Проблема не в вашем ИИ-агенте: ваши документы по-прежнему непригодны для использования

Большинство рабочих процессов агента ИИ не терпят неудачу из-за неспособности модели. Они терпят неудачу, потому что модель получает неправильные входные данные. Типичный бизнес-процесс может начинаться со счета-фактуры в формате PDF, отсканированного контракта, электронной таблицы Excel, документа Word, вложения электронной почты или необработанного HTML-кода, скопированного из внутренней системы. Ожидается, что агент: Разобраться в документе Найдите соответствующую информацию Отличать факты от шума Правильно сохраняйте числа и даты Сравните документ с другими источниками. Применяйте бизнес-правила Вернуть предсказуемый результат Запустите следующий шаг в автоматизации Иногда это работает. Иногда выходные данные выглядят убедительно, но содержат неправильный номер, пропущенное предложение, измененное имя поля или немного другую структуру, которая нарушает следующий узел рабочего процесса. Эту часть автоматизации ИИ часто недооценивают: прежде чем агент сможет рассуждать о документе, документ должен стать пригодными для использования данными. Проблема с документами, лежащая в основе многих сбоев агентов Когда люди говорят об агентах ИИ, они обычно сосредотачиваются на уровне рассуждений. Они обсуждают: Какую модель использовать Сколько инструментов должно быть у агента Использовать ли LangGraph, CrewAI, AutoG