Перестроение бизнес-процессов на базе мультиагентных систем с GPT

Актуальность
Интеллектуальная автоматизация — один из ключевых драйверов цифровой трансформации. Компании, которые первыми начнут использовать мультиагентные системы, получают конкурентное преимущество. • Увеличение объёма данных (внутренних и внешних) ведёт к возрастающей потребности в инструментах, которые могут быстро извлекать «точечную» информацию и адаптироваться к меняющимся бизнес-задачам. • Texel готов предоставить свои данные и реальные процессы для апробации таких решений, что делает проект практически значимым и востребованным.
Проблема
• Современные компании часто сталкиваются с высокой сложностью внутренних процессов (логистика, планирование, анализ данных), что приводит к потере времени и ресурсов. • Существующие инструменты автоматизации нередко оказываются избыточно узкими или требуют значительных усилий для настройки под конкретные нужды предприятия. • Широкие возможности фреймворков мультиагентных систем (например, AutoGen, а также множество других, таких как Semantic Kernel, LangChain, LangGraph, Flowise, LlamaIndex, Haystack, CrewAI, SuperAGI и др.) остаются малоисследованными и не всегда применяются к реальным задачам для формирования рабочих процессов. Иллюстрации о работе мультиагентных систем можно найти, например, здесь: https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/Getting-Started/ • Навыки работы с искусственным интеллектом (в частности, ChatGPT и DeepSeek) на рынке крайне востребованы, но обучение дорогое и фрагментированное.
Цель
1. Внедрить мультиагентные системы в бизнес-процессы, оптимизируя цепочки поставок и логику принятия решений. 2. Разработать прототип для автоматизации сбора данных, фильтрации информации и написания кода с применением современных ИИ-инструментов, таких как Cursor и Windsurf. 3. Усовершенствовать взаимодействие людей и агентов через механизмы обратной связи для повышения точности рекомендаций. Показать, как мультиагентные системы могут трансформировать разработку, тестирование, исследования, администрирование и маркетинг. 4. Дать участникам возможность освоить ChatGPT / DeepSeek для повышения конкурентоспособности и создания стартапов при поддержке Texel.
Задачи
1. Исследовать фреймворки и кейсы: изучить готовые примеры AutoGen (или аналогов), определить оптимальный вариант для поставленных конкретных задач. 2. Адаптировать к цепочке поставок, например, на основе https://github.com/microsoft/optiguide: настроить систему для анализа цепочки поставок, оптимизации логистики и прогнозирования спроса. 3. Разработать автоматический сбор информации, например, на основе https://github.com/microsoft/autogen/blob/0.2/notebook/agentchat_surfer.ipynb: создать прототип, который ищет актуальные новости, фильтрует по заданным критериям, сопоставляет с внутренними задачами и формирует краткие отчёты. 4. Создать агент-помощник для написания кода, например, на основе https://github.com/microsoft/autogen/blob/0.2/notebook/agentchat_function_call_code_writing.ipynb: либо полностью автономный, либо с механизмом ручной валидации (системы human feedback), чтобы быстро разрабатывать программные модули для внутренних нужд. 5. Внедрить итерационную обратную связь, например, на основе https://github.com/microsoft/autogen/blob/0.2/notebook/agentchat_human_feedback.ipynb: встроить функционал человеческого контроля, чтобы повышать эффективность ботов и исключать ошибки в принятии решений.
Результат
• Готовый прототип мультиагентной платформы для автоматизации или частичной реорганизации бизнес-процессов. • Инструмент поиска и анализа новостных данных: суть решения — предоставить сжатые и релевантные обзоры, привязанные к бизнес-задачам. • Кодогенерирующий модуль (при необходимости) с гибким интерфейсом для доработки решений вручную или через полуавтоматический фидбек, демонстрирующий применение архитектурных паттернов, успешно реализованных в Cursor и Windsurf для других бизнес-доменов помимо разработки ПО. • Практическая методология: документация и рекомендации по развёртыванию и интеграции мультиагентной системы в других сферах.
Партнёры проекта
ООО «Тексел»
***