This is the Trace Id: 9c6531e389ce2c58a4bd95fb7e0c1647
Pređi na glavni sadržaj Work IQ AI ćaskanje Završite zadatke pomoću Saradnje Agenti za posao Napravite sopstvene agente Copilot u vašim aplikacijama Copilot za pojedince Planovi i cene Ulazna migracija za preduzeća Objavljivanje i usvajanje Dnevni vodič za odzive Upitajte za savete i trikove Najpopularniji slučajevi korišćenja po ulozi Priče klijenata Tehnička spremnost Microsoft 365 Copilot blog Podrška Microsoft Frontier program Plan razvoja za AI na poslu Microsoft 365 Microsoft Teams Otvorite Copilot Chat Preuzmite aplikaciju
Žena sedi na kauču i koristi laptop.

Šta su radni okviri za AI agente?

Radni okviri za AI agente definišu način na koji inteligentni agenti planiraju, komuniciraju i funkcionišu u velikom obimu i omogućavaju organizacijama da izaberu pravi pristup za svoje poslovanje.
Saznajte više

Pregled radnih okvira za AI agente

Radni okviri za AI agente su strukturirani modeli koji definišu kako inteligentni agenti funkcionišu, komuniciraju i sarađuju. Oni uspostavljaju logiku, orkestraciju i upravljanje u okviru AI sistema, čime omogućavaju bezbedno, skalabilno poslovanje usmereno ka ostvarivanju ciljeva. Organizacije koriste ove radne okvire za povezivanje pojedinačnih AI modela i sistema sa više agenata, upravljanje tokovima posla zasnovanim na veštačkoj inteligenciji i automatizaciju poslovnih procesa na dosledan i kontrolisan način.
  • Radni okviri za AI agente definišu način na koji inteligentni agenti planiraju, izvršavaju aktivnosti, komuniciraju i slede pravila upravljanja u okviru različitih sistema. 
  • Radni okviri omogućavaju bezbednu i skalabilnu koordinaciju između više agenata, prelazeći okvire AI modela koji izvršavaju samo pojedinačne zadatke. 
  • Različiti radni okviri podržavaju različite tokove posla, od saradnje zasnovane na ulogama do složene orkestracije koja obuhvata više koraka. 
  • Izbor pravog radnog okvira zavisi od poslovnih ciljeva, potreba za integracijom i zahteva za upravljanje, a ne samo od tehničkih mogućnosti.
  • Radni okviri spremni za poslovnu upotrebu pomažu organizacijama da sa poverenjem prošire usvajanje AI, uz balans između autonomije, nadzora i usaglašenosti sa propisima.

Razumevanje arhitekture AI agenata

Ključne komponente slojeva AI agenata

Radni okvir za AI agente izgrađen je od različitih slojeva koji definišu način na koji agenti planiraju, deluju, komuniciraju i funkcionišu u skladu sa pravilima upravljanja. U centru radnog okvira nalazi se modul za planiranje i orkestraciju, koji upravlja ciljevima, razlaže složene zadatke na manje korake i dodeljuje odgovornosti. Ovaj modul je ključan jer omogućava agentima da samostalno zaključuju i koordiniraju radnje kao deo šireg sistema.

Većina radnih okvira za AI agente zasniva se na četiri osnovna sloja koji usmeravaju način na koji agenti međusobno sarađuju. Ovi osnovni slojevi uključuju:
  • Planiranje i orkestraciju, koji postavljaju ciljeve, razlažu posao na korake i koordiniraju aktivnost agenata.
  • Izvršavanje, u okviru kojeg agenti obavljaju zadatke koristeći povezane API-je, izvore podataka ili alatke.
  • Komunikaciju, koja omogućava agentima da dele kontekst, sarađuju i održavaju doslednost informacija.
  • Upravljanje, koje obuhvata usaglašenost, nadzor, kontrolu pristupa i sprovođenje propisa.

Kako radni okviri za AI agente funkcionišu u sistemima velikih organizacija

U okruženjima velikih organizacija, AI agenti retko funkcionišu samostalno. Oni funkcionišu u okviru povezanih sistema, zajedničkih podataka i definisanih procesa, gde su pouzdanost, bezbednost i upravljanje jednako važni kao i sama automatizacija. Radni okviri za AI agente obezbeđuju strukturu koja omogućava agentima da efikasno deluju u takvim sistemima.
 

Operativni tok

Radni okvir za AI agente omogućava agentima da produktivno sarađuju kao deo sistema sa više agenata, uz pouzdanost i kontrolu u okruženjima velikih organizacija. Protokoli za orkestraciju i komunikaciju obezbeđuju da agenti rade zajedno na pouzdan način, umesto da funkcionišu izolovano.

Tipičan operativni tok prati definisani niz koraka, uključujući:
  1. Definisanje zadatka, gde se definišu poslovni ciljevi ili zahtevi korisnika.
  2. Planiranje, gde se zadaci razlažu na korake i dodeljuju odgovornosti.
  3. Izvršavanje, gde agenti deluju koristeći povezane alatke, izvore podataka i API-je.
  4. Procenu, gde se rezultati procenjuju u odnosu na ciljeve i ograničenja.
  5. Povratne informacije, u okviru kojih se rezultati koriste za ispravke, poboljšanja ili sledeće korake.

Ključne funkcije za primenu u preduzeću

Radni okviri za AI agente dizajnirani su imajući u vidu potrebe preduzeća, kombinujući fleksibilnost sa upravljanjem. Uobičajene funkcije uključuju:
  • Ugrađene mehanizme upravljanja i mogućnost revizije, koji podržavaju usaglašenost, sprovođenje propisa i nadzor.
  • Integraciju sa postojećim sistemima, uključujući izvore podataka, API-je i alatke za produktivnost.
  • Modularan, slojevit dizajn, koji omogućava lakše skaliranje i prilagođavanje radnih okvira tokom vremena.
  • Četiri osnovna sloja–planiranje, izvršavanje, komunikacija i upravljanje – koji omogućavaju koordinisanu autonomiju.

Popularni radni okviri za AI agente

Nekoliko radnih okvira za AI agente pomaže organizacijama da dizajniraju inteligentne agente i koordiniraju njima. Svaki radni okvir je prilagođen različitim tipovima tokova posla i nivoima složenosti.
 

AutoGen

AutoGen je osmišljen da podrži saradnju između više AI agenata kroz strukturiranu komunikaciju i prosleđivanje zadataka. Omogućava agentima asinhrono zajedničko rezonovanje, što ga čini pogodnim za tokove posla koji obuhvataju više koraka ili iterativno usavršavanje.

Tipični slučajevi upotrebe uključuju cikluse istraživanja, izrade radne verzije i recenzije, analizu iz više koraka i scenarije u kojima agenti treba da koordiniraju odluke tokom vremena.

CrewAI

CrewAI se fokusira na saradnju agenata zasnovanu na ulogama, gde svaki agent ima jasno definisanu odgovornost i način interakcije sa drugima. Zbog toga je posebno pogodan za delegirane tokove posla koji podsećaju na ljudske timove.

Uobičajeni slučajevi upotrebe uključuju procese kreiranja sadržaja, koordinaciju istraživanja i složene tokove posla.

LangChain

LangChain pruža osnovne komponente za povezivanje velikih jezičkih modela sa alatkama, API-jima i spoljnim izvorima podataka. Često se koristi kao temelj za agente kojima je potreban pristup informacijama ili sistemima iz stvarnog sveta.

Tipični scenariji uključuju pomoćnike koji koriste alatke, agente koji rade sa podacima i aplikacije koje kombinuju zaključivanje sa preuzimanjem podataka ili integracijom sistema.

LangGraph

LangGraph se nadovezuje na LangChain dodavanjem orkestracije zasnovane na grafu za složene tokove posla sa očuvanim stanjem. Podržava grananje logike, ponovne pokušaje i zavisnosti između zadataka.

Ovakav pristup je koristan za procese sa više agenata i uslovnim putanjama, dugotrajne tokove rada ili zadatke koji zavise od zajedničkog stanja i koordinacije.

Kako da izaberete najbolji radni okvir za AI agente?

Izbor pravog radnog okvira za AI agente zavisi od toga kako vaša organizacija planira da dizajnira, primenjuje i upravlja inteligentnim agentima. Najbolji pristup uspostavlja ravnotežu između tehničkih mogućnosti, poslovnih rezultata, skalabilnosti i kontrole. Evo nekoliko stvari koje možete da razmotrite:

Ciljevi i potrebe toka rada

Prvo razjasnite šta želite da agenti postignu. Neki radni okviri su pogodniji za saradnju timova agenata, dok drugi podržavaju radne tokove zasnovane na ulogama ili pomoćnike koji koriste alatke. Vaši ciljevi treba da usmeravaju način na koji agenti planiraju zadatke i međusobno komuniciraju.

Složenost zadataka

Razmotrite koliko su vaši tokovi rada složeni. Jednostavni, sekvencijalni zadaci mogu dobro da funkcionišu uz lakše radne okvire, dok složeniji ili razgranati procesi zahtevaju radne okvire koji podržavaju koordinaciju i iteraciju.

Zahtevi za integraciju

Procenite koliko se lako radni okvir povezuje sa sistemima koje vaša organizacija već koristi. U poslovnim okruženjima, agenti često moraju da pristupaju API-jima, bazama podataka i alatkama za produktivnost kako bi efikasno funkcionisali u okviru postojećih tokova rada.

Privatnost podataka, bezbednost i usaglašenost

Upravljanje je od ključnog značaja pri uvođenju agenata u okruženja velikih organizacija. Potražite radne okvire koji podržavaju bezbedno rukovanje podacima, upravljanje dozvolama i usaglašenost sa regulatornim zahtevima, naročito kada agenti rade sa osetljivim informacijama.

Skalabilnost i orkestracija

Kako se usvajanje širi, radni okviri treba da podrže rad više agenata kroz tokove rada bez narušavanja pouzdanosti. Funkcije orkestracije omogućavaju upravljanje paralelnim izvršavanjem zadataka, koordinacijom i performansama pri radu u velikom obimu.

Poslovni rezultati

Na kraju, procenite na koji način svaki radni okvir podržava merljive rezultate, kao što su brže donošenje odluka, smanjen obim ručnog rada i bolja saradnja. Pravi radni okvir omogućava agentima da stvaraju vrednost, a istovremeno ostanu usklađeni sa prioritetima organizacije.

Slučajevi upotrebe radnih okvira za AI agente u velikim organizacijama

Radni okviri za AI agente podržavaju širok spektar poslovnih scenarija tako što omogućavaju agentima da funkcionišu u okviru zajedničke logike, upravljanja i modela koordinacije. Slučajevi upotrebe obično se šire od pojedinačnih timova do tokova rada koji obuhvataju celu organizaciju.
 

Automatizacija na nivou odeljenja

Na nivou odeljenja, radni okviri za AI agente pomažu da se automatizuju zadaci koji se često ponavljaju i oduzimaju mnogo vremena, uz istovremeno očuvanje nadzora. Timovi mogu da primene agente za obradu rutinskih zahteva, praćenje statusa ili pokretanje radnji na osnovu unapred definisanih pravila.

Uobičajeni primeri uključuju botove za podršku zaposlenima, automatizovana odobrenja troškova ili tokove rada za zakazivanje u okruženjima ljudskih resursa, finansija i korisničke podrške. Ovi scenariji omogućavaju timovima da poboljšaju efikasnost bez uvođenja nekontrolisane automatizacije. Pogledajte kako se ovo primenjuje u poslovnim okruženjima uz Microsoft 365 Copilot za velike organizacije. 

Koordinacija između odeljenja

Kako se usvajanje širi, organizacije koriste radne okvire za AI agente za koordinaciju tokova rada između različitih odeljenja. Više agenata može da sarađuje u okviru zajedničkih pravila upravljanja, razmenjujući kontekst uz poštovanje ograničenja podataka i kontrola pristupa.

Na primer, tok nabavke može da uključi agenta za kupovinu koji sarađuje sa agentima za zalihe i finansije kako bi se proverili dostupnost, budžeti i odobrenja. U ovim scenarijima, vrednost radnog okvira leži u njegovoj sposobnosti da se bezbedno skalira, integriše sa poslovnim sistemima i da obezbedi usklađenost agenata sa organizacionim smernicama.

Napravite plan za usvajanje radnih okvira za AI agente

Jasan plan pomaže organizacijama da pređu sa eksperimentisanja na skalabilno, regulisano korišćenje AI agenata. Uspešno usvajanje počinje fokusiranom primenom i razvija se kroz kontinuirano unapređivanje.
 

Praktični koraci za rukovodioce

Rukovodioci mogu da počnu tako što će identifikovati slučajeve upotrebe sa najvećim uticajem, u kojima AI agenti mogu da uklone prepreke ili automatizuju jasno definisane procese. Početak sa malim, kontrolisanim pilot-projektima daje timovima prostor da testiraju pretpostavke, potvrde vrednost i prilagode upravljanje pre nego što prošire primenu na veći obim.

U ranoj fazi, korisno je fokusirati se na nekoliko praktičnih osnova:
  • Definišite kako izgleda uspeh, kako bi timovi mogli da mere uticaj.
  • Jasno dodelite odgovornosti, uključujući i to ko nadzire ponašanje agenata i njihove rezultate.
  • Postavite jasna pravila i ograničenja za ponašanje agenata, uključujući način na koji planiraju zadatke, deluju i pristupaju podacima.

Uspostavljanje odgovornosti i pravila upravljanja od samog početka pomaže da AI agenti dosledno rade u skladu sa smernicama organizacije kako se usvajanje širi.

Proširenje primene i optimizacija

Kako se usvajanje širi, organizacije često prelaze sa pojedinačnih timova na povezanije ekosisteme agenata na nivou cele organizacije. Kontinuirane povratne informacije i praćenje performansi pomažu timovima da razumeju šta funkcioniše, na vreme uoče probleme i da vremenom unapređuju tokove rada.

Neprekidnim unapređivanjem obrazaca orkestracije, upravljanja i integracije,organizacije mogu sa poverenjem da proširuju primenu agentske veštačke inteligencije – dajući agentima više autonomije, uz istovremeno zadržavanje odgovarajućeg nivoa kontrole kako se složenost povećava.

Povećanje vrednosti organizacije uz radne okvire za AI agente

Radni okviri za AI agente pomažu organizacijama da lakše sagledaju složenost dok automatizuju procese i uvode sve više autonomne AI sisteme. Obezbeđivanjem strukture za koordinaciju i upravljanje, ovi radni okviri omogućavaju agentima da pouzdano funkcionišu u različitim timovima i tokovima rada.

Stvarna vrednost za organizacije ogleda se u pojednostavljivanju složenih procesa, smanjenju rutinskog manuelnog rada i unapređenja načina na koji se odluke sprovode u većem obimu, čime se jača veza između AI i produktivnosti na nivou cele organizacije. Primenom strukturiranog pristupa agentskoj veštačkoj inteligenciji, organizacije mogu da održe doslednost, transparentnost i nadzor, uz istovremeno podsticanje saradnje među različitim delovima organizacije.

Kako se primena veštačke inteligencije širi, radni okviri spremni za upotrebu u preduzećima pomažu da agenti ostanu usklađeni sa poslovnim ciljevima, smernicama za upravljanje podacima i regulatornim zahtevima, uz istovremeno jačanje poverenja i podsticanje inovacija.

Kreiranje i primena AI agenata uz Microsoft Copilot Studio

Kako organizacije prelaze sa istraživanja na poslovnu primenu, platforma sa uspostavljenim pravilima upravljanja postaje neophodna. Copilot Studio uvodi principe agentske veštačke inteligencije u bezbedan radni okvir spreman za poslovnu upotrebu, koji pomaže organizacijama da dizajniraju, primenjuju i upravljaju AI agentima u velikom obimu.

Uz Copilot Studio, timovi mogu da povežu agente sa podacima, alatkama i tokovima rada, uz zadržavanje kontrole kroz ugrađene mehanizme upravljanja, usaglašenosti i nadzora. Ovaj pristup omogućava organizacijama da sa poverenjem skaliraju usvajanje agenata – uz balans između autonomije i odgovornosti u različitim sistemima i timovima.

Obezbeđivanjem objedinjenog okruženja za izgradnju i orkestraciju AI agenata, Copilot Studio podržava doslednu primenu, koordinaciju između različitih delova organizacije i dugoročnu prilagodljivost kako se poslovne potrebe menjaju.

Saznajte više.
RESURSI

Istražite više resursa

  1.
Muškarac u kancelariji radi na računaru.
Blog

Istražite AI agente i slučajeve upotrebe

Saznajte kako AI agenti pomažu timovima da rade pametnije, smanje rutinske zadatke i brže donose odluke.
Saznajte više
Dve osobe gledaju u laptop
Blog

Pregled pomoćnika i agenata zasnovanih na veštačkoj inteligenciji

Otkrijte kako pomoćnici koji koriste veštačku inteligenciju rade zajedno sa AI agentima kako bi transformisali poslovne operacije.
Saznajte više
Nazad na odeljak „RESURSI“

Najčešća pitanja

  • Radni okvir za AI agente koristi se za definisanje načina na koji inteligentni agenti funkcionišu, sarađuju i slede pravila unutar sistema. Organizacije se oslanjaju na radne okvire za upravljanje AI tokovima rada, automatizaciju procesa i koordinaciju više agenata, uz zadržavanje upravljanja, bezbednosti i doslednosti u velikom obimu.
  • Tipični AI modeli su usmereni na obavljanje jednog zadatka, poput generisanja teksta ili predviđanja rezultata. Radni okviri za AI agente idu korak dalje tako što definišu kako više agenata planira, komunicira, izvršava zadatke i funkcioniše u okviru zajedničke logike i upravljanja, kao deo koordinisanog sistema.
  • Ne postoji jedan „najbolji“ radni okvir za AI agente za svako preduzeće. Pravi izbor zavisi od faktora kao što su složenost radnih tokova, potrebe za integracijom, zahtevi upravljanja i željeni poslovni rezultati. Mnoge organizacije procenjuju radne okvire na osnovu toga koliko dobro podržavaju skalabilnost, kontrolu i saradnju između timova.
  • Upravljanje i bezbednost su ključni prilikom primene radnih okvira za AI agente u poslovnim okruženjima. Radni okviri namenjeni okruženjima velikih organizacija obezbeđuju upravljanje identitetima, kontrolu pristupa i razgraničenje podataka kako bi se zaštitile osetljive informacije. Funkcije kao što su dnevnik nadzora, evidencije aktivnosti i mehanizmi nadzora pomažu organizacijama da održe poverenje, usaglašenost i usklađenost sa principima odgovorne veštačke inteligencije.

Pratite Microsoft 365

Microsoft Copilot Microsoft 365 Aplikacije za Windows 11 Profil naloga Centar za preuzimanje Praćenje porudžbine Microsoft Education Uređaji za obrazovanje Microsoft Teams za obrazovanje Microsoft 365 Education Office Education Obuka i razvoj predavača Ponude za studente i roditelje Azure za studente
Microsoft AI Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft Copilot Microsoft Teams Microsoft projektant Microsoft Learn Microsoft Tech zajednica Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Softverska preduzeća Visual Studio Zaposlenje Privatnost u kompaniji Microsoft Investitori
Srpski (Rep. Srbija i Rep. Crna Gora) Zaštita privatnosti potrošača Obratite se korporaciji Microsoft Privatnost Upravljanje kolačićima Uslovi korišćenja Žigovi O našim oglasima