпоративным источникам и формирует содержательные ответы в строгом соответствии с внутренними регламентами, ускоряя поиск сведений и поддерживая продуктивность экспертных отделов.

1. Что представляет собой workflow-агент для базы знаний?

Workflow-агент — это настроенный автоматизированный сценарий, в котором нейросеть выполняет задачи по строго заданной цепочке шагов, опираясь исключительно на внутренние документы компании. Обладая более четкой структурой по сравнению с обычным диалоговым чатом, агент функционирует по фиксированным правилам: принимает обращение, классифицирует его тему, направляет запрос в соответствующие базы знаний, консолидирует найденные сведения и предоставляет структурированный ответ.

Внедрение такого алгоритма гарантирует компании три ключевых результата:

2. Ценность workflow-агента для внутренних процессов холдинга

Интеллектуальный помощник (workflow-агент) предоставляет персоналу производственного холдинга быстрый доступ к единым стандартам, обеспечивая согласованность информации с сохранением общих правил для всех юридических лиц и площадок. В разветвленной структуре группы компаний это напрямую способствует унификации рабочих процессов и росту надежности операций.

Функциональные возможности workflow-агента:

• Предоставление ответов по содержанию стандартов, инструкций и положений;

• Оперативный поиск точных формулировок и пунктов в объемных документах;

• Пошаговое разъяснение порядка подачи заявок и прохождения согласований;

• Определение подразделения, ответственного за выполнение конкретного процесса;

• Предоставление прямых ссылок на первоисточники, на основе которых подготовлен ответ;

• Одновременная работа с информационными базами нескольких юридических лиц холдинга;

• Маршрутизация сложных и нестандартных запросов на профильных экспертов.

Дополнительный эффект от внедрения агента проявляется при адаптации новых сотрудников. Специалист оперативно получает ответы на возникающие вопросы, что способствует его быстрому вовлечению в процессы и раннему выходу на плановые показатели эффективности. При этом наставники высвобождают время для решения стратегических и индивидуальных задач, делегируя системе рутинное консультирование.

3. Архитектура и принципы работы системы

Проектирование workflow AI-агента происходит в оркестраторе ИИ-агентов, где все этапы процесса связываются в единую логическую цепочку на визуальной схеме. Каждый шаг отвечает за конкретную операцию в цепочке обработки запроса.

Последовательность шагов для работы с базой знаний:

1. Прием текстового обращения от сотрудника через удобный корпоративный канал связи.

2. Предварительная обработка вопроса и приведение его к виду, оптимальному для поисковых алгоритмов.

3. Определение тематической категории запроса (например, кадровые вопросы, закупки или охрана труда).

4. Подбор баз знаний, соответствующих выбранной тематике и уровню доступа конкретного пользователя.

5. Поиск необходимых фрагментов информации в закрытых корпоративных файлах.

6. Агрегирование найденных текстовых блоков в единый смысловой контекст.

7. Формирование итогового ответа по заданному шаблону.

8. Передача ответа пользователю и фиксация параметров запроса в журнале учета.

Практический пример: автоматизация входящей почты в ООО «ВИС центр»

В компании ООО «ВИС центр» возможности workflow-агентов используются для автоматической обработки входящих писем. Для каждого специалиста создается индивидуальный ассистент, параметры которого адаптированы под его должностную роль, доступные источники данных и корпоративный стиль общения.

Ассистент изучает полученное письмо, определяет его контекст, извлекает нужные сведения из корпоративной базы знаний и готовит проект ответного сообщения. Специалист проверяет предложенный вариант, при необходимости вносит точечные коррективы и подтверждает отправку адресату.

Наглядная схема обработки запроса ИИ-агентом в среде оркестратора: от классификации входящего обращения до автоматической подготовки ответа с использованием подключенных корпоративных баз знаний

Визуализация оркестрации запроса в студии оркестратора ИИ-агентов наглядно демонстрирует управляемый процесс обработки: от классификации входящего сообщения до генерации финального текста с использованием подключенных корпоративных баз данных. На схеме слева располагается модуль подготовки и маршрутизации входящего вопроса, в центре находится поисковый узел с доступом к десяткам внутренних источников информации, а справа — этапы консолидации данных и генерации ответа. Такой подход гарантирует точность результатов и их соответствие регламентам за счет четко структурированного процесса. Подробно особенности оркестрации ИИ-агентов описаны в статье «Оркестрация ИИ-агентов в закрытом контуре: автоматизация корпоративных процессов».

Агент способен обращаться одновременно к нескольким базам данных, благодаря чему один сценарий успешно охватывает регламенты, учебные курсы, техническую документацию и стандарты различных функциональных направлений компании.

4. Кейс: AI-агент в производственном холдинге со штатом 500+ человек

• Задача. Под управлением холдинга находится несколько производственных площадок и сервисных подразделений общей численностью более 500 сотрудников. Корпоративная база знаний объединяет производственные инструкции, стандарты безопасности, правила закупок, кадровые регламенты и шаблоны документов. Персонал региональных площадок регулярно обращается в головной офис за разъяснениями по оформлению документов, так как процедуры в управляющей компании и дочерних обществах имеют свои особенности.
• Реализованные действия. В оркестраторе ИИ-агентов настроен специализированный сценарий для работы с базой знаний:
• Документы структурируются с сохранением исключительно актуальных версий и маркируются по компании, отделу и дате принятия;
• Базы знаний распределяются по направлениям: закупки, производство, кадры, охрана труда;
• Задаются правила генерации ответов с обязательным указанием первоисточников и опорой только на подключенные файлы;
• Настраиваются права доступа, гарантирующие получение сотрудником материалов исключительно из его разрешенного информационного контура;
• Агент интегрируется в рабочие чаты, а для кадровых и юридических вопросов настраивается обязательная верификация ответов профильными специалистами;
• Проводится тестирование сценария на реальных обращениях сотрудников головного офиса и двух дочерних компаний.
• Результат. При запросе сотрудника площадки: «Как оформить заявку на закупку комплектующих и кто ее согласует?» — агент безошибочно определяет тему, обращается к регламенту закупок и локальному акту конкретного завода, объединяет требования и выдает точный алгоритм действий с перечнем документов, сроками согласования и ссылками на регламенты. При наличии расхождений в правилах головного офиса и дочерней структуры агент прямо указывает на это, рекомендуя обратиться к ответственному сотруднику для уточнения деталей.

Подобные проекты демонстрируют измеримую коммерческую эффективность. Исследования подтверждают, что свыше 40% российских организаций внедряют ИИ-решения в свои бизнес-процессы, причем 68% из них по итогам года зафиксировали положительный эффект на EBITDA в размере до 5%.

5. Из каких ключевых шагов состоит разработка workflow-агента?

Процесс разработки и запуска интеллектуального агента включает пять последовательных шагов, где ключевое внимание уделяется систематизации исходных данных:

1. Определение задач. Выбирается одно приоритетное направление с высокой частотой однотипных запросов (например, кадровое администрирование). Интеграция остальных блоков происходит последовательно, после успешного тестирования пилотного сценария.

2. Подготовка базы знаний. Проводится систематизация документов: сохраняются только актуальные версии, проверяются даты утверждения и четко очерчиваются области применения каждого регламента. Данный этап требует наибольшего количества времени, поскольку корректность ответов ИИ напрямую зависит от порядка в исходных файлах.

3. Настройка правил поведения агента. Задаются требования к формату вывода информации, определяются разрешенные источники данных, прописывается алгоритм действий при обработке запросов, выходящих за рамки базы знаний, а также правила перевода диалога на профильного сотрудника.

4. Сборка сценария. Этапы обработки запросов объединяются в общую схему в оркестраторе, а тематические направления связываются с соответствующими базами данных.

5. Пилотный запуск и тестирование. Работа агента проверяется на реальных пользовательских запросах, включая сложные формулировки и темы, требующие привлечения внешних экспертов. По результатам тестов корректируются инструкции и перечень источников, после чего система открывается для массового использования сотрудниками.

6. Значение закрытого контура для корпоративных данных и варианты развертывания

Использование закрытого контура критически важно при работе с корпоративными базами знаний, содержащими персональные данные сотрудников, коммерческие условия договоров, финансовые показатели и закрытые производственные технологии. При локальном размещении компания полностью контролирует места хранения документов и выполнение всех вычислительных процессов.

При интеграции VisGPT и оркестратора ИИ-агентов в защищенный локальный контур компании все запросы сотрудников, формируемые ответы и системные журналы остаются внутри собственной ИТ-инфраструктуры холдинга. Для предприятий, обрабатывающих персональные данные, такое локальное размещение выступает техническим фундаментом для создания системы защиты информации и позволяет выстроить процессы в строгом соответствии с требованиями 152-ФЗ. В сочетании с организационными регламентами и правовыми мерами компании данная схема формирует надежный периметр безопасности.

Выбор варианта инфраструктуры зависит от внутренних требований к конфиденциальности данных, планируемого количества пользователей и приоритетных сроков запуска проекта:

• Полностью изолированный контур. Предполагает использование собственных вычислительных мощностей на базе графических процессоров (GPU), так как языковые модели и базы знаний развертываются исключительно на серверах заказчика. Для решения этой задачи специалисты «ВИС центра» осуществляют сборку GPU-серверов под ключ: подбирают оптимальную аппаратную конфигурацию под индивидуальный объем запросов и число пользователей, поставляют и настраивают оборудование, разворачивают VisGPT и оркестратор ИИ-агентов внутри ИТ-периметра холдинга, подключают локальные модели и настраивают интеграцию со смежными корпоративными системами. Подробное описание этапов работ представлено в статье «Сборка GPU-серверов для искусственного интеллекта в компании с VIS.center», а калькуляция производительности доступна на специализированной странице подбора GPU-серверов для ИИ.
• Защищенная облачная инфраструктура. При необходимости оперативного тестирования гипотез и быстрого старта «ВИС центр» предоставляет вычислительные мощности на базе собственной защищенной ИТ-инфраструктуры. Холдинг запускает пилотную версию агента по базе знаний, оценивает качество ответов на реальных задачах и по итогам тестирования формирует точные технические требования к оборудованию для последующей закупки. Детальные сценарии развертывания в защищенной среде представлены на странице VisGPT on-premises.

7. Итог

Внедрение workflow-агента позволяет крупному производственному холдингу трансформировать накопленные документы и регламенты в удобный интерактивный сервис для персонала. Агент оперативно обрабатывает запросы, извлекает точные сведения из согласованных документов, предоставляет структурированные ответы и перенаправляет нестандартные вопросы профильным специалистам. Это сокращает время на поиск регламентов и оптимизирует нагрузку на кадровую, закупочную и юридическую службы, позволяя сотрудникам сосредоточиться на ключевых бизнес-задачах.

Для организаций, работающих с конфиденциальной информацией и персональными данными, наиболее надежным решением является развертывание платформы в закрытом контуре. Эксперты «ВИС центра» проводят аудит требований безопасности, рассчитывают необходимую производительность оборудования и предлагают оптимальные варианты сотрудничества: проектирование и сборку специализированного GPU-сервера под масштаб холдинга либо предоставление выделенных мощностей в защищенном контуре для быстрого проведения пилотного проекта.

---

ai@vis.center

+7 495 177-37-13