ИИ-агенты силами пользователей. Новые возможности BPMSoft
Компания BPMSoft (ИТ-холдинг LANSOFT) представила новую возможность своей low-code платформы — создание ИИ-агентов на основе механизма бизнес-процессов с использованием ML- и LLM-шагов. Эта функциональность меняет подход к взаимодействию пользователя с корпоративной системой. Презентация прошла в середине октября на конференции «Low-code и AI: билет в цифровое будущее». О том, как работает технология и какую роль она сыграет в развитии платформы, рассказывает руководитель направления по внедрению ИИ в BPMSoft Андрей Зыкин.
Содержание |
 | Андрей Зыкин Руководитель направления по внедрению ИИ в BPMSoft |
Экосистема BPMSoft
Главное, что нужно понимать про BPMSoft, — это low-code платформа для автоматизации бизнес-процессов. С ее помощью компании выстраивают цифровые контуры управления — от продаж и обслуживания клиентов до внутренних сервисов. Вокруг программного продукта создана полноценная экосистема: круглосуточная техподдержка, сообщество из более чем 150 партнеров по внедрению, включая топ-интеграторов России — Softline, К2Тех, Норбит, IBS и других. Работает Магазин приложений, система сертификации и обучения, в том числе программа по работе с вузами. Для пользователей есть открытая база знаний с 1000+ статей и 100+ обучающих видеороликов.
В основе решения — low-code конструктор, который позволяет без привлечения разработчиков настраивать объекты, интерфейсы, вебхуки, интеграции с REST- и SOAP-сервисами. Механизм настройки и выполнения бизнес-процессов реализован в нотации BPMN 2.0: пользователь может самостоятельно собрать последовательность действий, задать события и условия срабатывания, а система автоматически выполнит процесс — по расписанию или по заданному триггеру.
Под капотом BPMSoft активно используются модели машинного обучения (ML) на основе градиентного бустинга, которые можно напрямую встраивать в сценарии бизнес-процессов. Помимо этого, в платформе доступен ИИ-ассистент «Софья» — чат-бот, созданный на базе открытой большой языковой модели (LLM) и технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивающей доступ модели к корпоративным данным в момент выполнения запроса. «Софья» обучена на материалах базы знаний BPMSoft и помогает пользователям разбираться в функционале системы: подсказывает, как создать кнопку, представление или бизнес-процесс, дает ссылки на нужные статьи. В продукте также есть готовые ИИ-решения — от сегментирования клиентов (гибридного, то есть на стыке ML и LLM) до резюмирования переписок в обращениях.
ИИ-агенты в действии
Естественным продолжением развития BPMSoft стало появление ИИ-агентов. В конструктор бизнес-процессов был добавлен новый элемент — интеграция с LLM-моделями, что открыло возможность создавать ИИ-агентов силами самих пользователей, без привлечения разработчиков. Но это не просто новая функциональность — это новый подход к взаимодействию с BPM-системой.
В платформу не «вшита» ни одна конкретная LLM — темп их появления слишком высок, чтобы фиксироваться на каком-то одном решении. Вместо этого BPMSoft предлагает пользователям самостоятельно добавить в справочник нужную LLM-модель — развернутую в собственном контуре либо от российских или международных провайдеров.
При этом на старте пользователям будет доступна готовая интеграция с YandexGPT — частью экосистемы Yandex AI Studio для создания ИИ-приложений. Это упростит первые шаги и позволит использовать агента «из коробки», без дополнительной настройки, благодаря проверенной интеграции с инструментами Yandex Cloud.
Чтобы задействовать шаг LLM в бизнес-процессе, достаточно выбрать модель, задать промпт и при необходимости прикрепить файлы. Логика работы похожа на интерфейс популярных чат-ботов на базе языковых моделей. Пока система поддерживает только текстовый и графический форматы, однако в нашей дорожной карте запланирована поддержка аудио- и видеоконвертеров.
Ключевая особенность в том, что модели доступен контекст выполнения бизнес-процесса. При создании промпт-запроса в LLM-шаге можно использовать все объекты и функции, задействованные в процессе, а результат возвращается прямо в исполняемый сценарий, влияя на его дальнейшее выполнение. В одном из типовых кейсов модель формирует коммерческое предложение: получает шаблон в формате PDF и данные лида, создает документ и либо автоматически отправляет его клиенту, либо передает на согласование менеджеру. В эту же цепочку может быть встроена классическая ML-модель — например, для скоринга лида. По завершении система направляет клиенту коммерческое предложение, а ответственному сотруднику — уведомление с результатами скоринга.
Теперь бизнес-процессы в BPMSoft стали ИИ-агентами, которые автономно выполняют последовательность шагов, комбинируя внутренние функции системы, ML и LLM. При этом каждый LLM-шаг в рамках одного бизнес-процесса может использовать свою LLM, заточенную под конкретную задачу. Это могут быть базовые LLM, LLM c расширением технологией RAG или подключением MCP-серверов.
Что дальше?
В технологическом развитии мы фокусируемся на глубокой интеграции ИИ в архитектуру платформы. Стратегически команда движется к обучению языковых моделей внутреннему метаязыку системы — это позволит моделям понимать структуру и логику процессов «изнутри». Именно в этом направлении BPMSoft видит потенциал для эволюции корпоративных ИИ-инструментов — когда модель обучена на реальных сценариях компании и способна учитывать специфику ее бизнеса.
Еще одно перспективное направление применения ИИ-инструментов — анализ эффективности уже существующих бизнес-процессов. У крупных клиентов их могут быть тысячи, и LLM эффективно сможет их оптимизировать: выявлять процессы, которые не доходят до завершения, обнаруживать «узкие места» и предлагать улучшения. Для многих компаний это одна из самых болезненных тем — необходимость постоянно поддерживать процессы в рабочем и эффективном состоянии.
С какими основными вопросами и сложностями компании сталкиваются при внедрении ИИ-агентов?
Прежде всего — с настороженностью и недоверием пользователей к новым технологиям. Компаниям необходимо переосмысливать подходы и перестраивать рабочие процессы, чтобы интегрировать ИИ-ассистентов и использовать их в решении повседневных задач. Дополнительно, часто речь идет о практических вещах — где взять ресурсы и как обеспечить производительность. Крупные компании, как правило, могут себе позволить эксперименты с ИИ, а вот средний и малый бизнес прежде всего интересует, какие мощности нужны для запуска. Ведь вычислительные ресурсы требуются не только для обучения, но и для повседневной эксплуатации. Да, компактные языковые модели могут работать и на обычных компьютерах, но качество ответов и стабильность заметно выше у крупных моделей. А под них уже нужны серьезные видеокарты — несколько GPU c 40-80 ГБ VRAM. Для многих компаний это становится ощутимым барьером на входе. Поэтому в течение ближайшего года мы предлагаем клиентам особые условия пилотирования наших ИИ-инструментов, позволяющие протестировать готовые сценарии и подобрать наиболее подходящие решения под задачи бизнеса.
Новая функциональность ИИ-агентов станет доступна пользователям BPMSoft версии 1.9, релиз которой запланирован на первый квартал 2026 года.
