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 تفعيلًا لبدء التنفيذ.
معالجة البيانات – يتم استرجاع المدخلات ومعالجتها وفقًا للتكوينات المحددة مسبقًا.
منطق التنفيذ – يتبع الوكيل منطق اتخاذ القرار، مثل الفروع الشرطية أو التنفيذ المتسلسل.
تنفيذ الإجراءات – يقوم الوكيل بأداء المهمة (مثل، إرسال بريد إلكتروني، تحديث قاعدة البيانات، إنشاء استجابة).
التعامل مع المخرجات – تتم معالجة المخرجات وتمريرها إلى الخطوة التالية أو النظام الخارجي.
الأداء والتسجيل – يقوم النظام بتسجيل حالة إتمام المهام، بما في ذلك النجاح أو الفشل أو الحاجة إلى التدخل.
مراقبة تنفيذ المهام
تتبع المهمة داخل العقدة دورة تنفيذ منظمة:
تاريخ المهام – عرض التنفيذات السابقة لتحديد الأنماط وحل المشكلات المتكررة.
مؤشرات الحالة في الوقت الحقيقي – راقب 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 يدوياً من قبل المستخدم.
البيانات المخزنة – البيانات المسترجعة من مصدر ذاكرة أو قاعدة بيانات أو مهمة سابقة.
بيانات التكامل – المعلومات التي يتم سحبها من نظام خارجي (مثل Gmail، Slack، CRM).
البيانات المولدة – محتوى تم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي بناءً على طلب الوكيل ومنطقه.
معالجة المخرجات
بعد التنفيذ، تنتج العقد مخرجات تخدم كالتالي:
الردود المباشرة – المخرجات النهائية المرسلة للمستخدمين أو الأنظمة الخارجية.
البيانات الوسيطة – تُمرر إلى العقدة التالية لمزيد من المعالجة.
المحفزات الشرطية – تُستخدم لتحديد المسار التالي في تدفق متشعب.
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 تعبئة – يحدد النظام القيمة بناءً على السياق المتاح.
إدخال المستخدم – يقوم المستخدم بإدخال قيمة يدويًا عند الحاجة.
القيم الثابتة – قيم محددة مسبقًا 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
استرجاع تفاصيل العميل → يستخدم الذاكرة المخزنة لاسترداد تاريخ طلبات العميل.
التحقق من الشراء → يتحقق من رقم الطلب مقابل قاعدة بيانات الشركة.
تحديد الأهلية → يقارن مع سياسات الإرجاع المخزونة.
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 – قم بتحليل السجلات لتحديد الإخفاقات.
تشغيل اختبارات التنفيذ – محاكاة إدخالات مختلفة وفحص المخرجات.
تعديل إعدادات العقدة – ضبط تكوينات المتغيرات أو التعليمات.
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 تنفيذات سير العمل السابقة.
يتم تخصيص درجة دقة لكل تنفيذ بناءً على صحة المخرجات.
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 الآلي.