Agenti IA · Come funzionano
Come funzionano gli agenti AI all'interno di un flusso di lavoro aziendale controllato.
Un agente non è una finestra di chat. Scopri cosa inizia una corsa, cosa decide, dove agisce e dove si ferma per te.
How it works
Come funzionano gli agenti AI passare dall'innesco all'esito.
Scopri come funzionano gli agenti AI trasformano una richiesta interna definita in più fasi in un flusso di lavoro osservabile che un team tecnico interno può costruire, testare e gestire.
Mappare il flusso di lavoro degli agenti AI
Il flusso di lavoro inizia quando classificare una richiesta riceve un trigger definito e gli identificatori minimi richiesti per trovare un contesto autorevole in Company Brain. Il team documenta il carico utile, le regole di accesso e l'output previsto prima di aggiungere il ragionamento del modello.
Input di progettazione
Connetti dati e strumenti per il funzionamento degli agenti IA
Un nodo agente può quindi recuperare il contesto approvato utilizzando Microsoft 365 e Company Brain. Le condizioni determinano se la corsa continua, attende ulteriori informazioni o chiede a una persona di rivedere il caso.
Esecuzione
Testare, approvare e monitorare il funzionamento degli agenti AI
Le azioni connesse consentono al flusso di lavoro di chiamare un sistema connesso in CRM. Registriamo il percorso intrapreso, mentre instrada un'eccezione rimane esplicita ogni volta che istruzioni ambigue potrebbero influenzare il risultato.
Controlli
Interactive demo
Esempio di flusso di lavoro di funzionamento degli agenti AI
Un flusso di lavoro controllato rappresentativo per classificare una richiesta in entrata.
- In codaRicevere il triggerAutoRaccogliere la richiesta ed il relativo contesto dal Company Brain.
- In codaPausa quando è richiesto un giudizioUmanoInstradare input ambigui a un approvatore denominato con il contesto corrente.
- In codaCompletare e registrareAutoEseguire l'azione approvata, conservare i registri e misurare il tasso di completamento.
Dal coordinamento manuale all'esecuzione controllata
Come funzionano gli agenti AI dovrebbe rimuovere i trasferimenti senza nascondere i rischi.
I team spesso dispongono dei sistemi e delle competenze necessari per i flussi di lavoro aziendali interfunzionali, ma il lavoro dipende ancora dalle persone che spostano il contesto tra gli strumenti e inseguono l'azione successiva.
Flusso di lavoro manuale o frammentato
- Le persone spostano le informazioni tra il Company Brain e le applicazioni aziendali.
- la classificazione di una richiesta in entrata dipende dalle caselle di posta e dalla memoria.
- l'input ambiguo viene gestito tramite un messaggio informale.
- Le eccezioni relative ad una richiesta interna in più fasi vengono gestite tramite messaggi e giudizio individuale.
Flusso di lavoro dell'agente Growy
- I nodi connessi trasmettono il contesto strutturato attraverso l'esecuzione.
- Il flusso di lavoro inizia da uno stato di attivazione e completamento definito.
- Un nodo di Approvazione Umana denominato mette in pausa l'azione esatta.
- L'agente instrada l'eccezione con la relativa evidenza, titolare e azione successiva consentita.
Le basi
Come funzionano gli agenti AI?
come funzionano gli agenti AI sono flussi di lavoro software che combinano il ragionamento basato su modelli con regole aziendali, conoscenza aziendale e strumenti connessi. Fanno molto più che generare una risposta: possono valutare il contesto, selezionare un percorso e completare i passaggi approvati in un processo. In Come funzionano gli agenti AI, Agenti IA fornisce il contesto più ampio per questa parte del flusso di lavoro.
Supportiamo trigger manuali, di chat, pianificati, di eventi di integrazione, webhook e di completamento del flusso di lavoro e diversi possono gestire lo stesso flusso di lavoro. La modalità Pianificazione può supportare e collegare il grafico del flusso di lavoro a partire da una descrizione in linguaggio naturale. La forma del flusso di lavoro viene definita e testata prima della produzione. Il ragionamento del modello è limitato ai singoli passaggi, quindi l'agente non riscrive liberamente il proprio processo in fase di runtime. La prossima parte logica di questo bozzolo è Gestione dei processi aziendali, dove viene sviluppato in dettaglio il caso d'uso adiacente.
Per un'organizzazione da 500 a 1.500 persone, la distinzione pratica è la proprietà. Offriamo al team di ingegneri della piattaforma una piattaforma per progettare e mantenere il flusso di lavoro stesso, con disponibilità di onboarding per stabilire la prima distribuzione controllata.
Capacità fondamentali
Come funzionano gli agenti AI: capacità da valutare prima della produzione.
Valutare il modello operativo completo, non solo il modello linguistico.
Contesto aziendale per il funzionamento degli agenti IA
Utilizza Company Brain per connettere policy, documenti e sistemi live rispettando i permessi delle fonti. Il modo in cui funzionano gli agenti AI si connette direttamente con Agenti AI aziendali quando i team definiscono dati condivisi, regole e proprietà.
Radicare le decisioni relative ai flussi di lavoro aziendali interfunzionali nel contesto aziendale
Recuperare le informazioni approvate da Company Brain, Microsoft 365 e Company Brain in modo che ogni nodo riceva un contesto rilevante per il suo compito piuttosto che una raccolta incontrollata di documenti. Per una prospettiva complementare, Cervello aziendale mostra come gli stessi principi della piattaforma si applicano altrove.
Collegare i sistemi dietro una richiesta interna a più passaggi
Utilizza le integrazioni Growy per leggere o aggiornare il CRM e il sistema di ticketing. Ogni azione può essere definita, testata e verificata per garantire una risposta positiva prima che il flusso di lavoro continui.
Mantenere revisionabili le eccezioni consequenziali
Aggiungere condizioni, attese e approvazioni umane laddove istruzioni ambigue richiedano un giudizio. I log e le metriche a livello di percorso aiutano il proprietario del processo a rivedere cosa è successo dopo la distribuzione.
Confronto di approccio
Confrontare modi per automatizzare i flussi di lavoro aziendali interfunzionali prima di scegliere un modello operativo.
L'opzione giusta dipende dal fatto che l'obiettivo sia una risposta unica, un'attività fissa o un flusso di lavoro multi-sistema gestito dal team interno.
Esecuzione di passaggi stabili e deterministici per una richiesta interna a più passaggi quando input e risultati sono prevedibili.
Difficoltà quando classificare una richiesta richiede interpretazione o quando il contesto non strutturato cambia il percorso.
Redigere, riassumere e rispondere a domande sui flussi di lavoro aziendali interfunzionali quando un utente mantiene il controllo.
Di solito lascia al dipendente il compito di spostare il risultato in Microsoft 365, CRM e nel resto del processo.
Aiutare un utente a completare il recupero del contesto approvato all'interno di un'applicazione con suggerimenti e indicazioni contestuali.
Potrebbe non coordinare la chiamata di un sistema connesso attraverso il CRM e il sistema di ticketing o preservare un percorso verificabile end-to-end.
Combinazione del contesto aziendale, delle condizioni, delle approvazioni e delle azioni connesse per gestire una richiesta interna in più fasi tra i sistemi.
Richiede al team tecnico della piattaforma di definire le autorizzazioni, testare le eccezioni e possedere il flusso di lavoro dopo il rilascio.
Visto abbastanza? Portaci un flusso di lavoro.
Organizzazioni più adatte
Come funzionano gli agenti AI team pronti a costruire internamente.
il modo in cui funzionano gli agenti AI è più utile quando la proprietà tecnica e l'autorità del processo possono lavorare insieme.
Team di ingegneri della piattaforma
Costruisci il grafico, configura le integrazioni, gestisci i rilasci e monitora i guasti senza dipendere da Growy per ogni modifica del flusso di lavoro.
Proprietari dei processi operativi
Definire regole, eccezioni e metriche per classificare una richiesta in entrata e verificare se l'agente migliora il processo reale.
Proprietari di processi di flussi di lavoro aziendali interfunzionali
Definire cosa significa successo, identificare le eccezioni e approvare le regole che governano una richiesta interna in più fasi.
Dirigenti aziendali
Confrontare il tasso di completamento, il tempo di esecuzione, il tasso di fallimento e il tasso di escalation con la linea di base attuale prima di aumentare l'ambito o l'autonomia.
Manuale di implementazione
Come costruire il funzionamento degli agenti IA con modalità Plan e supervisione umana.
Passare da un caso d'uso ristretto a un flusso di lavoro di flussi di lavoro aziendali interfunzionali con prove esplicite in ogni fase.
Scegliere un processo misurabile
Inizia con la classificazione di una richiesta in entrata e del volume dei documenti, dello sforzo manuale, del ritardo, delle eccezioni e degli attuali proprietari.
Mappare i dati e i sistemi per una richiesta interna in più fasi
Identificare il record autorevole in Company Brain, il contesto richiesto da Microsoft 365 e l'azione consentita in CRM. Un modello di implementazione correlato appare in Agenti AI per operazioni, con un diverso confine operativo.
Configurare contesto, strumenti e confini
Connetti il cervello aziendale, le applicazioni aziendali, le API autenticate, il flusso di lavoro e i registri a livello di nodo, individua l'ambito di ciascun nodo e assegna l'approvazione umana a input ambigui, un'API non disponibile, un'azione sensibile e un caso limite imprevisto.
Testare percorsi di flussi di lavoro aziendali interfunzionali normali ed eccezionali
Utilizzare casi rappresentativi, dati mancanti, approvazioni rifiutate e errori di integrazione simulati per verificare ogni stato del terminale.
Distribuire, misurare e possedere
Rilasciare a un gruppo di utenti controllato, monitorare il tasso di completamento riuscito, i dati sugli errori e sull'escalation, quindi consentire al team tecnico della piattaforma di rivedere il flusso di lavoro attraverso versioni documentate.
Esempi di flusso di lavoro
Come funzionano gli agenti AI: esempi per validare con il proprio stack.
La forma del flusso di lavoro viene definita e testata prima della produzione. Il ragionamento del modello è limitato ai singoli passaggi, quindi l'agente non riscrive liberamente il proprio processo in fase di runtime.
“Un agente può coordinare la classificazione di una richiesta in entrata?”
L'agente riceve una richiesta interna in più fasi, utilizza Company Brain per stabilire il contesto e applica una condizione documentata prima di selezionare l'azione successiva.
“Cosa succede quando il flusso di lavoro incontra input ambigui?”
Può recuperare il contesto approvato, preparare il risultato per la revisione e scrivere a CRM solo dopo che è presente l'autorizzazione o l'approvazione richiesta.
“Cosa succede quando vengono rilevate istruzioni ambigue?”
Il flusso di lavoro segue un ramo di eccezione denominato, preserva le prove utilizzate e invia il caso al proprietario responsabile invece di generare un completamento plausibile.
“In che modo il team tecnico della piattaforma migliora l'agente dopo il lancio?”
Confrontare il tasso di completamento, il tempo di esecuzione, il tasso di fallimento e il tasso di escalation con la linea di base dell'organizzazione. Non sostituire una generica dichiarazione sulla produttività dell’IA con l’evidenza del processo.
Domande frequenti
Come funzionano gli agenti AI risposte alle domande.
Guida pratica per la valutazione, la costruzione e la governance.
Come funzionano gli agenti AI?
Cosa può automatizzare il funzionamento degli agenti AI?
A quali sistemi possono connettersi gli agenti AI?
Il modo in cui funzionano gli agenti AI sostituisce il team di ingegneri della piattaforma?
In che modo gli agenti di intelligenza artificiale dovrebbero gestire le decisioni sensibili?
Come si misura il funzionamento degli agenti IA?
Cosa dovrebbero misurare i team riguardo al funzionamento degli agenti IA?
Un'azienda può costruire il modo in cui funzionano gli agenti AI senza i servizi Growy?
Domande chiarite? Applicalo al tuo flusso di lavoro.
Sector proof
Proven in un franchising di vendita al dettaglio di generi alimentari di oltre 100 negozi.
Queste sono le cifre misurate in un franchising di vendita al dettaglio di generi alimentari di oltre 100 negozi, per i loro processi e i loro volumi. Leggili come prova dell'esecuzione del flusso di lavoro, non come un numero riprodotto dalla tua distribuzione.
“La copertura in caso di malattia è l'esempio più chiaro di una decisione presa in fase di esecuzione. Il flusso di lavoro identifica chi è idoneo, lo contatta in ordine di priorità, conferma lo scambio e aggiorna la rotazione, senza che nessun manager insegua nessuno. Cinque flussi di lavoro manuali delle risorse umane avevano sovraccaricato strutturalmente un team di dimensioni adeguate: il solo rostering costava a 100 store manager quattro ore a settimana ciascuno.”
Guida dettagliata
Come funzionano gli agenti AI: strategia, architettura e implementazione
Come funzionano gli agenti AI: processo aziendale e intento di ricerca
Comprendere come funzionano gli agenti AI inizia con l'evento che crea un'esecuzione. Un comando manuale, un messaggio di chat, una pianificazione, un evento di integrazione, un webhook o il completamento di un altro flusso di lavoro possono fornire il primo payload. Diversi trigger possono guidare lo stesso flusso di lavoro. Il trigger non è semplicemente una notifica: determina quali identificatori, record e istruzioni iniziali diventano disponibili a valle. I nodi successivi possono ricevere un riepilogo degli output precedenti, il risultato strutturato completo o solo i predecessori selezionati. Questa politica di contesto è importante perché una fase di ragionamento non può prendere una decisione affidabile sulla base di informazioni che non ha mai ricevuto. Il grafico di esecuzione stabilisce l'ordine prima che al modello venga chiesto di ragionare. Trigger, azioni, condizioni, attese, approvazioni e nodi di completamento costituiscono un percorso rivedibile attraverso il processo. La modalità Plan accelera questa fase di progettazione traducendo una descrizione in linguaggio naturale in un grafico connesso. Il grafico generato viene quindi ispezionato e testato dal costruttore. L'intelligenza di runtime rimane confinata all'interno dei nodi agente: il modello può interpretare, classificare, estrarre o generare in base alle istruzioni e al contratto di output, ma non riprogetta silenziosamente il flusso di lavoro completo mentre un caso è in esecuzione. L’uso degli strumenti è il punto in cui un agente AI va oltre i consigli. Un'integrazione autenticata consente a un nodo di recuperare un record, creare un aggiornamento, inviare un messaggio o eseguire un'altra azione documentata. Supportiamo più di 3.000 integrazioni disponibili, nonché API personalizzate e connessioni HTTP. Un'implementazione valida controlla la risposta restituita dal servizio esterno e instrada esplicitamente gli errori. I nodi di attesa possono supportare la continuazione ritardata o basata su eventi, le condizioni possono separare i tipi di risposta e i casi ambigui possono essere inviati a una persona anziché essere trattati come riusciti.
Come funzionano gli agenti AI: dati, integrazioni e contesto aziendale
L'apprendimento produttivo non deve essere confuso con l'automodificazione incontrollata. Quando si verifica un caso imprevisto, il team può ispezionare la corsa, aggiornare il grafico o le istruzioni del nodo, convalidare la modifica in una sandbox e distribuire una nuova versione della logica operativa. I dati dei clienti non vengono usati per l'addestramento del modello tra tenant. Qualsiasi ottimizzazione della memoria specifica del cliente è attivabile e rimane limitata a tale tenant. Il risultato è un ciclo di miglioramento controllato basato sui casi osservati piuttosto che un agente che riscrive le proprie regole durante l'esecuzione. La valutazione operativa segue l'intero percorso. Le visualizzazioni del flusso di lavoro espongono esecuzioni, errori e tempi di esecuzione, mentre i registri a livello di nodo aiutano un team tecnico a individuare il passaggio che ha prodotto un'eccezione. Misure utili includono completamento, latenza, escalation e fallimento, ma nessun singolo benchmark a livello di piattaforma dovrebbe sostituire una linea di base del processo. La domanda corretta è se l'agente completa il risultato aziendale prescelto in modo più affidabile e con meno passaggi manuali rispetto al metodo precedente. Tale confronto richiede casi rappresentativi, stati terminali espliciti e una chiara definizione di successo. Il grafico di esecuzione stabilisce l'ordine prima che al modello venga chiesto di ragionare. Trigger, azioni, condizioni, attese, approvazioni e nodi di completamento costituiscono un percorso rivedibile attraverso il processo. La modalità Plan accelera questa fase di progettazione traducendo una descrizione in linguaggio naturale in un grafico connesso. Il grafico generato viene quindi ispezionato e testato dal costruttore. L'intelligenza di runtime rimane confinata all'interno dei nodi agente: il modello può interpretare, classificare, estrarre o generare in base alle istruzioni e al contratto di output, ma non riprogetta silenziosamente il flusso di lavoro completo mentre un caso è in esecuzione. Anche i team che valutano il funzionamento degli agenti IA possono esaminare Agenti AI per team IT prima di fissare i punti di approvazione e di escalation.
Come funzionano gli agenti di intelligenza artificiale: governance, sicurezza e supervisione umana
Il grafico di esecuzione stabilisce l'ordine prima che al modello venga chiesto di ragionare. Trigger, azioni, condizioni, attese, approvazioni e nodi di completamento costituiscono un percorso rivedibile attraverso il processo. La modalità Plan accelera questa fase di progettazione traducendo una descrizione in linguaggio naturale in un grafico connesso. Il grafico generato viene quindi ispezionato e testato dal costruttore. L'intelligenza di runtime rimane confinata all'interno dei nodi agente: il modello può interpretare, classificare, estrarre o generare in base alle istruzioni e al contratto di output, ma non riprogetta silenziosamente il flusso di lavoro completo mentre un caso è in esecuzione. Comprendere come funzionano gli agenti AI inizia con l'evento che crea un'esecuzione. Un comando manuale, un messaggio di chat, una pianificazione, un evento di integrazione, un webhook o il completamento di un altro flusso di lavoro possono fornire il primo payload. Diversi trigger possono guidare lo stesso flusso di lavoro. Il trigger non è semplicemente una notifica: determina quali identificatori, record e istruzioni iniziali diventano disponibili a valle. I nodi successivi possono ricevere un riepilogo degli output precedenti, il risultato strutturato completo o solo i predecessori selezionati. Questa politica di contesto è importante perché una fase di ragionamento non può prendere una decisione affidabile sulla base di informazioni che non ha mai ricevuto. La supervisione umana è incorporata come stato di esecuzione. Un nodo Approvazione umana identifica l'approvatore, spiega cosa necessita di revisione e applica una politica come una persona nominata, un numero definito di approvatori o tutti nel gruppo. Il rifiuto interrompe quel percorso a meno che il costruttore non abbia deliberatamente creato un fallback. Ciò offre agli operatori un confine visibile tra l’automazione a basso rischio e il giudizio consequenziale. Inoltre, rende l'approvazione parte del record del processo invece di lasciarla in un'e-mail o in una conversazione secondaria che il flusso di lavoro non può interpretare.
Come funzionano gli agenti AI: considerazioni sull'implementazione
La maggior parte delle difficoltà in una prima distribuzione risiede nell'ambito piuttosto che nella modellazione. Scegli un processo con un trigger noto, un insieme limitato di sistemi e uno stato terminale che qualcuno possa nominare e resisti ad ampliarlo finché quella versione non viene eseguita incustodita. Un flusso di lavoro che attraversa quattro sistemi e un team può raggiungere rapidamente la produzione; uno che attraversa undici sistemi e tre dipartimenti diventa un progetto. L'accesso è il vincolo successivo e solitamente il più lento da eliminare. Ogni integrazione viene eseguita con una credenziale con il proprio ambito e un agente eredita esattamente le autorizzazioni dell'account con cui si autentica, motivo per cui vale la pena concordare gli account di servizio e i relativi proprietari prima della creazione del grafico anziché dopo. I test dovrebbero utilizzare un pacchetto di casi reali anziché inventati. Un pacchetto utile abbina la forma di routine del processo ai casi che lo hanno interrotto lo scorso trimestre: campi mancanti, record in conflitto, un'integrazione che scade, un input che nessuno aveva previsto. Ogni caso dovrebbe affermare uno stato terminale, sia esso completato, intensificato o interrotto, in modo che un'esecuzione che termina nel posto sbagliato fallisca il test anziché superarlo tranquillamente. La proprietà è l’ultima considerazione e quella più spesso tralasciata. Le modifiche alle istruzioni, alle soglie e alle politiche di approvazione vengono controllate e rilasciate come qualsiasi altra modifica operativa, il che significa un proprietario del processo denominato, un sandbox in cui convalidare e un percorso documentato per tornare alla versione precedente. Le distribuzioni raramente falliscono sul modello. Falliscono perché nessuno era responsabile del flusso di lavoro una volta che il team di costruzione è andato avanti e un agente senza proprietario degrada silenziosamente man mano che il processo attorno ad esso cambia.
INIZIA
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