BPMN.
Оркестрация в мультиагентных системах
Всем привет! ИИ-агенты и их производные стремительно ворвались в повседневную практику разработки, вызывая восторг у менеджеров и головную боль у архитекторов. Если с одиночным агентом обычно не возникает проблем, то когда их становится много, появляется вопрос: как ими управлять? В этой статье рассмотрим основные подходы к созданию управляющего слоя в такой системе. На примере выясним, почему не все очевидные подходы работают и какие классические архитектурные паттерны актуальны в новой реальности. И, конечно же, я расскажу, как это работает в Домклик. Обещаю, будет интересно!Проблемы оркестрации
Генерация схем бизнес-процессов с помощью ИИ на основе текстового ТЗ
Современные инструменты успешно превращают текстовое описание в наглядные диаграммы, включая профессиональные нотации, например, BPMN.Такие инструменты, как Miro AI, Whimsical и Eraser.io, превращают текстовое ТЗ в аккуратные и настраиваемые схемы за считанные секунды. ChatGPT выступает в роли универсального аналитика, который может и написать код для диаграммы, и детально её описать. А для задач профессионального моделирования уже существуют специализированные решения вроде Bonita AI BPMN Generator.
Генерация BPMN с помощью LLM в диалоговом режиме: эксперименты и выводы
От переводчика: Авторы свежей научной работы попробовали заставить обычные открытые LLM (от 1B до 70B) генерировать валидный BPMN-XML прямо в чате по текстовому описанию процесса.Если вкратце, то без дообучения — полный провал. 80% токенов тратится на XML-мусор, модели сыплются на синтаксисе, забывают ветки и галлюцинируют теги. Работает только на больших моделях и то не очень хорошо.Но вроде просматривается рабочий вариант для генерации BPMN — берем 7–13B модель, дообучаем через LoRA/QLoRA на нормальном датасете, переходим на компактный JSON вместо XML и добавляем Preference Tuning + CoT. Тогда может быть взлетит.
Большой тест на прочность для агентного ИИ
Как обстоят дела с ИИ в реальном мире? Узнайте из опыта Лили Ван, CIO в Barclays, и Бернхарда Шаффрика, главного аналитика Forrester, которые исследуют, как предприятия преодолевают разрыв между инвестициями в ИИ и получаемыми результатами.
Пошаговое руководство по AI-агентам в Camunda
От переводчика: Зачем читать это руководство, если у нас нет Camunda 8?
Кошмар интеграции: почему Enterprise Connectivity стала самой большой головной болью CIO
От переводчика
AI агенты: как не ошибиться на практике
От переводчика: Тема AI-агентов продолжает волновать разработчиков и потребителей. Все пытаются что-то сделать, чтобы быстрее прокричать рынку "у нас тоже это есть". Но что хорошо на консьюмерском рынке, не работает на рынке энтерпрайз-решений. Если сделать что-то на скорую руку в угоду хайпу, то можно потерять доверие корпоративных клиентов.Flowable отнюдь не торопился с объявлением своей стратегии в области AI и только этим летом появились реально интересные новости. Надо попробовать!
