Поделиться В МФТИ научили ИИ управлять бизнес-процессами в «1С» Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ разработали прототип интеллектуального агента для экосистемы « 1С:ERP », способного самостоятельно выполнять сложные бизнес-процессы – от анализа документов до формирования ответов в госорганы и управления данными . Система работает на базе большой языковой модели и уже готова к пилотному внедрению в компаниях. Об этом CNews сообщили представители МФТИ . Новый ИИ- агент построен по принципу «супервизор + инструменты». Центральный модуль на базе большой языковой модели анализирует запрос пользователя, планирует последовательность действий и делегирует задачи примерно 20 специализированным агентам. Каждый из них отвечает за отдельную функцию: анализ документа, поиск в базе данных, генерацию письма, построение графика и другие. «Разработка ИИ-агентов « 1С » демонстрирует переход от исследовательских экспериментов к воспроизводимым инженерным решениям для корпоративной среды. Платформа создает основу для автоматизации процессов, где результат можно измерить в экономических показателях: времени, качестве и точности операций. В проект заложены математические методы управления и обучения агентов, что обеспечивает предсказуемое поведение системы и возможность масштабирования под реальные бизнес-сценарии. Это шаг к системному использованию ИИ в корпоративных экосистемах», – сказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер . Решение обеспечивает глубокую интеграцию с «1С» через специальное расширение конфигурации (addon), которое действует как сервер для инструментов агента. Агент понимает бизнес-объекты системы, но не выполняет посторонний код внутри «1С», что исключает обход существующих прав доступа. Все вычисления происходят внутри инфраструктуры заказчика с использованием локальной языковой модели, что гарантирует безопасность и конфиденциальность данных. «Наше решение полностью развертывается on-premise в инфраструктуре заказчика. Внутри системы используется локальная большая языковая модель (например, на 30 млрд параметров), поэтому все данные и вычисления остаются внутри периметра компании. Такой закрытый контур, подкрепленный enterprise-аутентификацией (уже поддерживается базовая авторизация , планируется переход на OAuth2/OIDC), гарантирует соблюдение требований безопасности и конфиденциальности . Критически важная особенность: агент не выполняет сгенерированный им код напрямую, что исключает обход существующих прав доступа в 1С и предотвращает непредвиденные изменения данных. Добавление каждого нового инструмента проходит ручную проверку и одобрение, прежде чем он включается в систему, такой подход обеспечивает дополнительный уровень надежности и доверия к действиям ИИ», – сказал заведующий лабораторией платформенных решений и мультиагентных систем Института ИИ МФТИ Иван Сгибнев. Система уже демонстрирует эффективность в реальных бизнес-сценариях: автоматизация работы с ФНС – агент анализирует письма-требования от налоговой , находит в базе «1С» необходимые отчеты и генерирует черновой вариант ответа; интеллектуальный поиск – по запросу на естественном языке («найди документы по оплате за 2023 г.») система находит релевантные платежные поручения , счета и акты; визуализация данных – агент строит диаграммы и готовит отчеты по запросу, например, группирует суммы договоров по месяцам; управление данными – система распознает ключевые данные из загруженных счетов и автоматически заносит информацию в базу «1С». Бизнес По словам разработчиков, благодаря встроенным функциям «рассуждения» современного LLM , система потенциально способна решать и более сложные когнитивные задачи. Например, может помогать в интеллектуальном подборе действий: советовать оптимальный способ обработки клиентского заказа, выбирать подходящий транспорт для доставки или контролировать проведение платежей на основании контекста запроса. Эти возможности открывают путь к применению 1С-агентов в широком спектре бизнес-процессов, требующих не только доступа к данным, но и элементов логики и принятия решений. Прототип готов к адаптации под задачи конкретных организаций. Команда предлагает начать с пилотного проекта по автоматизации наиболее сложных процессов, например, обработки запросов ФНС . Микросервисная архитектура позволяет постепенно подключать новые сценарии для закупок, логистики и других бизнес-направлений. Создание ИИ-агентов для корпоративных систем остается одним из стратегических направлений Института искусственного интеллекта МФТИ. Разработка подтверждает готовность отечественных ИИ-технологий к промышленному внедрению в бизнес-процессы . Source: https://www.cnews.ru/news/line/2025-12-01_v_mfti_nauchili_ii_upravlyat