מהם סוכני בינה מלאכותית?

סוכני בינה מלאכותית הם יישומים מבוססי בינה מלאכותיתשמקבלים החלטות ומבצעים משימות באופן עצמאי עם פיקוח אנושי מינימלי. בגיבוי מודלים מתקדמים, סוכנים יכולים להחליט על דרך פעולה ולהעסיק מספר כלי תוכנה לביצוע. היכולת שלהם לתבונה, לתכנן ולפעול מאפשרת לסוכנים להתמודד עם מגוון רחב של מצבים, אחרת לא מעשית או בלתי אפשרית לביצוע אוטומציה עם לוגיקה וכללים שתצורתם נקבעה מראש.

טכנולוגיה זו משנה אמרות מודרניות רבות - החל מסייעות וירטואליות פשוטות שמגיבות למשתמשים בתגובות מלאי לכלי רכב בעלי נהיגה עצמית המנווטים באמצעות תנועה. עם חידושים אחרונים בבינה מלאכותית גנרטיבית, הסוכנים של היום מאמצים תפקידים מאתגרים ודינמיים עוד יותר עם מומחיות גדולה יותר. מספר סוכני בינה מלאכותית יכולים גם לעבוד יחד ולתאם עם משתמשים רבים.

כל הסוכנים פועלים בקנה מידה הדרגתי של גמישות. סוכני AI מבוססי כלל ללא זיכרון או זיכרון מוגבל מייצגים את הטפסים הקשיחים ביותר, המבצעים משימות בהתבסס על תנאים מוגדרים מראש. סוכני בינה מלאכותית האוטונומיים ביותר יכולים להתמודד עם בעיות לא סדירות ורבות שלבים ולמצוא פתרונות יעילים. הם יכולים גם לתקן שגיאות בעצמן ולהתאים אותן למידע חדש.

היכולות המתקדמות האלה מאפשרות לסוכני בינה מלאכותית להפוך פונקציות עסקיות מורכבות לאוטומטיות, מה שהופך את מקרי השימוש הפוטנציאליים שלהם למרחבים. באמצעות מערכות מרובות סוכנים, צוותים של סוכני בינה מלאכותית משתפים פעולה בין מחלקות וארגונים שונים. חברות יכולות גם לבנות סוכנים משלהם כדי לממש את המטרות והתהליכים העסקיים הייחודיים שלהן.

כיצד עובדים סוכני בינה מלאכותית?

בזמן שנעים במורכבות, סוכנים חכמים נבנים בעקבות ארבעה דפוסי עיצוב ליבה המאפשרים להם להסתגל לתרחישים מגוונים. נפרק את יכולות agentic AI המרכזיות האלה ונבצע מעקב אחר האופן שבו סוכן מתקדם אחד משתמש בהן כדי להתמודד עם הזמנת רכש מורכבת.

עצב תוכנית

כדי לזהות את השלבים הדרושים להשלמת משימות שהוקצו, סוכני בינה מלאכותית משתמשים במודלים מתקדמים ביותר של בינה מלאכותית בקנה מידה גדול בשם מודלי גבול. זה מאפשר לסוכנים להתאים את דרך הפעולה שלהם וליצור תהליכי עבודה חדשים במקום לעקוב אחר נתיבים מוגדרים מראש בלבד.

דוגמה:  המשתמש מבקש מסוכן הבינה המלאכותית לבחור ספק צד שלישי שתואם בצורה הטובה ביותר לעדיפויות החברה כמו אפקטיביות עלות. בתגובה, סוכן הבינה המלאכותית בונה תהליך עבודה agentic מותאם אישית כדי למצוא את הספק הטוב ביותר. השלבים כוללים חקר קריטריונים לבחירת חברה, זיהוי ספקים העומדים בדרישות ובקשה והערכה של הצעות מחיר כדי לבצע המלצה.

השתמש בכלי תוכנה

סוכני בינה מלאכותית משלבים כלים שונים כדי לבצע את התוכניות שלהם. כלים נפוצים מאפשרים לסוכנים לאסוף ולנתח נתונים, לבצע חישובים וליצור ולהפעיל קוד חדש. ממשקי תכנות יישומים (APIs) מפשטים את התקשורת עם תוכנה אחרת, כך שסוכנים יכולים לבצע משימות בתוך מערכות עסקיות. מודלים גדולים של שפה (LLMs) - סוג של בינה מלאכותית גנרטיבית שמפרשת ויוצרת קוד מחשב וטקסט של שפה טבעית - נותנים לסוכנים לתקשר גם עם משתמשים. אינטראקציה אינטואיטיבית זו עוזרת למשתמשים לסקור בקלות את עבודתם של הסוכנים.

דוגמה:  סוכן הבינה המלאכותית משתמש בכלי חיפוש מסמך ואינטרנט כדי לסרוק פרטי ספק הפזורים בהודעות הדוא"ל, בקובצי PDF, בבסיסי הנתונים ובאתרי האינטרנט של החברה. כלי קידוד ומחשב מסייעים לסוכן להשוות ולבחור בין הצעות מחיר שונות של ספק ותנאי תשלום. תוך דקות יוצר הסוכן דוח מפורט בכתב שממליץ על ספק צד שלישי.

שקף על ביצועים

שימוש ב-LLMs כמנועי היגיון, סוכני בינה מלאכותית משפרים את הביצועים שלהם על-ידי הערכה עצמית ותיקון של התפוקה שלהם שוב ושוב. מערכות מרובות סוכנים מעריכות את ביצועיהן באמצעות מנגנוני משוב. הזיכרון הרב שלהם מאפשר גם לסוכנים לאחסן נתונים מתרחישי עבר, ולבנות בסיס ידע עשיר כדי להתמודד עם מכשולים חדשים. תהליך השתקפות זה מאפשר לסוכנים לפתור בעיות כשהם מתעוררים ולזהות דפוסים לתחזיות עתידיות - הכול ללא תכנות נוסף.

דוגמה:  על-ידי הערכה עצמית של התוצאות, סוכן הבינה המלאכותית משפר את איכות ודיוק בחירת הרכש שלו. הסוכן יכול גם לשלב יותר גורמי החלטה כמו קיימות סביבתית.

שתף פעולה עם חברי צוות ועם סוכנים אחרים

במקום סוכן יחיד מסוג do-it-all, רשת סוכנים מיוחדת לתפקידים ספציפיים יכולה לעבוד יחד במערכות מרובות סוכנים. שיתוף פעולה אגנטי זה מאפשר לצוות הסוכנים לפתור בעיות מורכבות ביעילות רבה יותר. סוכני בינה מלאכותית יכולים גם לתאם עם משתמשים שונים היכן שצריך, לבקש מידע או אישור לפני שתמשיך.

דוגמה:  לפני שליחת הזמנה, הסוכן מבקש מהמשתמש לבדוק את תהליך העבודה של agentic ולאשר את הבחירה הסופית. כדי לטפל בהזמנות מורכבות יותר, ניתן להחליף את סוכן הבינה המלאכותית ברכש במספר סוכנים מיוחדים, כגון סוכן פקיד רכש או סוכן מנהל חוזים. פורמט מרובה סוכנים זה עוזר לבצע אוטומציה לתהליכי עבודה מורכבים יותר, במיוחד כאשר הוא משובץ במערכות הנתונים וביישומים המאוחדים של החברה.

מהם היתרונות של סוכני בינה מלאכותית?

מצויד בהיגיון מנוון וביכולות למידה, סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים מציעים רמות מורכבות יותר של התמחות בהשוואה לפתרונות תקניים אחרים. פונקציונליות מוגברת זו מציעה יתרונות רבים לחברות ככל שהן גדלות. בעת שילוב בתהליכי עבודה עסקיים, סוכנים חכמים יכולים:

• הגדל את הפרודוקטיביות
  כלי Agentic AI חוסכים בצוותים זמן על ידי השתלטות על ההחלטות הקבועות הדרושות למשימות מורכבות ללא התערבות אנושית כבדה, מה שמגביר את היעילות הכוללת.
• שפר את דיוקיםסוכני AI יכולים לבחון בעצמם את הפלט שלהם, לזהות פערי מידע ולתקן שגיאות. הדבר מאפשר לסוכנים לשמור על רמות דיוק גבוהות תוך האצת תהליכים מרובים.
• הרחבת AvailabilityAgents יכולה להמשיך לעבוד מאחורי הקלעים, החל מהשלמת משימות עבור פרויקטים מתמשכים ועד לפתרון בעיות בשאלות של לקוחות מעבר לשעות המשרד הרגילות.
• שחררו את הצוות האחראי לתהליכי עבודה agentic הניתנים להתאמה, צוותים חופשיים של סוכני AI מעומסי עבודה תפעוליים כבדים, כך שהם יוכלו להתמקד במקום זאת בהשקעות וחדשנות של תמונות גדולות.
• חסוך באוטומציה של סוכן costsAI יכול להפחית באופן דרמטי את ההוצאות התפעוליות על-ידי הסרת חוסר היעילות והטעויות היקרות של תהליכים ידניים ושיתוף פעולה בין-פונקציונלי.
• פירוק רשת סילוסה של סוכנים שיתופיים מחוברים יכולה לצמצם את המכשולים המשותפים של תהליכים מורכבים על ידי ייעול איסוף נתונים ותהליכי עבודה במחלקות שונות.
• צור יישומים מיוחדים ארגונים יכולים ליצור צוותים של סוכני bespoke כדי לבצע פונקציות ייחודיות לצרכיהם, להדריך סוכנים בנתונים פנימיים ובתהליכי עבודה כדי להפוך תהליכים עסקיים מותאמים אישית לאוטומטיים.
• דרגו לצרכים משתנים סוכני בינה מלאכותית יכולים להסתגל בקלות להגדלת נפחי המשימות, לאפשר לחברות להתרחב תוך שיפור הגמישות התפעולית ויעילות העלות שלהן.
• הובילו קבלת החלטות מותאמת נתונים באמצעות ניתוח נתונים, סוכני AI יכולים לזהות דפוסים בתוך סטים מורכבים של נתונים ולהציע תובנות פוטנציאליות לתוצאות עתידיות, מה שמעצים חברות בתהליך קבלת ההחלטות שלהם.

אילו סוגים של סוכני בינה מלאכותית יש?

סוכני בינה מלאכותית מגיעים בסוגים שונים המשתנים במורכבות, מפשוטים למתוחכמים. על ידי שילובם, ארגונים יכולים ליצור מערכות מרובות סוכנים מותאמות אישית שיתאימו לצרכים הספציפיים שלהם. להלן שישה סוגים של סוכני בינה מלאכותית וכיצד הם עובדים בצורה הטובה ביותר עבור תרחישים שונים:

סוכנים מגיבים

סוכני AI מגיבים עוקבים אחר מערכות קלסיות מבוססות כללים. הם גם ידועים כסוכני רפלקס, והם משגרים לפעולה בעקבות הנחיות של משתמשים, כשהם תמיד עומדים בכללים שנקבעו מראש. גישה זו פועלת בצורה הטובה ביותר עבור משימות שחוזרות על עצמן. לדוגמה, סוכן בינה מלאכותית מגיב יכול להשתמש בצ'אטבוט כדי לעבד בקשות נפוצות כמו איפוס סיסמה ממילות מפתח או ביטויים של שיחה.

לסוכנים ריאקטיביים חסר בדרך כלל זיכרון משמעותי, מה שהופך אותם למתאימים טוב יותר לתרחישים מוגבלים וקצרים טווח. בצד הפלוס, סוכני בינה מלאכותית ריאקטיביים מוכיחים תחזוקה נמוכה, וזקוקים לתכנות מינימלי כדי לתפקד.

סוכנים יזומים

הרבה יותר לא פעיל מהסוכנים המגיבים, סוכני AI פרואקטיביים משתמשים באלגוריתמים לחיזוי כדי להניע פונקציות מנוונות יותר. מודלים אלה מזהים דפוסים, חיזוי תוצאות סבירות, ובוחרים את דרך הפעולה הטובה ביותר ללא הזנה אנושית. סוכנים אלה יכולים לעקוב אחר מערכות מורכבות כמו שרשראות אספקה, לזהות בעיות באופן יזום ולהמליץ על פתרונות.

סוכנים היברידיים

כמו שמם, מערכות היברידיות משלבות את היעילות של מערכות agentic תגובתיות עם גילוי מנוון של סוכני AI פרואקטיביים. השילוב מציע את הטוב מבין שני העולמות. הם יכולים להגיב ביעילות לתרחישים שגרתיים בעקבות כללים שנקבעו מראש. הם יכולים גם להתבונן ולהגיב למצבים מנוונים יותר.

סוכנים מבוססי תשתיות

סוכני AI מבוססי תשתיות מתמקדים במציאת הרצף הטוב ביותר האפשרי כדי להשיג תוצאה רצויה. הם מדורגים כל דרך פעולה פוטנציאלית בהתבסס על מדדי שביעות רצון של משתמשים, ואז בוחרים את האפשרות עם הסימנים הגבוהים ביותר. סוכנים מבוססי תשתיות הם הכוח המניע מאחורי מערכות ניווט לרכב, רובוטיקה וסחר פיננסי.

סוכני למידה

סוכני בינה מלאכותית ללמידה יכולים למקד את הביצועים שלהם על בסיס חוויות קודמות. הם משתמשים בגנרטורים של בעיות שיוצרים תרחישי בדיקה כדי לנסות אסטרטגיות חדשות, לאסוף נתונים ולהעריך את התוצאות. סוכני בינה מלאכותית גם עוקבים אחר משוב והתנהגות משתמשים כדי להתאים את הגישה הטובה ביותר, ולשפר ניואנס כולל ודיוק לאורך זמן. סוכני AI של למידה נוכחית מסייעים ביצירת סייעות וירטואליות מתוחכמות שמתאימות לצרכים של המשתמשים.

סוכנים שיתופיים

סוכני AI שמשתפים פעולה מתארים רשת של מערכות agentic AI המתואמות יחד להשלמת משימות מורכבות בכל הסילוקים הארגוניים. הם יכולים לבנות תהליכי עבודה מותאמים אישית ולהאציל משימות לישויות אחרות, גם לאנשים ולסוכני בינה מלאכותית אחרים.

איך משתמשים בסוכני AI?

סוכני בינה מלאכותית מסתגלים בקלות למקרי שימוש מגוונים. חלק מהסוכנים הם ייחודיים לתפקיד, ומשמשים כעוזרים מיוחדים למחלקות בודדות. אחרים מממשים את הצרכים החלים על תחומי עיסוק מרובים - כמו סוכן הפותר מחלוקות על עסקאות, בין אם מקורן בשירות הלקוחות, בחשבונות הזכאים או בצוותי שרשרת האספקה. משולב, הם עובדים יחד כדי לפתור משימות ברחבי הארגון. סוכנים יכולים להיות מופעלים על-ידי אינטראקציות משתמש או באופן אוטומטי על-ידי אירועים עסקיים. למרות שמקרי השימוש הפוטנציאליים שלהם הם ללא גבולות, הנה האופן שבו סוכני בינה מלאכותית יכולים להתאים לצרכים תפעוליים שונים:

שירותים פיננסיים

• ייעל ניהול תזרים מזומנים על-ידי אוטומציה של דוחות ספר חשבונות, חיוב, הנפקת חשבוניות, קבלות ורשומות מס ותאימות
• בצעו אוטומציה לתיעוד, עיבוד ואחזור של נתוני חשבונאות בזמן אמת, מה שמפחית את הצורך בהזנה ידנית
• סמן מחלוקות על חשבוניות, הצע המלצות בהתבסס על מקורות ידע פנימיים והפוך תהליכי פתרון לאוטומטיים
• השתמשו בכלי ניתוח תחזיתיים כדי ליצור תובנות קבלת החלטות לגבי הקצאות תקציב, החלטות אשראי, הזדמנויות הכנסה וניהול סיכונים

משאבי אנוש

• פשט את תהליך הגיוס על-ידי יצירת דרישות גיוס ותיאורים, סינון מועמדים ואוטומציה של תהליכי שילוב עובד חדש
• עבד בקשות היעדרות של עובד על-ידי ייעוץ ליתרות חופשה ותאימות למדיניות, קבע אם הדרישות המוקדמות מולאו ושלח לאישור ניהולי
• העשר ערכות מיומנויות של עובדים על-ידי בניית תוכניות למידה ייחודיות, חיפוש במקורות פנימיים וחיצוניים עבור קורסי הכשרה רלוונטיים

IT ופיתוח

• חזק אבטחה על-ידי איתור והפחתת איומים פוטנציאליים באופן יזום, הפחתת פגיעות במערכת
• ייעל תהליכי עבודה של פיתוח כולל סקירת קוד, בדיקה אוטומטית ופריסה מתמשכת של שילוב/מתמשך

שיווק ומסחר

• נתח נתוני צרכן כדי לחזות פעילות, לעקוב אחר העדפות ולהתאים אישית מעורבות
• עקבו אחר מגמות שוק והעניקו המלצות פרואקטיביות מותאמות להזדמנויות צמיחה פוטנציאליות
• מטבו את מעורבות הקהל על-ידי מעקב אחר תוכן שיווקי בזמן אמת, זיהוי מודעות לא מבצעות, ותכנון והפעלת בדיקות A/B באופן יזום

רכש

• חקור והמץ על ספקים עבור הצעות ספציפיות, ולאחר מכן פתח אסטרטגיות משא ומתן על-ידי סקירת עבודה בעבר ומגמות בתעשייה
• בצע אוטומציה לשילוב ספק, הזמנות רכש והנפקת חשבוניות
• בצע חיזוי של עיכובים במימוש, המלץ על ספקים חלופיים שמתאימים לדרישות ולוחות זמנים של פרויקט ונתב מחדש את הייצור כדי למזער שיבושים

מכירות ושירות

• אתר מחלוקות באופן יזום, אמת בעיות ובחר ובצע פתרונות, צמצם באופן דרמטי את זמני ההמתנה
• סווג בקשות לקוח וכרטיסי שירות, נתב אותם לצוותים הנכונים והמלץ על החלטות לנציג שירות לקוחות לאשר
• הפק תובנות מותאמות אישית ללקוח כדי לזהות ולהמליץ על הזדמנויות מכירה
• העשר בסיס ידע של צוות על-ידי ניתוח מקרים סגורים מקוריים והפקת מאמרים המסכמים סוגיות ופתרונות מרכזיים

שרשרת אספקה

• בצע חיזוי של ביקוש בזמן אמת, הערכת לוגיסטיקה של אספקה ומלאי כדי ליצור המלצות פרואקטיביות
• התאם אספקות כדי למזער שיבושים, בחירת נתיבים חלופיים שעומדים ביעדי חברה ספציפיים כמו עלויות הובלה נמוכות יותר וטביעות רגל סביבתיות
• הגבר בקרת איכות על-ידי פישוט תהליך הביקורת, זיהוי שגיאות בייצור, הובלה ואחסון
• פתור תקלות בייצור על-ידי הזמנת חלקי תיקון, בקשת שירותי אחזקה וניתוב מחדש לציוד חלופי

מהי הדרך הטובה ביותר ליישם סוכני בינה מלאכותית במקום העבודה?

היישומים הפוטנציאליים של סוכני AI אוטונומיים רחבים בהיקפם. עם זאת, כדי להשיג את הבטחתם המלאה, סוכנים עובדים בצורה הטובה ביותר עם שילוב ותאום מחשבתי. שקול את שיטות העבודה המומלצות האלה לפני שילוב מערכות AI של סוכן.

• עקבו אחר עקרונות אתיים של בינה מלאכותית
  בני אדם אחראים בסופו של דבר ליצירת סוכני AI אתיים, תוך שמירה על הסטנדרטים הגבוהים ביותר של הגינות, שקיפות, אחריות ופרטיות. כדי להשיג זאת, הליכי AI אחראיים צריכים לפעול לפי תהליך תכנון אנושי בלולאה (HITL), שבו בני אדם עוקבים אחר כל שלב של פיתוח ושימוש. יש לנתח בקפידה נתונים המשמשים להכשרת סוכן כדי למתן הטיה ואפליה פוטנציאליות.
• הדגש על פיקוח אנושי
  אנשים מומחים עדיין צריכים להיות בעלי סמכות סופית בתהליך קבלת ההחלטות של AI של הסוכן. עליהם לבסס את רמת האוטונומיה של הסוכנים ולדרוש אישור סופי לפני שהסוכנים ישלימו משימות רגישות. מומחי אנוש יכולים גם לפתור בעיות על-ידי סקירת תהליכי עבודה agentic עבור שגיאות לוגיות או נתונים חיוניים חסרים.
• הכן נתונים פנימיים הביצועים של סוכני בינה מלאכותית תלויים בעיקר ביסוד מוצק של נתונים עסקיים איכותיים. סוכנים צריכים גישה למערכת אקולוגית נתונים מלאה ועשירה בהקשר כדי לבסס את החלטותיהם ופעולותיהם. כדי להפיק את המרב מ-agentic AI, משתמשים יכולים להשקיע בפתרונות ניהול המאחדים ושולטים בנתונים בכל המערכות שלהם.
• פוסטר מערך חשיבה שיתופי
  סוכני AI עובדים רק אם חברי הצוות יודעים להשתמש באוטונומיה של agentic ביעילות. צוותים צריכים לשקול בקפידה היכן אוטומציה של סוכן AI יכולה לשחרר מכשולים תפעוליים כדי להקל על תחומי האחריות של העבודה.
• תמיכה בהכשרה שוטפת
  ככל שטכנולוגיית סוכן AI מתפתחת, ארגונים צריכים לתעדף הכשרה מתמשכת. מפגשים חינוכיים רגילים יכולים לסייע לצוותים להישאר מעודכנים על החידושים, היישומים והתהליכים מייעלי העבודה האחרונים.
• מדוד והערך
  ארגונים צריכים להעריך באופן קבוע את היעילות והיצרנות הכוללת של סוכני הבינה המלאכותית שלהם. תהליך הסקירה צריך לכלול ניטור משוב מצד העובדים והלקוחות כאחד. הערכות רגילות יכולות לתת תובנות לתחומים אפשריים לשיפור ומיטוב.

מה ההבדל בין סוכני בינה מלאכותית לקופילטוטים של בינה מלאכותית?

במבט ראשון נראה כי סוכני בינה מלאכותית חופפים לטכנולוגיה פופולרית המבוססת על AI -קופוליטים של בינה מלאכותית. לעתים קרובות משולבים ביישומי עבודה יומיומיים, copilots של בינה מלאכותית הם עוזרי AI וירטואליים אישיים שעובדים לצד משתמשים כדי לתמוך במשימות העסקיות שלהם באמצעות נתונים וחישוב. עם זאת, במונחים מעשיים, שני הכלים ממלאים פונקציות וצרכים תפעוליים שונים. כאשר הם משולבים במערכות מרובות סוכנים, כישוריהם יכולים להשלים זה את זה, ולטפח קבלת החלטות ושיתוף פעולה מושכלת. כך קופילטוטים וסוכנים יכולים לעבוד יחד כדי לפתור אתגרים ולהגביר פרודוקטיביות כלל ארגונית:

• אינטראקציה והתאמה אישית אינטואיטיבית
  מגובה על-ידי בינה מלאכותית לניהול שיחות, עותקים משמשים כממשקים אינטואיטיביים עבור סוכני בינה מלאכותית ומשתמשים לשיתוף פעולה. משתמשים יכולים לנהל סוכנים עם ביטוי אנושי טבעי, כולם ישירות באמצעות קופילטוטים המוטמעים בתוך יישומי הליבה העסקיים שלהם. Copilots מציעים גם פלטפורמות מודרכות בקידוד נמוך או ללא קוד עבור בנייה ודירוג של סוכנים חכמים מותאמים אישית. הם מספקים תהליכי עבודה מודרכים כדי להגדיר את הכלים, מקורות הנתונים והכללים שהסוכן צריך לבצע.
• שותפות שיתופית
  פריסה משולבת בנתונים עסקיים ובתפעול עסקיים, עותקים וסוכנים של AI עובדים יחד כדי להשלים משימות. קופילוטים יכולים לשמש כתזמורות סוכנים, ומחליטים אילו סוכנים נדרשים כדי להשלים את בקשות המשתמשים. משובצים על פני אפליקציות מחלקה שונות, קופילטוטים מחברים גם סוכנים ברשתות שיתופיות, ולכן הם עובדים יחד ולא בבידוד.
• פונקציונאליות דינמית
  חלק מהמשימות מרוויחות מאוטומציה כוללת, בעוד שאחרות צריכות מעורבות אנושית שלב אחר שלב. עבודה יחד בהרמוניה, קופילטוטים של בינה מלאכותית וסוכנים משרתים את שני התרחישים. Copilots מציעים סיוע בזמן אמת כשהמשתמשים עובדים - מיקור וסיכום מידע, מענה לשאלות עסקיות, הפקת תובנות לקבלת החלטות והמלצה על פתרונות. סוכנים מתאימים לשני הצרכים. הם יכולים לשתף פעולה בשיתוף פעולה הדוק עם משתמשים כדי לאסוף מידע נוסף או לאשר פעולות שמשפיעות על תהליכים עסקיים. הם יכולים גם לרוץ באופן אוטונומי כישויות עצמאיות, בעיות בפתרון בעיות ברקע מבלי להזדקק לקלט קבוע.

שאלות נפוצות