BPMN.
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!
ИИ-агенты в ваших командах. Эпоха агентной автоматизации процессов наступила
Flowable Platform Release 2025.1
Всё о процессных переменных, что должен знать BPM-разработчик. Часть 1
Эта статья продолжает цикл BPMN: Beyond the Basics – о скрытых нюансах и подводных камнях BPMN для разработчиков. Сегодня поговорим о процессных переменных — для чего они используются в процессе, чем отличаются от переменных в языках программирования и как работают области видимости. Казалось бы, что тут обсуждать? — Однако, если погрузиться на уровень поглубже аналитического, то обнаруживается много интересного. Поэтому в одну статью даже не поместилось, пришлось делить на две части. Данные в процессе
Основные шаблоны процессов с AI-агентами в BPMN
Узнайте, как оркестрация и BPMN помогают решать самые распространённые ограничения и проблемы, связанные с внедрением AI-агентов.Визуализация критической информацииПовышение доверия к результатамВовлечение человека в процессОграничение важных выборовАдаптивное вмешательство человекаБудущее дизайна AI-агентов
Неблокирующий вызов внешнего сервиса в процессе
Довольно часто из процесса приходится обращаться по API к различным внешним сервисам. По сути, это стандартный сценарий оркестрации систем или даже микросервисов (пардон за модное слово). На BPMN диаграмме это выглядит просто и логично – постучались куда-то по API, получили ответ и перешли к следующей задаче. Для моделей аналитического уровня это нормально.
