UiPath (с AI)

Анализ архитектуры агентной автономии UiPath и специализированной инфраструктуры LLM

Версия 2026 года платформы UiPath Business Automation перешла на фреймворк агентной автономии. Эта система использует UiPath Agent Builder для создания автономных агентов, которые применяют большие языковые модели (LLM) и компьютерное зрение для выполнения сложной бизнес-логики без заранее заданных скриптов 📑.

Оркестрация и агентная логика

Платформа работает через UiPath Agentic Runtime, который интерпретирует высокоуровневые намерения и динамически генерирует пути выполнения.

• Agent Builder и Autopilot: Вход: Цель на естественном языке (например, «Устранить расхождения за 4 квартал») → Процесс: Механизм рассуждений сопоставляет намерение с доступными инструментами и навыками API/UI → Выход: Многоэтапное автономное выполнение и разрешение 📑.
• Семантическая автоматизация UI: Использует модели «зрение-язык» (VLM) для контекстной интерпретации элементов экрана, обеспечивая устойчивое взаимодействие даже при значительных обновлениях интерфейса приложений 📑.
• Сервис контекстной привязки: Обеспечивает высокоточный слой памяти и метаданных, гарантируя, что агенты остаются привязанными к текущему состоянию предприятия 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Интеграция моделей и обработка данных

UiPath использует гибридную стратегию моделей, отдавая приоритет специализированным, оптимизированным под задачи малым языковым моделям (SLM) для обеспечения высокой точности.

• DocPATH и CommPATH: Вход: Неструктурированные документы/коммуникации → Процесс: Инференс специализированных LLM для извлечения полей и классификации намерений → Выход: Валидированные структурированные данные для последующих систем 📑.
• Слой доверия ИИ: Централизованный шлюз управления, выполняющий маскировку PII в реальном времени, фильтрацию токсичности и аудит логов для всего трафика, направляемого в LLM 📑.
• Управляемое хранение: Внутреннее состояние и долговременная память для агентных задач хранятся в проприетарном репозитории; методы оптимизации задержек не раскрываются 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка инференса: Провести бенчмаркинг накладных расходов на принятие решений в Agentic Runtime в условиях высокой конкуренции за ресурсы, чтобы убедиться в соответствии соглашениям об уровне обслуживания в реальном времени 🧠.
• Актуальность контекстной привязки: Проверить частоту синхронизации между сервисом контекстной привязки и исходными системами (ERP/CRM) для предотвращения рассуждений на основе устаревших данных 🌑.
• Тонкая настройка моделей: Запросить техническую документацию по наборам данных для конкретных отраслевых сегментов, использованных для привязки DocPATH с целью высокоточного извлечения в регулируемых средах 📑.