Czym jest orkiestracja AI? Koordynowanie modeli AI na dużą skalę

W złożonych procesach narzędzia AI często nie obsługują zadań od początku do końca. Jeden model może świetnie radzić sobie z zamianą mowy na tekst, a inny z przetwarzaniem płatności. Potrzebujesz więc warstwy między tymi systemami, która ustali kolejność kroków, przekaże między nimi kontekst i zdecyduje, co dalej. 

Taką warstwą jest orkiestracja AI. Koordynuje wiele modeli, agentów i narzędzi, by działały jak jeden system. Zamiast optymalizować jednego agenta AI do wielu zadań, możesz korzystać z wielu agentów, z których każdy specjalizuje się w swojej funkcji. Zwiększa to efektywność i ułatwia aktualizację oraz rozwiązywanie problemów, gdy coś pójdzie nie tak.

W tym artykule wyjaśniamy, czym jest orkiestracja AI, jak działa i gdzie już się ją stosuje, abyś mógł wykorzystać ją we własnych workflow.

Podsumowanie

• Orkiestracja AI łączy modele, agentów i narzędzia w jeden zarządzany workflow: ustala kolejność kroków, udostępnia kontekst i decyduje, kiedy zadanie wymaga sprawdzenia przez człowieka.
• Orkiestracja AI staje się potrzebna, gdy zadanie obejmuje wiele kroków, takich jak weryfikacja tożsamości, wyszukiwanie danych i decyzje zgodne z zasadami, bo ktoś musi zarządzać przekazywaniem zadań między nimi.
• Dobre platformy orkiestracji obsługują wiele LLM-ów, zachowują kontekst przez cały workflow i łączą routing oparty na regułach z routingiem sterowanym przez modele — zależnie od wymaganej pewności na danym etapie.
• Branże od usług finansowych przez ochronę zdrowia po handel wykorzystują orkiestrację, by połączyć istniejące systemy — CRM, EHR i narzędzia płatnicze — w jedną ciągłą interakcję z klientem.

Czym jest orkiestracja AI i dlaczego jest ważna?

Orkiestracja AI koordynuje wiele komponentów AI, takich jak modele językowe, wyspecjalizowani agenci, systemy wyszukiwania i narzędzia zewnętrzne, aby działały jako jeden zarządzany workflow.

Model odpowiadający na jedno pytanie może dobrze działać samodzielnie. Gdy jednak proces obejmuje wiele kroków w różnych systemach, potrzebna jest orkiestracja. Na przykład jeśli agent AI obsługi klienta pomaga klientowi zgłosić sprawę do wsparcia, musi:

• Zweryfikować tożsamość: potwierdzić, kim jest klient, i otworzyć jego konto.
• Sprawdzić bazę wiedzy: potwierdzić, że problem odpowiada znanemu problemowi z użyciem RAG.
• Zastosować zasady: ustalić, czy problem kwalifikuje się do zwrotu pieniędzy lub wymiany.
• Zarejestrować i potwierdzić: zapisać zgłoszenie w CRM i potwierdzić klientowi kolejne kroki.

Każde z tych zadań może wymagać różnych modeli, agentów lub narzędzi, a coś musi utrzymywać ich synchronizację i współpracę. 

Inwestowanie w orkiestrację AI jest coraz ważniejsze, ponieważ firmy wdrażają więcej agentów AI i oczekują, że będą współpracować. Gartner odnotował gwałtowny wzrost zapytań przedsiębiorstw o systemy wieloagentowe w ciągu ostatnich dwóch lat i prognozuje, że 40% aplikacji dla przedsiębiorstw będzie wyposażonych w agentów AI do konkretnych zadań do 2026 roku, wobec mniej niż 5% w 2025 roku. 

Samo wdrożenie nie jest jednak jedynym wyzwaniem. Inicjatywa NANDA z MIT wykazała, że 95% pilotaży generatywnej AI w przedsiębiorstwach nie przynosi mierzalnego zwrotu, choć same modele działają dobrze. Otaczającym je systemom brakuje architektury, nadzoru i głębokiej integracji, by niezawodnie działać na dużą skalę. 

Orkiestracja to brakujący element, z którego korzysta skuteczne 5%. 

Jak orkiestracja AI automatyzuje złożone workflow

W procesach wieloetapowych opartych na różnych agentach orkiestracja pomaga połączyć rozproszone systemy i stworzyć spójną, złożoną odpowiedź.

Orkiestracja AI obejmuje cztery główne warstwy:

1. Podział zadań i routing: podziel żądanie na kroki i skieruj każdy do właściwego modelu, agenta lub narzędzia.
2. Zarządzanie kontekstem i stanem: przekazuj historię rozmowy, pobrane dokumenty i zmienne dalej, aby kolejne kroki miały potrzebne informacje.
3. Wykonywanie działań w narzędziach i API: wywołuj zewnętrzne systemy, takie jak CRM czy operator płatności, i przekazuj wyniki z powrotem do workflow.
4. Logika przejść: zdecyduj, kiedy przejść do następnego kroku — według stałej reguły lub oceny modelu.

Platformy orkiestracji AI różnią się głównie logiką przejść. Deterministyczne przejście daje gwarancję. Na przykład gdy płatność się nie powiedzie, workflow zawsze kieruje do tego samego kroku awaryjnego. Z kolei przejście oceniane przez model lepiej radzi sobie z dowolnymi danymi wejściowymi, ale wymaga zabezpieczeń, by błędnie odczytany sygnał nie skierował użytkownika na złą ścieżkę. 

Większość systemów produkcyjnych korzysta z obu metod: stałych reguł tam, gdzie liczy się poprawność, oraz oceny modelu, gdy danych wejściowych nie da się z góry precyzyjnie określić. Workflow ElevenAgents działają podobnie: każde przejście między subagentami może być deterministyczne lub pozostawione ocenie modelu.

Dzięki silnikowi orkiestracji ElevenAgents niezależny agent obsługuje interakcję o jednym celu, korzystając z system promptu, bazy wiedzy i zestawu narzędzi. Workflow dodaje skierowany graf wyspecjalizowanych subagentów o określonych zadaniach, w tym weryfikacji, rozliczeń i eskalacji. 

Każdy subagent otrzymuje tylko wąski zakres kontekstu, więc informacje nie trafiają do ról, do których nie należą. Przejścia między nimi mogą opierać się na regułach lub ocenie modelu, zależnie od tego, jakiej pewności wymaga dany krok.

Najważniejsze korzyści z integracji orkiestracji AI

Orkiestracja przynosi korzyści nie tyle w pojedynczej interakcji, co w tym, co zespoły mogą dzięki niej robić z czasem. Oto co zyskują zespoły operacyjne, inżynieryjne i wsparcia po wdrożeniu orkiestracji:

• Skalowalność: nowe przypadki użycia można dodać do istniejącego workflow zamiast za każdym razem tworzyć osobne rozwiązanie.
• Spójność: to samo zadanie przebiega tak samo, niezależnie od obsługującego je modelu lub agenta.
• Nadzór: każde przekazanie, wywołanie narzędzia i decyzja są rejestrowane i możliwe do audytu.
• Szybsze efekty: zespoły łączą istniejących agentów i narzędzia w nowe workflow zamiast od nowa tworzyć integracje.
• Mniej rozproszonych narzędzi: jeden skoordynowany system zastępuje zbiór oddzielnych narzędzi AI i ręczne przekazywanie zadań między nimi.

Dzięki specjalizacji każdego narzędzia orkiestracja sprawia, że cały system jest mniej podatny na błędy. To pozwala skalować nowe przypadki użycia i oferować doświadczenia, które klienci naprawdę docenią. 

Zastosowania orkiestracji AI w różnych branżach

Orkiestracja AI działa tak samo w każdej branży: łączy weryfikację tożsamości, wyszukiwanie danych i reguły polityk w jedną ciągłą interakcję. Zmieniają się tylko łączone systemy, takie jak CRM w obsłudze klienta czy EHR w ochronie zdrowia. Oto jak wygląda to w kilku sektorach:

Obsługa klienta

Freedom Forever, jeden z największych instalatorów domowych systemów solarnych w USA, używa ElevenAgents, aby kierować każdego dzwoniącego do wyspecjalizowanego agenta sprzedaży lub wsparcia, rozwiązywać rutynowe pytania i aktualizacje kont oraz w razie potrzeby przekazywać sprawę człowiekowi z pełnym kontekstem transkrypcji. Wdrożenie poprawiło efektywność wsparcia o 90%.

Usługi finansowe

Better.com korzysta z agenta kredytowego Betsy opartego na ElevenAgents. Betsy uwierzytelnia kredytobiorców, pobiera status konta i kredytu oraz prowadzi ich przez kolejne kroki zgodnie z wymogami branży hipotecznej. Obecnie automatyzuje 35,5% zapytań kredytobiorców, obniżając koszty udzielania kredytów i podwajając konwersję pożyczek.

Ochrona zdrowia

EliseAI korzysta z opartych na ElevenAgents agentów głosowych, którzy umawiają wizyty, odpowiadają na pytania o rozliczenia i kierują pytania kliniczne do personelu placówek ochrony zdrowia w całym kraju. System zapewnia naturalnie brzmiące interakcje przy zachowaniu informacji o użyciu AI, pomagając placówkom sprawnie obsługiwać dużą liczbę połączeń.

Sprzedaż i kwalifikacja leadów

ElevenLabs wykorzystuje własnego AI SDR do wstępnej kwalifikacji leadów z formularza kontaktu ze sprzedażą. Pyta o przypadek użycia, oczekiwany wolumen i harmonogram, zanim umówi spotkanie bezpośrednio w kalendarzu przedstawiciela. Agent kwalifikuje 78% leadów przychodzących bez udziału człowieka w rozmowie, przy średniej ocenie satysfakcji klienta 8,7 na 10.

Handel detaliczny i e-commerce

Meesho, jedna z największych indyjskich platform e-commerce, stworzyła agenta głosowego, który rozwiązuje problemy z opóźnieniami zamówień, anulowaniem i zwrotami pieniędzy po hindi i angielsku. Agent obsługuje obecnie ponad 60 000 połączeń dziennie bez interwencji człowieka.

Kluczowe funkcje platformy orkiestracji AI

Platformy orkiestracji znacznie różnią się poziomem złożoności, z którym faktycznie potrafią sobie poradzić. 

Przed wyborem sprawdź, czy oferuje:

• Obsługę wielu LLM-ów: nie jesteś związany z jednym dostawcą i możesz zmieniać modele wraz ze zmianami cen lub wydajności.
• Obsługę stanu i kontekstu: platforma śledzi historię rozmowy i zmienne na każdym etapie, więc workflow nie traci informacji o tym, co wydarzyło się trzy kroki wcześniej.
• Elastyczny routing: obsługuje logikę opartą na regułach i ocenianą przez model, dzięki czemu możesz dobrać poziom kontroli do każdego kroku, zamiast wymuszać jedno podejście dla każdej decyzji.
• Zabezpieczenia i logi audytowe: działają jako niezależne kontrole systemowe poza własnym rozumowaniem modelu, więc błędna odpowiedź jest wychwytywana automatycznie, zamiast polegać na prompcie, który ma jej zapobiec.
• Kontrolę człowieka w procesie: działania wysokiego ryzyka można uzależnić od zatwierdzenia lub przekazać je człowiekowi z zachowaniem kontekstu, aby wychwycić błędy w płatnościach, zwrotach czy zmianach konta, zanim zostaną wykonane.
• Zakres integracji: platforma łączy się z systemami, których potrzebuje workflow, w tym CRM, płatnościami, harmonogramami, telefonią i wewnętrznymi bazami danych.

Ważne jest też, jak trudno wdrożyć zorkiestrowanego agenta AI. Z ElevenLabs większość zespołów może skonfigurować i wdrożyć agenta o niskim poziomie złożoności na platformie webowej no-code w mniej niż godzinę. W przypadku bardziej złożonych workflow Forward Deployed Engineers mogą określić zakres i zbudować rozwiązanie bezpośrednio z twoim zespołem.

Zacznij z ElevenAgents i uprość orkiestrację AI

Tworzenie zorkiestrowanego workflow od zera oznacza rozwiązanie kwestii zarządzania stanem, integracji narzędzi i logiki przejść, zanim w ogóle przejdziesz do właściwego przypadku użycia. Wizualny kreator workflow ElevenAgents pozwala zespołom projektować wieloetapowe rozmowy wieloagentowe w środowisku no-code. Deterministyczne workflow wymagają zatwierdzenia działań wysokiego ryzyka, zabezpieczenia działają poza rozumowaniem modelu, a każda rozmowa jest rejestrowana do audytu. 

Zarejestruj się w ElevenAgents i zacznij tworzyć własnego agenta dla swoich workflow albo porozmawiaj z naszym zespołem, aby zobaczyć, jak możemy pomóc twojemu zespołowi wdrożyć agentów AI.

FAQ: czym jest orkiestracja AI?