Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ представили прототип интеллектуального агента для экосистемы 1С:ERP. Разработка, основанная на большой языковой модели, уже готова к пилотному внедрению и способна автоматически выполнять широкий круг операций — от анализа документов и поиска данных до подготовки ответов в госорганы.
Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.Новый агент построен по схеме "супервизор + инструменты". Центральный модуль на базе LLM разбирает запрос пользователя, планирует последовательность действий и распределяет задачи между примерно 20 вспомогательными агентами. Каждый из них отвечает за отдельную функцию — анализ документов, генерацию писем, построение графиков, поиск в базе 1С.
По словам научного директора Института искусственного интеллекта МФТИ Юрия Визильтера, проект отражает переход от исследовательских демонстраций к промышленным AI-решениям.
"Платформа позволяет автоматизировать процессы, результат которых измеряется в экономических показателях — времени, качестве и точности операций. Заложенные методы управления и обучения агентов обеспечивают предсказуемое поведение системы и масштабируемость под реальные бизнес-сценарии", — отметил он.
Интеграция с 1С осуществляется через специальное расширение конфигурации, которое работает как сервер инструментов. Агент получает доступ к бизнес-объектам, но не может выполнять произвольный код в обход прав доступа. Все вычисления происходят на стороне заказчика с использованием локальной языковой модели — например, LLM на 30 млрд параметров, что исключает утечку данных.
"Используется локальная большая языковая модель, а доступ защищен enterprise-аутентификацией — сейчас это базовая авторизация, в планах переход на OAuth2/OIDC. Критически важно, что агент не выполняет сгенерированный код напрямую, что устраняет риск обхода прав доступа и непредвиденных изменений данных. Все новые инструменты проходят ручную проверку перед включением в систему", — пояснил заведующий лабораторией платформенных решений и мультиагентных систем Иван Сгибнев.
Система уже показала эффективность в прикладных задачах. Агент может анализировать письма-требования ФНС, искать необходимые отчеты в базе 1С и формировать черновики ответов. Он выполняет интеллектуальный поиск по запросам на естественном языке, строит диаграммы на основе данных, группирует финансовые показатели, распознает данные из загруженных документов и автоматически заносит их в базу.
Благодаря встроенным механизмам рассуждения языковая модель способна решать более сложные логические задачи: рекомендовать оптимальный способ обработки заказа, выбирать транспорт для доставки или контролировать проведение платежей, опираясь на контекст запроса. По мнению разработчиков это приближает технологию к полноценной автоматизации бизнес-процессов, где требуется не только доступ к данным, но и элементы самостоятельного принятия решений.
Свежие комментарии