1. Введение

Управление бизнес-процессами включает выявление, моделирование, исполнение, мониторинг и совершенствование взаимосвязанных видов деятельности организации. В классическом жизненном цикле BPM автоматизация основывается на предварительно определённых маршрутах, ролях и правилах обработки исключений

[1][2]

Данное ограничение существенно для сквозных межфункциональных процессов, включающих разнородные документы, неполные сведения и изменяющиеся требования. Современное направление развития BPM связано с применением искусственного интеллекта не только для анализа журналов, но и для моделирования, исполнения и мониторинга процессов

[3][4]

Основой такого перехода являются интеллектуальные агенты. Для агентов на базе больших языковых моделей характерны память, планирование и использование внешних инструментов

[5][6][7]

Проблема исследования состоит в противоречии между функциональной гибкостью ИИ-агентов и недостаточной формализованностью процедур их включения в сквозной бизнес-процесс. Проектирование, начинающееся с выбора модели или агентного программного каркаса, может приводить к дублированию функций, избыточным полномочиям и отсутствию связи между действиями агентов и показателями процесса.

Цель работы — разработать структурно-функциональный подход, позволяющий определить состав агентной системы, распределить операции между человеком, агентами и программными сервисами, а также установить уровни автономности.

Научная новизна заключается не в самом наборе ролей типа planner, executor и critic, известных в современных агентных архитектурах, а в процедуре перехода от модели бизнес-процесса к составу агентов посредством операциональной оценки применимости, проверки архитектурных условий и назначения автономности каждой операции.

2. Методы и принципы исследования

Использованы системный анализ, структурно-функциональная декомпозиция, процессное моделирование, экспертное оценивание и анализ чувствительности. Модельная апробация выполнена на демонстрационном процессе и не содержит данных конкретной организации.

2.1.

Бизнес-процесс представлен кортежем:

где T множество операций;

G граф переходов;

D данные;

R организационные роли;

S программные системы;

C нормативные, временные, ресурсные и безопасностные ограничения;

K показатели результата.

Такое представление отличается от простой последовательности функций тем, что включает как управляющий поток, так и данные, полномочия, программные средства, ограничения и критерии качества.

Интеллектуальный агент определяется как:

где Gᵢ локальная цель;

Pᵢ механизм восприятия входного контекста;

Mᵢ оперативная и долговременная память;

Lᵢ механизм планирования;

Uᵢ ;

Πᵢ политика допустимых действий;

Hᵢ механизм .

Обозначим

–

Уровень автономности определяется только для множества агентно исполняемых операций

Отображение

Таким образом, детерминированным сервисам не назначается «уровень автономности», они исполняют заранее формализованную функцию в пределах заданных правил. Это устраняет смешение автоматического программного исполнения и автономности интеллектуального агента.

Математические модели мультиагентных систем позволяют описывать состояния, отношения и совместное достижение результата [8]. [8][9]

Каждая операция оценивается по шести критериям в диапазоне от 0 до 1 с шагом 0,25 (табл. 1).

Примечание к таблице 1. Рост

Оценивание выполняют не менее трёх специалистов — владелец процесса, специалист ИТ-отдела и специалист по рискам и (или) безопасности. Каждый эксперт независимо выставляет оценки

Для ранжирования операций по критериям рассчитывается коэффициент конкордации Кендалла

В демонстрационном примере исходные оценки и веса являются согласованными авторскими модельными значениями. Это сделано для воспроизводимой проверки процедуры.

Для модельного примера используются веса:

Уровень 4 разрешается только при

Значения 0,45, 0,60, 0,75 и 0,85 не устанавливаются как универсальные нормативные границы. Это проектные пороги демонстрационной модели, которые должны калиброваться на журналируемых процессах конкретной организации.

Аддитивная свёртка является предварительным показателем и не должна компенсировать критически низкое качество данных другими благоприятными признаками. Поэтому до окончательного назначения уровня действует условие-вето: при

Обозначим данный предел через

До применения

Для операции

где

Если операция отнесена к детерминированному сервису или обязательному персональному решению, она не входит в

Введён индекс архитектурной сложности:

где

Показатели оцениваются по шкале 0; 0,5; 1.

Коэффициенты формулы (7) в демонстрационной модели являются авторскими проектными весами, а не эмпирически установленными универсальными величинами. При промышленном применении веса должны определяться отдельной экспертной процедурой МАИ, аналогично приведённой в разделе 2.2, а условием принятия весов является

Мультиагентная архитектура выбирается при

Порог является проектным и должен калиброваться по результатам пилотных внедрений, поэтому не рассматривается как универсальная константа.

На первом этапе формируется модель

На втором этапе операции при необходимости декомпозируются до уровня, на котором каждой операции соответствует один основной исполнитель, после чего выполняется проверка возможности детерминированного исполнения.

На третьем этапе для операций-кандидатов на агентное исполнение рассчитывается

На четвёртом этапе строится отображение

На пятом этапе операции объединяются в область одного агента при совпадении цели, контекста, прав и политики; независимая проверка при необходимости реализуется отдельным агентом-контролёром.

На шестом этапе рассчитывается

3. Основные результаты

Предлагаемая архитектура включает шесть уровней (табл. 3).

Концепция Agentic BPMS предполагает сочетание автономности и процессной осведомлённости

[10][11]

Семь функциональных ролей — восприятие, контекстуализация, планирование, принятие решения, исполнение, контроль и коммуникация — не рассматриваются как самостоятельная новая таксономия. Они являются адаптацией распространённых шаблонов planner-executor-critic к процессной архитектуре. Несколько ролей могут быть объединены, если отсутствует конфликт полномочий.

Граф

[12]

Пятиуровневая шкала адаптирует логику присутствия человека в контуре к операциям бизнес-процесса и не заявляется как новая универсальная классификация. В таблице 4 отражена риск-модель организации, определяемая внутренними локальными нормативными актами и допустимый уровень автономности операций.

Матрица покрывает все сочетания диапазонов критичности и признака полной необратимости. Уровень 0 соответствует ручному исполнению, уровень 1 — информационной поддержке, уровень 2 — подготовке решения, уровень 3 — ограниченной автономности, уровень 4 — автономному исполнению некритичного фрагмента. При ухудшении данных или росте неопределённости уровень понижается в соответствии с формулой (6).

Риск-ориентированное назначение автономности соответствует функциям управления, определения контекста, измерения и обработки рисков NIST AI RMF

[13][14][15]

Сопоставление выполнено не для противопоставления подходов, а для выявления процедурных элементов, которые формализуются в предлагаемой модели. Отсутствие элемента в таблице означает, что в цитируемых работах он не задан как самостоятельное формальное правило.

Отличие предлагаемого результата состоит не в утверждении нового класса BPM-систем, а в формализованной процедуре перехода от модели процесса к выбору исполнителя и допустимой автономности конкретной операции.

Рассмотрен процесс обработки внутренней заявки. Процесс включает регистрацию, извлечение реквизитов, проверку полноты, сопоставление данных ERP, MES и PLM, подготовку варианта решения, утверждение ответственным работником и исполнение утверждённого изменения (табл. 6).

Примечание к таблице 6. Значения

Исполнение в ERP/MES имеет обязательное предварительное условие — завершённое утверждение ответственным работником, однако основным исполнителем самой операции является детерминированный сервис.

Оценки являются авторскими модельными значениями и приведены для проверки расчётной процедуры.

Регистрация и исполнение в ERP/MES относятся к детерминированным сервисам не по величине

Извлечение реквизитов имеет высокий уровень вариативности и требует интерпретации содержания, поэтому относится к агентному исполнению. Сопоставление данных и подготовка решения выполняются только с подтверждением. Утверждение остаётся за человеком вследствие критичности.

В рассматриваемом примере ни одна операция не получает уровень 4. Наиболее близка к такому режиму операция проверки полноты, для неё действие обратимо

Для выбора архитектуры приняты

Однофакторный анализ чувствительности выполнен изменением одного веса формулы (5) на ±20% с последующей нормировкой. Ни для одной операции исходный интервал

При одновременном граничном варьировании всех весов на ±20% с последующей нормировкой показатель регистрации заявки изменяется в пределах 0,745–0,845 и пересекает границу 0,75. Это не изменяет итогового назначения, поскольку регистрация отнесена к детерминированному сервису до применения

Для практической оценки устойчивости дополнительно рассчитывается запас до ближайшего порога (табл. 7).

Минимальный запас наблюдается у проверки полноты и извлечения реквизитов, поэтому именно эти операции требуют приоритетной повторной оценки при изменении условий процесса.

Дополнительно исследовано изменение одной исходной оценки на один шаг шкалы, то есть ±0,25. Для большинства операций режим сохраняется. Для операции извлечения реквизитов увеличение критичности с

Апробация не направлена на оценку экономической эффективности промышленного решения. Она демонстрирует применимость процедуры, для каждой операции определены исходные оценки, тип исполнителя и допустимый режим.

4. Обсуждение

Предложенный подход отделяет техническую возможность обработки операции от организационной допустимости автономного действия. Высокое значение

Аддитивный показатель является средством предварительного ранжирования. Его ограничениями являются зависимость от экспертных оценок и частичная компенсаторность критериев. Поэтому он дополнен условием-вето по качеству данных, риск-ориентированным ограничением, анализом чувствительности и отдельной оценкой архитектурной сложности.

В отличие от AI-augmented BPM и Agentic BPMS, предлагаемый подход не ограничивается концепцией интеллектуального исполнения процесса, а задаёт воспроизводимую последовательность: модель процесса — декомпозиция — отбор детерминированных операций — оценка агентной применимости — назначение исполнителей —

ограничение автономности

Ограничением исследования является модельный характер апробации. Не оценивались вычислительные затраты, задержки межагентного взаимодействия и фактическое качество моделей. Эти параметры должны измеряться в промышленном пилоте.

5. Заключение

Разработан структурно-функциональный подход к проектированию мультиагентных систем автоматизации сквозных бизнес-процессов.

Кортежные описания бизнес-процесса и агента включены в проектную процедуру через отображения, назначающие исполнителя и уровень автономности каждой операции.

Показатель агентной применимости дополнен шкалами критериев, способом определения весов, порогами решений, условиями запрета и анализом чувствительности. Произвольное правило выбора мультиагентной системы заменено индексом архитектурной сложности и обязательными условиями независимого контроля и разделения прав доступа.

Сформированы шестиуровневая архитектура и матрица автономности, связывающая режим исполнения с риском конкретной операции.

Расчётно-модельная апробация позволила распределить семь операций между программными сервисами, специализированными агентами и человеком. Значения

При промышленной апробации предлагается учитывать следующие метрики:

–

–

–

–

–

–

Полученные результаты подтверждают применимость проектной процедуры к демонстрационному процессу, но не заменяют промышленную проверку.

The additional file for this article can be found as follows: