Предприятия активно инвестируют в ИИ-агентов для оптимизации операций, но многие внедрения не приносят реальных результатов. Основная проблема заключается не в интеграции, а в понимании. Агенты сталкиваются с присущей бизнесу неоднозначностью данных, политик и процессов, часто из-за отсутствия единого, согласованного определения ключевых терминов.
Разрозненность данных – норма: отделы продаж определяют понятие «клиент» иначе, чем финансовые отделы, определения продуктов различаются между подразделениями (SKU, продуктовая линейка, маркетинговые комплекты), и даже базовые показатели, такие как «объём продаж продукта», могут иметь несколько интерпретаций. Без стандартизированных определений ИИ-агенты не могут надёжно объединять данные, что приводит к неточным аналитическим данным и ошибочной автоматизации. Это также влечёт за собой риски соответствия нормативным требованиям, поскольку надлежащая классификация конфиденциальных данных (персональные данные в соответствии с GDPR или CCPA) зависит от последовательной маркировки и интерпретации.
Демонстрации работают хорошо, но внедрение в реальных условиях, с использованием несогласованных бизнес-данных, показывает, что ИИ-агентам нужно не только иметь доступ к данным, но и понимать, что эти данные означают.
Решение: Онтологически обоснованный источник истины
Ключом к разблокировке надёжных ИИ-агентов является создание онтологии : формального, явного определения бизнес-концепций, их взаимосвязей и иерархий. Онтология выступает в качестве единого источника истины, гарантируя, что все – и каждый ИИ-агент – понимают термины последовательно.
Онтология может быть специфичной для конкретной области (например, финансы или здравоохранение) или адаптирована к внутренним структурам организации. Создание онтологии требует первоначальных инвестиций, но обеспечивает прочную основу для агентного ИИ и стандартизирует бизнес-процессы.
Онтологии могут храниться в форматах, поддерживающих запросы, таких как хранилища тройных данных, или, для более сложных правил, в графах с помеченными свойствами, таких как Neo4j. Существующие общедоступные онтологии (FIBO для финансов, UMLS для здравоохранения) могут служить отправной точкой, но часто требуют настройки для отражения уникальных бизнес-деталей.
Как онтологии обеспечивают работу ИИ-агентов
После внедрения онтология становится руководящей силой для ИИ-агентов. Вы можете инструктировать ИИ следовать онтологии при обнаружении данных и взаимосвязей. Сама онтология может быть доступна через агентный слой, позволяя агентам запрашивать её напрямую. Бизнес-правила и политики затем встраиваются в онтологию, обеспечивая соблюдение агентами этих правил.
Этот подход значительно снижает риск галлюцинаций, вызванных большими языковыми моделями (LLM), которые лежат в основе многих ИИ-систем. Например, агент может быть запрограммирован на соблюдение политики, согласно которой статус кредита остаётся «в ожидании», пока все связанные документы не получат флаги «истина» в настройках проверки. Агент запрашивает базу знаний, чтобы определить, какие документы отсутствуют, и затем применяет правило.
Практическая реализация
Рассмотрим следующую архитектуру: структурированные и неструктурированные данные обрабатываются агентом интеллектуального распознавания документов (DocIntel), который заполняет базу данных Neo4j на основе бизнес-специфической онтологии. Затем агент обнаружения данных запрашивает этот граф, чтобы найти правильные данные для других ИИ-агентов, выполняющих бизнес-процессы. Взаимодействие между агентами происходит по протоколам, таким как A2A (агент-агент), а пользовательские интерфейсы создаются с использованием новых стандартов, таких как AG-UI (взаимодействие агента с пользователем).
Этот метод позволяет масштабируемо контролировать галлюцинации, применяя онтологически обусловленные пути и поддерживая классификацию данных. Аномалии, такие как галлюцинирующий «клиент» с недостоверными данными, можно легко обнаруживать и устранять.
Хотя этот подход увеличивает накладные расходы (обнаружение данных, графовые базы данных), он обеспечивает необходимые гарантии для крупных предприятий, чтобы надёжно оркестровать сложные бизнес-процессы.
В заключение, хотя разработка ИИ-агентов быстро развивается, хорошо определённая онтология не является факультативной – это фундаментальное требование для построения надёжных и эффективных ИИ-решений в реальном мире.
