Проблема
Что остаётся невидимым
Пользователь видит только зависший элемент или неверный статус. Причина может находиться раньше: условие не выполнилось, поле не заполнилось, робот потерял права или внешний обработчик вернул неполные данные.
← Все AI-концепции
Бизнес-процесс завис. Как найти первую настоящую причину?
AI-диагност бизнес-процессов Битрикс24
Концепция агента, который собирает журнал выполнения, условия, поля и права, восстанавливает причинную цепочку и готовит безопасный план проверки.
Зачем агентный слой
Почему одного правила недостаточно
Обычный мониторинг показывает ошибку и время. Для диагностики нужно пройти по цепочке исполнения, сопоставить конфигурацию с фактическими значениями и объяснить первый момент, после которого ожидаемый маршрут разошёлся с реальным.
Proposed architecture
Как мог бы работать агент
Это предполагаемый контур. Конкретные инструменты, права и автоматические действия определяются только после аудита реальной системы.
-
01
Снимает снимок
Читает состояние элемента, этапы БП, поля, права и связанные события.
-
02
Строит трассу
Восстанавливает ожидаемый и фактический маршрут выполнения.
-
03
Ищет первое расхождение
Не маскирует последствие и показывает раннюю точку отказа.
-
04
Проверяет гипотезы
Выполняет только read-only проверки и отмечает уровень уверенности.
-
05
Готовит repair-план
Предлагает минимальное исправление, dry-run и тест повторного запуска.
Inputs
Какие данные потребуются
- журнал и состояние экземпляра бизнес-процесса;
- поля CRM-сущности до и после контрольных шагов;
- условия, роботы, обработчики и очереди;
- права пользователя и технической учётной записи.
Outputs
Что агент должен вернуть
- причинная цепочка простым языком;
- первая подтверждённая точка расхождения;
- список read-only проверок и их результаты;
- repair-план с dry-run и условиями безопасного повтора.
Human control
Где остаётся человек
- по умолчанию агент работает только на чтение;
- изменение полей и повтор БП требуют подтверждения;
- массовые действия начинаются с dry-run;
- до исправления сохраняется снимок исходного состояния.
Limits
Чего агент не знает
- неполный журнал может оставить несколько равноправных гипотез;
- агент не должен переписывать БП прямо в проде;
- кастомный код без диагностических событий ограничивает доказательность.
Expected effect
Предполагаемый эффект — не фактический результат
До пилота это гипотезы ценности. На реальном внедрении их пришлось бы превратить в измеримые критерии и проверить в shadow-режиме.
- сократить путь от жалобы пользователя до технической причины;
- отделять первопричину от последующих ошибок;
- собирать воспроизводимый пакет для разработчика;
- сделать repair контролируемым и повторяемым.
Safe pilot
Как проверять концепцию без ранней автономности
Аудит данных
Источники истины, качество событий, права и ограничения.
Историческая проверка
Синтетика и обезличенные примеры с заранее известным ответом.
Shadow-режим
Агент предлагает решения, но ничего не изменяет.
Контролируемые действия
Только обратимые операции и подтверждение человека.
Related Lab
Интерактивный прототип этого сценария
Lab использует синтетические события и моделируемый ответ AI. Реальные API, клиентские данные и автоматические действия отсутствуют.