როგორ დავმაპოთ workflow-ები AI აგენტების აშენებამდე

პირდაპირი პასუხი

დამაპეთ რეალური workflow prompts-ის დაწერამდე ან tools-ის დაკავშირებამდე. სასარგებლო რუკა ასახელებს ყოველ ნაბიჯს, tool-ს სადაც ის ცხოვრობს, ვინ ფლობს მას დღეს, რას ნიშნავს "done", და რა ღირს თუ ეს ნაბიჯი ჩავარდება. რუკის გარეშე აგენტები მითებს აავტომატიზებენ.

რატომ მოდის mapping პირველი

გუნდები ხშირად იწყებენ model-ით ან chatbot UI-თი. Production აგენტები იწყებენ სამუშაოთი: intake, triage, draft, approve, send, log. თუ ეს ნაბიჯები ბუნდოვანია, აგენტიც ბუნდოვანი იქნება.

მინიმალური mapping სესია (ნახევარი დღე)

1. აირჩიეთ ერთი high-volume workflow (არა ათი).
2. გაიარეთ რეალური ბოლოდროინდელი case end-to-end - არა happy path slide.
3. თითოეულ ნაბიჯზე დააფიქსირეთ: actor, tool, inputs, outputs, exceptions.
4. მონიშნეთ irreversible მოქმედებები (send, pay, permission ცვლილება, საჯარო პოსტი).
5. შეაფასეთ failure cost: low / medium / high კლიენტისთვის, ფულისთვის, ნდობისთვის.
6. გადაწყვიტეთ რომელი ნაბიჯები შეიძლება agent-მა დრაფტად, შეასრულოს, ან საერთოდ არ შეეხოს.

Template ველები (დააკოპირეთ)

ხშირი mapping შეცდომები

• Org chart-ის mapping სამუშაოს ნაცვლად
• Exceptions-ის გამოტოვება ("VIP კლიენტები", "legal holds")
• ერთი tool-ის ვარაუდი, როცა სამუშაო ხუთს გადის
• იმ ადამიანის დავიწყება, რომელიც დღეს judgment-ს ფლობს

რუკის შემდეგ

მხოლოდ მაშინ აირჩიეთ agent scope: ერთი production path, ნათელი gates და 2-4 კვირიანი measurement window (cycle time, error rate, rework). იხილეთ აგრეთვე human approval gate-ები.

როგორ ატარებს Dali discovery-ს

Dali იწყებს process discovery-თი tools-ში, რომლებსაც გუნდი უკვე იყენებს, შემდეგ აპროექტებს agent path-ებს approval საზღვრებით. დაიწყეთ გადაწყვეტებიდან.