Operational
01СОБЫТИЕ
Поступила заявка на закупкуСтарт по новой заявке
Работающее ядро. Открытый продуктовый вопрос.
Агенты пишут
программы.
Явные действия,
контролируемое
выполнение.
Технологическое ядро для создания и запуска программ, которые пишут ИИ-агенты, — с ясным описанием операций, которые они могут выполнять.
Посмотреть идею
ПРОГРАММА / 001
Операционный граф
02 / ПРОВЕРКАОбъявленные эффектыЧто он может сделать
03 / ВЫПОЛНЕНИЕВыполнение и трассаЧто произошло
ПРОГРАММА ЖИВЁТ ДОЛЬШЕ ЧАТА
01 / Процесс, который живёт во времени
Агент закончил.
Процесс продолжается.
Реальные задачи длятся дольше одного чата. Они затрагивают несколько систем, ждут ответа людей и должны реагировать на то, что происходит дальше.
Автоматизируй этот процесс: Когда приходит заявка на закупку больше 1 000 €, уведоми её владельца. Через день проверь её статус. Если она всё ещё открыта, эскалируй руководителю команды.
ИИ-агентСоздаёт черновик графа
ЧЕРНОВИК ПРОЦЕССАКонтроль заявки на закупку
Интерактивная иллюстрация
02УСЛОВИЕ
Сумма > 1 000 €?Продолжить, если выше порога
КОНЕЦ1 000 € или меньше
03ДЕЙСТВИЕ
Уведомить владельцаОтправить сообщение
04ОЖИДАНИЕ
Подождать один деньСохранить состояние выполнения
05ДЕЙСТВИЕ
Прочитать текущий статусПолучить свежие данные
06УСЛОВИЕ
Всё ещё открыта?Выбрать следующий шаг
КОНЕЦУже обработана
07ДЕЙСТВИЕ
Эскалировать руководителюОтправить напоминание
КОНЕЦНапоминание отправлено
СТАТУС ПОСЛЕ ОЖИДАНИЯ
Для заявки больше 1 000 €
Эскалировать руководителю команды
КОНЕЦ
Заявка всё ещё открыта. Отправить напоминание ответственному руководителю.
Иллюстрация показывает создание процесса и возможные пути выполнения. Она не запускает агента и не обращается ни к каким сервисам.
01 Агент создаёт долговечную программу.
02 Ожидание — часть модели выполнения.
03 Следующее действие опирается на свежие данные.
02 / От создания к осознанному согласованию
ИИ-агент создал процесс, который читает данные компании, отправляет сообщения и обновляет записи. Прежде чем он заработает, его владелец и специалисты по безопасности должны понять, что именно они согласуют.
Что мы согласуем
в этом процессе?
Проверка сгенерированного кода может потребовать немалых усилий. Если попросить агента объяснить свою работу, вы получите ещё один сгенерированный ответ — и он может упустить или исказить важные детали поведения.
Operational Graphs собирает процессы из операций с явными интерфейсами и объявленными эффектами. Структура графа даёт основу для проверки этих эффектов, а пробелы в покрытии объявлениями остаются видимыми.
- Какие данные процесс может читать?
- Что он может изменить или отправить?
- Какие возможности добавляет предлагаемая версия?
Согласование должно опираться на исполняемую программу и её контракты.
ПРОВЕРКА ЭФФЕКТОВ / КОНЦЕПЦИЯЦелевой сценарий
Контроль заявки на закупкуИЛЛЮСТРАТИВНАЯ МОДЕЛЬ
РЕСУРС / ОПЕРАЦИЯВОЗМОЖНЫЙ ЭФФЕКТ
purchase_requestsЧТЕНИЕ
Чтение данных заявки и её текущего статуса.
messagesЗАПИСЬ
Уведомление владельца заявки и, если она всё ещё открыта, руководителя команды.
messages+ ПОЛУЧАТЕЛЬ
Также отправить эскалацию руководителю отдела закупок.
ПОКРЫТИЕ ОБЪЯВЛЕНИЯМИ
Отсутствующие объявления должны оставаться видимыми как неизвестные.
ВОПРОС ДЛЯ ПРОВЕРКИ
Уместны ли для этого процесса такие чтения данных и уведомления?
Объявления описывают возможности; сегодня это не принудительно соблюдаемые границы прав. Это превью — не рабочий интерфейс согласования.
ДО ЗАПУСКА
Проверьте возможные эффекты.
Просмотрите операции, объявленные компонентами процесса, и найдите пробелы в покрытии.
ПОСЛЕ ЗАПУСКА
Проверьте конкретное выполнение.
История выполнения показывает шаги и результаты, записанные для конкретного запуска.
СЕГОДНЯ
Описательные манифесты эффектов
Статическая валидация и история выполнения
НАШЕ НАПРАВЛЕНИЕ
Доказательная база для согласования и проверки изменений,
подкреплённая контролем согласованных границ
03 / Как это устроено
Язык для агентов.
Среда выполнения для их программ.
Operational Graphs объединяет декларативный язык, асинхронную среду выполнения и явную модель эффектов.
ТЕХНИЧЕСКОЕ НАПРАВЛЕНИЕ
Асинхронное
типобезопасное интерфейсно-ориентированное
агентное метапрограммирование.
Программы,
создающие программы.
ИИ-агент создаёт или изменяет долговечный исполняемый граф. Затем граф можно проверять и запускать независимо от чата, в котором он был создан.
Асинхронность
как примитив.
Ожидания, внешние события и ответы людей — часть модели выполнения. Среда выполнения сохраняет состояние и возобновляет процесс, когда он готов продолжить.
Явные интерфейсы.
Известные операции.
Агенты собирают процессы из операций с определёнными входами, выходами и эффектами. Новые возможности добавляются через компоненты с явными интерфейсами, а не через произвольный встроенный код.
Типы описывают данные.
Эффекты описывают действия.
Контракты данных и объявления эффектов дают основу для проверки программы и понимания того, как она взаимодействует с подключёнными системами.
Сегодня: статическая валидация и описательные манифесты эффектов. Дальше: полная типобезопасность, более строгие контракты среды выполнения и контроль границ эффектов.
04 / Одно ядро, несколько возможных применений
Где это может пригодиться?
У нас есть работающее технологическое ядро. Мы изучаем, для каких задач и в какой продуктовой форме его свойства будут наиболее ценны.
Внутренние операции
Координация заявок, документов, онбординга, напоминаний и эскалаций между людьми и системами.
Длительная работа агентов
Многошаговые задания: дождаться результата агента и продолжить с видимым состоянием выполнения.
Исключения между системами
Заметить расхождение, собрать контекст и передать кейс тому, кто может принять решение.
Это возможные области применения, а не каталог готовых решений.
05 / Продуктовые гипотезы
Что можно построить на этом ядре?
Это продуктовые концепции, которые мы хотим проверить с потенциальными пользователями. Каждая применяет одну и ту же технологию к своей задаче.
Студия внутренней автоматизации
Опишите процесс агенту, протестируйте получившуюся автоматизацию и отправьте её на согласование. Внутренний ИТ предоставляет доступные операции, владельцы процессов задают правила.
НАПРИМЕР
Онбординг сотрудника: HR, запросы доступов и уведомления команды.
НАША ГИПОТЕЗА
Команды смогут закрывать больше запросов на внутреннюю автоматизацию, не разрабатывая отдельный сервис под каждый.
Центр операционных исключений
Общее рабочее пространство для кейсов, которые оказываются между системами. Соберите нужные записи, назначьте ответственного, отслеживайте ответ и эскалируйте, если кейс остаётся нерешённым.
НАПРИМЕР
Счёт не совпадает с заказом на закупку, и кто-то должен разобраться до оплаты.
НАША ГИПОТЕЗА
Скоординированный кейс с видимым прогрессом может сократить ручные напоминания и время до решения.
Корпоративная среда выполнения агентов
Общий слой выполнения для корпоративных агентов. Агенты собирают и запускают процессы, охватывающие несколько систем, через явные интерфейсы — с сохраняемым состоянием, точками решений для людей и общей историей выполнения.
НАПРИМЕР
Бизнес-агент собирает процесс, охватывающий CRM, биллинг и поддержку, отправляет его на согласование и следит за его выполнением на протяжении нескольких дней.
НАША ГИПОТЕЗА
Общая среда выполнения может помочь компаниям расширять автоматизацию с помощью агентов, сохраняя видимость и контроль над их действиями.
Консоль проверки автоматизации
Проверьте автоматизацию, созданную агентом, до её запуска. Изучите объявленный доступ к данным и внешние действия, сравните предлагаемые изменения и свяжите проверку с записанной историей выполнения.
НАПРИМЕР
В обновлённом процессе появился новый получатель информации о клиентах. Владельцу процесса и специалисту по безопасности нужно оценить это изменение.
НАША ГИПОТЕЗА
Доказательства, полученные из структуры графа и объявлений компонентов, могут сделать согласование и передачу процессов надёжнее.
Эти концепции требуют дополнительной продуктовой разработки и интеграций. Делегированные права и контроль согласованных границ эффектов — возможности будущего.
06 / Приглашение поделиться опытом
Расскажите реальную историю.
Помогите определить, что будет дальше.
Мы разговариваем с теми, кто создавал, заказывал, согласовывал или поддерживал автоматизацию, — чтобы понять, где эта технология может помочь и что по-прежнему останется сложным.
ДЛЯ НАШЕГО РАЗГОВОРА
- Процесс, который вы хотели автоматизировать.
- Как вы его решили — или почему отложили.
- Чего стоило его согласовать, изменить или поддерживать.
Успешный пример так же полезен, как и сложный. Техническая подготовка не нужна.