1. تنفيذ ومراقبة المهام
بمجرد إنشاء تدفق، من الضروري ضمان تنفيذ المهام بشكل صحيح والوصول إلى نتائجها المتوقعة. تساعد مراقبة التنفيذ في تتبع أداء المهام، واكتشاف الأخطاء، وتحسين العمليات لزيادة الكفاءة.
دورة حياة تنفيذ المهام
تتبع المهمة داخل العقدة دورة تنفيذ منظمة:
تنشيط التشغيل – يتلقى العقدة إشارة لبدء التنفيذ.
معالجة البيانات – يتم استرجاع المدخلات ومعالجتها وفقًا للتكوينات المحددة مسبقًا.
منطق التنفيذ – يتبع الوكيل منطق اتخاذ القرار، مثل الفروع الشرطية أو التنفيذ المتتابع.
تنفيذ العمل – يقوم الوكيل بأداء المهمة (مثل إرسال بريد إلكتروني، تحديث قاعدة البيانات، توليد استجابة).
معالجة المخرجات – تتم معالجة المخرجات وتمريرها إلى الخطوة التالية أو النظام الخارجي.
إتمام وتسجيل – يسجل النظام حالة إتمام المهام، بما في ذلك النجاح أو الفشل أو الحاجة إلى تدخل.
مراقبة تنفيذ المهام
تتبع المهمة داخل العقدة دورة تنفيذ منظمة:
تاريخ المهام – عرض عمليات التنفيذ السابقة لتحديد الأنماط وحل المشكلات المتكررة.
مؤشرات الحالة في الوقت الفعلي – مراقبة المهام الجارية والإجراءات المعلقة.
كيفية معالجة العقد المدخلات والمخرجات
كل عقدة في مسار يتطلب مدخلات منظمة للتنفيذ بشكل صحيح وإنتاج النتائج المتوقعة.
معالجة الإدخال في العقد
تعمل لوحة معلومات الوكيل كمركز رئيسي لإدارة جميع الوكلاء وتنفيذ الإجراءات في الوقت الفعلي
إدخال المستخدم – المعلومات التي يتم تقديمها يدويًا من قبل المستخدم.
البيانات المخزنة – البيانات المسترجعة من مصدر ذاكرة، قاعدة بيانات، أو مهمة سابقة.
بيانات التكامل – معلومات مسحوبة من نظام خارجي (مثل Gmail، Slack، CRM).
البيانات المُولّدة – محتوى مُولّد بالذكاء الاصطناعي استناداً إلى موجه وكود البرمجة الخاص بالوكيل.
معالجة المخرجات
بعد التنفيذ، تنتج العقد مخرجات تخدم كالتالي:
الإجابات المباشرة – المخرجات النهائية المرسلة للمستخدمين أو الأنظمة الخارجية.
البيانات الوسيطة – تنقل إلى العقدة التالية لمزيد من المعالجة.
المحفزات الشرطية – تُستخدم لتحديد المسار التالي في تدفق تفرعي.
إعداد وإدارة المتغيرات
تسمح Beam AI بتعريف المتغيرات لتبسيط تنفيذ سير العمل. تُستخدم المتغيرات لتخزين البيانات ومعالجتها ديناميكيًا أثناء تنفيذ المهام.
أنواع المتغيرات في Beam AI
AI Fill – يحدد النظام القيمة بناءً على السياق المتاح.
ملء المستخدم – يقوم المستخدم بإدخال قيمة يدويًا عند الضرورة.
القيم الثابتة – القيم المحددة مسبقًا التي لا تتغير.
أنواع المتغيرات في Beam AI
التعامل مع تبعيات المهام وترتيب التنفيذ
تتطلب العديد من سير العمل تنفيذ المهام بترتيب محدد لضمان معالجة منطقية. يضمن إدارة التبعية توفر البيانات في الوقت الصحيح.
أنواع التبعيات
✔ التنفيذ التسلسلي – يجب إكمال كل خطوة قبل أن تبدأ الخطوة التالية.
✔ التنفيذ الشرطي – يعتمد التنفيذ على حدث، مثل توفر البيانات أو منطق القرار.
مثال: تبعية المهام في سير عملية الطلبات
استخدام مصادر قاعدة البيانات كمدخلات
يمكن للعقد أن تستخرج البيانات من قواعد البيانات الخارجية، أو الذاكرة المخزنة، أو استدعاءات API لتعزيز دقة التنفيذ.
مثال: دمج قاعدة بيانات العملاء
استرداد تفاصيل العميل → يستخدم الذاكرة المخزنة لعرض تاريخ طلبات العميل.
التحقق من الشراء → يتحقق من معرف الطلب مقابل قاعدة بيانات الشركة.
تحديد الأهلية → يقارن مع سياسات الإرجاع المخزنة.
معالجة الأخطاء وتصحيحها في التنفيذ
ضمان اكتشاف الأخطاء ومعالجتها أن تظل العمليات الوظيفية فعالة حتى عند ظهور مشاكل غير متوقعة.
الأخطاء الشائعة والحلول
استراتيجيات تصحيح الأخطاء
استخدام سجلات التنفيذ – تحليل السجلات لتحديد الفشل.
تشغيل تنفيذ الاختبارات – حاكي إدخالات مختلفة وتحقق من المخرجات.
تعديل إعدادات العقدة – ضبط تكوينات المتغيرات أو المحفزات.
تحسين العقدة ودقة التنفيذ
ما هو تحسين العقدة؟
تقدم Beam AI تحسين العقد لتحسين:
✅ دقة تنفيذ المهام
✅ كفاءة سير العمل
✅ التحقق من صحة المخرجات
كيفية العمل
1️⃣ مراجعة العمليات السابقة
يمكن للمستخدمين الانتقال إلى صفحة الأدوات وعرض تنفيذ سير العمل السابق.
يتم تخصيص درجة الدقة لكل تنفيذ بناءً على صحة النتيجة.
تقديم الملاحظات وتحسين المخرجات
يمكن للمستخدمين الإبلاغ عن الأخطاء مثل:
فقدان البيانات أثناء التنفيذ
مدخلات المهام مفقودة
البحث في الذاكرة غير صحيح
الهلوسات (بيانات غير دقيقة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي)
3️⃣ تحسين وإعادة تنفيذ سير العمل
يمكن للمستخدمين تطبيق التحسينات الموصى بها وإعادة تشغيل سير العمل.
يضمن التحسين المستمر في استخراج البيانات تلقائيًا.