Создавайте и внедряйте AI-агентов там, где это действительно важно, — превращайте устремления в операционное преимущество.

От переводчика: Camunda выпустила версию 8.8, и это, пожалуй, самый важный шаг к реальной, «промышленной» агентной оркестрации. Теперь AI-агентов можно не просто подключать к процессам, а встраивать в них, сохраняя прозрачность, контроль и аудит — всё, чего так не хватает в хаосе ИИ-демо и прототипов.

В статье команда показывает, как классическая оркестрация процессов и агентный ИИ наконец сходятся: агенты могут принимать решения, действовать автономно, учиться на прошлых кейсах — и при этом оставаться под управлением BPMN и корпоративных правил.

Если вам интересно, как сделать ИИ-агентов частью серьёзных бизнес-процессов, а не игрушкой из лаборатории — этот обзор стоит прочитать.

Большинство проектов в области агентного ИИ застревают на этапе пилота — не потому что модели недостаточно мощные, а потому что до сих пор не существовало архитектуры, которая позволяла бы безопасно внедрять агентов в бизнес-критичные процессы.

Camunda 8.8 решает эту проблему напрямую, представляя стандартизированных агентов корпоративного уровня, которые позволяют проектировать и выполнять высокоценные процессы, объединяя детерминированные потоки с динамическими агентами. Это обеспечивает рост продуктивности, ранее недостижимый.

С Camunda такие ключевые процессы, как онбординг клиентов или расследование мошенничества, теперь могут выполняться агентами в реальном времени — с необходимыми ограничениями для управления рисками и соблюдения требований.

«Проверенный опыт Camunda в оркестрации позволил нам создать продвинутую систему управления заказами на медикаменты, которая обеспечивает стабильный, но при этом персонализированный и заботливый клиентский опыт — в масштабах всей организации. Именно эта сила оркестрации — теперь дополненная агентными возможностями и встроенным управлением, которое нам необходимо, — вдохновляет нас на достижение ещё большей эффективности и инноваций при разработке трансформационных моделей оказания медицинской помощи.»

— Джордж Кутнериан, сооснователь, президент и генеральный директор Wellpointe Inc.

Как обеспечить доверие к AI-агентам на уровне корпоративных систем

Оркестрация агентов в Camunda позволяет объединить лучшее из двух миров в рамках одного процесса — проектируя агентов как для многошаговых сценариев, так и для отдельных задач. Она даёт возможность точно настроить уровень автономности агента, обеспечить контроль там, где это необходимо, и использовать ИИ именно там, где он приносит наибольшую пользу. Благодаря агентной оркестрации вы можете безопасно внедрять агентов в ключевые бизнес-процессы, будучи уверенными, что они будут действовать так, как задумано.

Как мировой стандарт визуализации процессов, Business Process Model and Notation (BPMN) идеально подходит для проектирования поведения агентов, сочетающего доверие и автономию. В Camunda этот стандарт расширен, чтобы поддерживать даже самые продвинутые детерминированные и динамические паттерны рабочих процессов. Мы называем это агентным BPMN. Он позволяет создавать AI-агентов с помощью BPMN, подключать их к выбранной вами LLM (включая собственную) и запускать их исполнение прямо в Camunda.

Истинная сила кроется в самом открытом стандарте. С его помощью всегда можно было проектировать детализированные линейные процессы. Теперь, когда Camunda поддерживает агентный BPMN, а LLM-модели дозрели до поддержки ключевых бизнес-процессов, у вас появляется возможность создавать агентов с встроенными ограничениями и механизмами безопасности.

Совместное выполнение детерминированных и динамических потоков в одном движке позволяет охватить весь спектр бизнес-процессов: от чётко заданных, где классическая автоматизация достигает максимальной эффективности, до новых — агентных, основанных на контексте и нелинейной логике. Вместе они дают вам гибкость — вы можете «настраивать» степень автономности в зависимости от задач и рисков.

Базовые возможности для роста и масштабирования агентного ИИ

Camunda 8.8 создаёт прочную основу для оркестрации надёжных агентов в масштабах предприятия.

Новый AI Agent Connector позволяет агентам действовать автономно в рамках сквозных бизнес-процессов и интегрироваться с различными поставщиками LLM, такими как Azure OpenAI или AWS Bedrock. Организации могут выбирать оптимальную модель под каждую задачу, балансируя между скоростью и стоимостью.

С помощью нового коннектора можно создавать агентов, ориентированных на конкретные цели — например, суммировать данные, проверять корректность действий динамического процесса относительно процедур, нормализовать непредсказуемые данные для последующей обработки или перепроверять результаты работы систем и людей.

Это так же просто, как добавить задачу в BPMN, напрямую связывающую контекст процесса с выбранной LLM.

Результат — агенты, способные проявлять инициативу, оставаясь при этом в рамках бизнес-правил и под управлением системы контроля.

Коннектор также позволяет расширить оркестрацию за пределы отдельных задач — до динамического исполнения процессов.

Вы можете создать сложного агента, который оценивает контекст, выбирает нужные инструменты и сохраняет состояние между действиями — при этом всё подлежит управлению и аудиту через агентный BPMN, вплоть до объяснений, почему были вызваны те или иные инструменты, в каком порядке и с каким результатом.

Подключение LLM к агенту Camunda обеспечивает полную настраиваемость набора инструментов и прозрачность работы, позволяя реализовывать сложные процессы — такие как верификация клиентов, диагностика проблем или утверждение заявок — при сохранении контролируемости и прозрачности на каждом шаге.

Мульти-агентная оркестрация

Camunda может оркестровать не только агентов, созданных внутри самой Camunda, но и пользовательских или внешних агентов — выступая при этом в роли «главного агента», координирующего работу нескольких агентов одновременно.
Благодаря мультиагентной оркестрации, Camunda позволяет агентам совместно планировать, делегировать задачи и реагировать в реальном времени. Центральный агент может синхронизировать действия специализированных агентов любых поставщиков — например, Microsoft Copilot, Salesforce или разработанных вами в Camunda.

В отличие от других агентных решений, которые становятся «непрозрачными» по мере роста сложности, Camunda сохраняет состояние процесса и обеспечивает непрерывность выполнения, что позволяет использовать более широкий набор инструментов, масштабироваться и при этом сохранять полную прозрачность.

Предприятия могут масштабировать автономность с уверенностью, зная, что каждое взаимодействие прозрачно, зафиксировано и устойчиво, — ускоряя внедрение без потери управляемости и контроля.

Пример использования: проверка торговых операций

Чтобы рассмотреть новые возможности на практике, возьмём кейс, к которому мы будем обращаться далее в тексте.

Проверка торговых операций требует скорости, точности и соблюдения нормативных требований. Одни агенты снимают нагрузку с людей, проверяя корректность данных по сделкам, другие занимаются обработкой исключений, анализом санкционных списков и упорядочиванием расчётов.

Гибкость и прозрачность корпоративного уровня

Сложные сквозные процессы часто требуют совместной работы специализированных агентов. Подход Camunda позволяет оркестрировать такие многоагентные взаимодействия.

Многоуровневый подход для безграничной гибкости

Открытость и модульность — важная часть того, за что нас ценят клиенты. Наш многоуровневый подход позволяет бизнесу и ИТ-командам проектировать процесс, определять используемые инструменты и задавать рамки поведения агентов. В это время разработчики могут использовать любые фреймворки — например, Langchain или Crew.AI — чтобы расширять и настраивать агентов под конкретные задачи. Благодаря уникальному подходу агентного BPMN вы можете добавлять агентов в ключевые бизнес-процессы, сохраняя при этом прозрачность и уровень управления, необходимые для формирования доверия.

Благодаря поддержке многоагентных коммуникационных протоколов через интеграцию клиента Camunda MCP, агенты и процессы могут автоматически обнаруживать и вызывать корпоративные системы с полным контекстом. Это открывает возможности для более сложных сценариев координации, сохраняя при этом необходимый для предприятий уровень управляемости и прозрачности.

В Camunda каждое действие агента моделируется, фиксируется и доступно для аудита. Это означает, что предприятия могут повышать уровень автономности, не теряя видимость и контроль.

Пример использования: проверка торговых операций

Возвращаясь к кейсу проверки сделок: благодаря многоуровневому подходу Camunda, бизнес-пользователи могут задавать правила соответствия требованиям и пороги риска, а разработчики — расширять логику агентов, интегрируя собственные модели оценки рисков или отраслевые проверки.

С поддержкой MCP агенты способны автоматически обнаруживать и вызывать источники рыночных данных или ключевые банковские системы, чтобы каждая сделка проверялась на соответствие актуальной информации в реальном времени.

Максимальная производительность без потери качества

Скорость без контроля — это риск. Контроль без скорости — это узкое место. С новыми инструментами повышения продуктивности в Camunda 8.8 предприятиям больше не нужно выбирать: теперь можно двигаться быстро и при этом сохранять полный контроль.

Чтобы поддерживать агентную оркестрацию в масштабах предприятия, агентам также необходима способность обучаться, запоминать и адаптироваться со временем. Благодаря такой памяти взаимодействия агентов превращаются из отдельных задач в непрерывные, контекстно осознанные процессы, создающие реальную бизнес-ценность.

Управление памятью в сложных процессах

Корпоративные процессы часто длятся днями или неделями и требуют сложного контекстного сопровождения.

Композитная краткосрочная память поддерживает циклы обратной связи: агенты могут сохранять контекст взаимодействия во внешних ссылках, чтобы обрабатывать последующие запросы без потери контекста и без влияния на производительность процесса.

Технология retrieval-augmented generation (RAG) в AI Agent Connector обеспечивает долгосрочную память. Агенты могут обучаться на основе прошлых решений, клиентских данных, отраслевых знаний или информации организации, повышая точность и эффективность. Каждое сохранённое взаимодействие улучшает поведение агента и его способность помогать клиентам и сотрудникам.

В Camunda 8.8 доступен новый коннектор Embeddings Vector Database, который позволяет подключаться к нескольким векторным хранилищам, включая Amazon Managed OpenSearch и Elasticsearch, предоставляя гибкость в выборе системы для долговременного хранения.

Используя эти возможности совместно, вы можете внедрять агентов в сквозные процессы и многоагентные архитектуры, где несколько специализированных агентов способны сотрудничать, планировать, рассуждать и действовать автономно — при сохранении доверия и управляемости.

Генерация FEEL-выражений для трансформации данных

ИИ и бизнес-процессы одинаково зависят от данных, однако их сложно объединить с результатами работы моделей и бизнес-правилами. Язык FEEL помогает преодолеть эту проблему, но его синтаксис может быть непрост для корректного написания.

В Camunda 8.8 появились возможности работы с FEEL (Friendly Enough Expression Language) прямо в Copilot внутри Web Modeler. Пользователь может описывать логику принятия решений на естественном языке, а Copilot генерирует корректные выражения FEEL, исправляет ошибки и объясняет синтаксис.

При моделировании процессов, включающих задачи AI-агентов, Copilot может генерировать и проверять выражения FEEL, необходимые для работы с входными и выходными данными агента. Это упрощает включение результатов, сгенерированных агентом, в последующие бизнес-правила или решения.

Совместная работа FEEL Copilot и AI-агентов обеспечивает плавную, управляемую ИИ автоматизацию процессов. Copilot упрощает создание логики, доступной для аудита, а агенты обеспечивают динамичное и интеллектуальное выполнение задач. В результате ускоряется проектирование, тестирование и масштабирование агентов: время на написание выражений сокращается до минут, при этом сохраняются прозрачность, контроль и согласованность бизнес-целей с автономией ИИ.

Пример использования: проверка торговых операций

Добавление краткосрочной памяти помогает агенту сохранять контекст на протяжении всего жизненного цикла сделки — что особенно важно при многодневных окнах расчетов. Долгосрочная память (RAG) позволяет агентам обучаться на основе прошлых транзакций, вспоминать исключения и применять предыдущие результаты для повышения качества будущих проверок. FEEL Copilot дополнительно упрощает и ускоряет создание проверяемой логики и правил соответствия, обеспечивая, чтобы контроль оставался на одном уровне со скоростью процессов.

Безопасная и масштабируемая архитектура корпоративного уровня

Внедрение агентной оркестрации на уровне предприятия требует целостной платформы, изначально спроектированной как безопасной, масштабируемой и устойчивой. В версии Camunda 8.8 мы представляем новые возможности для упрощённого развертывания, повышения безопасности и других улучшений — чтобы организации могли уверенно оркестрировать взаимодействие людей, систем и AI-агентов.

Упрощённое развертывание для ускорения выхода в продуктив

Новый Orchestration Cluster объединяет Zeebe, Operate, Tasklist и Identity в одно приложение, упрощая настройку, управление и мониторинг. Такой подход к развертыванию снижает сложность инфраструктуры и объединяет вычислительные ресурсы, обеспечивая как горизонтальное, так и вертикальное масштабирование при сохранении высокой доступности и устойчивости всей платформы Camunda. Для пользователей Camunda 7 эта архитектура также облегчает переход на Camunda 8, поскольку теперь она ближе к архитектурной модели C7, чем в предыдущих версиях.

Camunda Exporter упрощает конвейер данных, заменяя раздельную логику экспорта и импорта, что повышает производительность, снижает потребление хранилища и облегчает установку. Кроме того, в Camunda 8.8 появился единый Orchestration Cluster API, заменяющий отдельные API компонентов. Он упрощает подключение и ускоряет разработку, обеспечивая единообразный доступ к ресурсам и защищая все точки входа с помощью аутентификации и детализированного управления правами.

Совокупно эти улучшения делают процесс внедрения, развертывания и дальнейшего администрирования значительно быстрее и эффективнее — как для новых проектов, так и при миграции с предыдущих версий Camunda.

Контроль аутентификации без лишних накладных затрат

Безопасность и управляемость усилены благодаря новому сервису Identity, который обеспечивает аутентификацию корпоративного уровня и детализированное управление доступом как в самоуправляемых, так и в облачных (SaaS) средах.

Поддержка бесшовной интеграции с OIDC (при этом исключена зависимость от Keycloak), принцип наименьших привилегий, ролевая модель доступа и гибкое сопоставление ролей дают организациям возможность централизованно или локально управлять идентификацией, масштабировать и защищать кластеры независимо, а также точно настраивать политики доступа.

В совокупности эти улучшения снижают операционные издержки и обеспечивают стабильное соответствие современным требованиям безопасности и корпоративного управления.

Сократите время тестирования процессов вдвое

Camunda 8.8 делает тестирование и отладку быстрее, проще и надёжнее, позволяя командам уверенно выпускать решения и применять более тест-ориентированный подход к разработке процессов для достижения лучших результатов. Благодаря возможностям low-code-тестирования процессов в Web Modeler разработчики и бизнес-пользователи могут быстро создавать и совместно использовать лёгкие версионируемые сценарии, сокращая время регрессионного тестирования вдвое, повышая управляемость и улучшая взаимодействие между бизнесом и ИТ-командами.

Для разработчиков функция task testing обеспечивает отладку в контексте и мгновенную обратную связь по отдельным задачам — без необходимости запускать весь процесс. Это снижает переключение контекста и ускоряет итерации. Кроме того, новая Camunda Process Test Library — тестовый фреймворк нового поколения — предоставляет расширенные возможности тестирования и полностью совместим с последними функциями Camunda 8, позволяя комплексно тестировать BPMN-процессы, коннекторы, пользовательские задачи и многое другое.

В совокупности эти возможности помогают сместить тестирование на более ранние этапы жизненного цикла и внедрить практики test-driven development, повышая надёжность процессов ещё до выхода в продуктив.

Пример использования: проверка торговых операций

Единый кластер оркестрации Camunda и детализированное управление идентификацией позволяют безопасно обрабатывать миллионы сделок в день, а функции высокой доступности и аварийного восстановления обеспечивают непрерывность бизнес-процессов и возможность аудита в любое время.

И многое другое

Помимо готовых к промышленному использованию возможностей агентной оркестрации корпоративного уровня и улучшений для сквозной оркестрации и автоматизации процессов, о которых шла речь выше, мы также представили множество других нововведений: расширенные функции интеллектуальной обработки документов, новые шаблоны элементов и коннекторов, шаблон (blueprint) AI-агента и пошаговое руководство по его созданию, интеграцию с ServiceNow, инструмент миграции данных с Camunda 7 на Camunda 8 и многие другие интересные возможности.

Подписывайтесь на канал BPM Developers — про бизнес-процессы: новости, гайды, полезная информация и юмор.