#AI-сотрудник · Руководство по настройке для администратора

Этот документ поможет вам быстро разобраться, как настроить и управлять AI-сотрудниками, шаг за шагом проведя вас через весь процесс — от подключения сервисов моделей до назначения задач.

#I. Перед началом работы

#1. Системные требования

Перед настройкой убедитесь, что ваша среда соответствует следующим условиям:

• Установлена NocoBase 2.0 или выше
• Включен плагин AI-сотрудников
• Доступен хотя бы один сервис большой языковой модели (например, OpenAI, Claude, DeepSeek, GLM и т. д.)

#2. Двухуровневая архитектура AI-сотрудников

AI-сотрудники разделены на два уровня: «Определение роли» и «Настройка задач».

Уровень	Описание	Характеристики	Назначение
Определение роли	Базовая личность и ключевые способности сотрудника	Стабильно и неизменно, как «резюме»	Обеспечивает согласованность роли
Настройка задач	Конфигурация для различных бизнес-сценариев	Гибкая настройка	Адаптация к конкретным задачам

Проще говоря:

«Определение роли» определяет, кто этот сотрудник, а «Настройка задач» — что он делает в данный момент.

Преимущества такой архитектуры:

• Роль остается постоянной, но может применяться в различных сценариях.
• Обновление или замена задач не влияет на самого сотрудника.
• Контекст и задачи независимы друг от друга, что упрощает обслуживание.

#II. Процесс настройки (5 шагов)

#Шаг 1: Настройка сервиса модели

Сервис модели — это своего рода мозг AI-сотрудника, его необходимо настроить в первую очередь.

💡 Подробные инструкции по настройке см. в разделе: Настройка сервиса LLM

Путь: Настройки системы → AI-сотрудник → Сервис модели

Нажмите Добавить и заполните следующую информацию:

Пункт	Описание	Примечания
Тип интерфейса	Например, OpenAI, Claude и т. д.	Совместим с сервисами, использующими ту же спецификацию
API-ключ	Ключ, предоставленный поставщиком услуг	Держите в секрете и регулярно меняйте
Адрес сервиса	Конечная точка API	Требует изменения при использовании прокси
Имя модели	Конкретное имя модели (например, gpt-4, claude-opus)	Влияет на возможности и стоимость

После настройки, пожалуйста, проверьте соединение. В случае неудачи проверьте сеть, API-ключ или имя модели.

#Шаг 2: Создание AI-сотрудника

💡 Подробные инструкции см. в разделе: Создание AI-сотрудника

Путь: Управление AI-сотрудниками → Создать сотрудника

Заполните основную информацию:

Поле	Обязательно	Пример
Имя	✓	viz, dex, cole
Псевдоним	✓	Viz, Dex, Cole
Статус активности	✓	Включено
Описание	-	«Эксперт по анализу данных»
Основной промпт	✓	См. руководство по промпт-инжинирингу
Приветствие	-	«Здравствуйте, я Viz…»

Затем привяжите только что настроенный сервис модели.

Рекомендации по написанию промптов:

• Четко укажите роль, тон и обязанности сотрудника.
• Используйте слова вроде «должен» и «никогда», чтобы подчеркнуть правила.
• По возможности включайте примеры, избегайте абстрактных описаний.
• Ограничьте объем 500–1000 символами.

Чем четче промпт, тем стабильнее работа AI. Вы можете обратиться к Руководству по промпт-инжинирингу.

#Шаг 3: Настройка навыков

Навыки определяют, что сотрудник «может делать».

💡 Подробные инструкции см. в разделе: Навыки

Тип	Область применения	Пример	Уровень риска
Фронтенд	Взаимодействие со страницей	Чтение данных блока, заполнение форм	Низкий
Модель данных	Запрос и анализ данных	Агрегированная статистика	Средний
Рабочий процесс	Выполнение бизнес-процессов	Пользовательские инструменты	Зависит от рабочего процесса
Другое	Внешние расширения	Поиск в интернете, операции с файлами	По ситуации

Рекомендации по настройке:

• Оптимально 3–5 навыков на одного сотрудника.
• Не рекомендуется выбирать все навыки, это может привести к путанице.
• Отключайте автоматическое использование (Auto usage) перед важными операциями.

#Шаг 4: Настройка базы знаний (необязательно)

Если вашему AI-сотруднику необходимо запоминать или ссылаться на большой объем материалов, таких как руководства по продуктам, часто задаваемые вопросы и т. д., вы можете настроить базу знаний.

💡 Подробные инструкции см. в разделах:

• Обзор базы знаний AI
• Векторная база данных
• Настройка базы знаний
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Для этого потребуется установить плагин векторной базы данных.

Применимые сценарии:

• Для понимания AI корпоративных знаний.
• Для поддержки вопросов и ответов по документам и их поиска.
• Для обучения ассистентов, специализированных на определенной области.

#Шаг 5: Проверка результата

После завершения вы увидите аватар нового сотрудника в правом нижнем углу страницы.

Пожалуйста, проверьте каждый пункт:

• ✅ Корректно ли отображается значок?
• ✅ Может ли он вести базовый диалог?
• ✅ Правильно ли вызываются навыки?

Если все пункты пройдены, настройка выполнена успешно 🎉

#III. Настройка задач: Ввод AI в работу

До этого мы «создавали сотрудника». Теперь нужно, чтобы они «приступили к работе».

Задачи AI определяют поведение сотрудника на конкретной странице или в блоке.

💡 Подробные инструкции см. в разделе: Задачи

#1. Задачи уровня страницы

Применимо ко всей странице, например, «Анализ данных на этой странице».

Вход для настройки: Настройки страницы → AI-сотрудник → Добавить задачу

Поле	Описание	Пример
Заголовок	Имя задачи	Анализ конверсии этапов
Контекст	Контекст текущей страницы	Страница списка лидов
Сообщение по умолчанию	Предварительно заданный диалог	«Пожалуйста, проанализируйте тенденции этого месяца»
Блок по умолчанию	Автоматически связывать с коллекцией	таблица leads
Навыки	Доступные инструменты	Запрос данных, создание диаграмм

Поддержка нескольких задач: Для одного AI-сотрудника можно настроить несколько задач, которые будут представлены пользователю в виде опций:

Рекомендации:

• Одна задача должна быть сфокусирована на одной цели.
• Название должно быть четким и понятным.
• Количество задач должно быть в пределах 5–7.

#2. Задачи уровня блока

Подходит для работы с определенным блоком, например, «Перевести текущую форму».

Метод настройки:

1. Откройте настройки действий блока.
2. Добавьте «AI-сотрудника».

3. Привяжите целевого сотрудника.

Параметр сравнения	Уровень страницы	Уровень блока
Область данных	Вся страница	Текущий блок
Гранулярность	Глобальный анализ	Детальная обработка
Типичное использование	Анализ тенденций	Перевод форм, извлечение полей

#IV. Рекомендации по использованию

#1. Рекомендации по настройке

Пункт	Рекомендация	Причина
Количество навыков	3–5	Высокая точность, быстрый отклик
Автоматическое использование	Включать с осторожностью	Предотвращает ошибочные действия
Длина промпта	500–1000 символов	Баланс скорости и качества
Цель задачи	Единая и четкая	Избегает путаницы у AI
Рабочий процесс	Использовать после инкапсуляции сложных задач	Более высокая вероятность успеха

#2. Практические советы

От малого к большему, поэтапная оптимизация:

1. Сначала создайте базовых сотрудников (например, Viz, Dex).
2. Включите 1–2 ключевых навыка для тестирования.
3. Убедитесь, что задачи выполняются корректно.
4. Затем постепенно расширяйте набор навыков и задач.

Непрерывный процесс оптимизации:

1. Запустите первоначальную версию.
2. Соберите отзывы пользователей.
3. Оптимизируйте промпты и настройки задач.
4. Тестируйте и циклически улучшайте.

#V. Часто задаваемые вопросы

#1. Этап настройки

В: Что делать, если сохранение не удалось? О: Проверьте, заполнены ли все обязательные поля, особенно сервис модели и промпт.

В: Какую модель выбрать?

• Для кода → Claude, GPT-4
• Для анализа → Claude, DeepSeek
• Чувствительные к стоимости → Qwen, GLM
• Для длинных текстов → Gemini, Claude

#2. Этап использования

В: AI отвечает слишком медленно?

• Уменьшите количество навыков.
• Оптимизируйте промпт.
• Проверьте задержку сервиса модели.
• Рассмотрите возможность смены модели.

В: Выполнение задачи неточное?

• Промпт недостаточно четкий.
• Слишком много навыков приводит к путанице.
• Разбейте задачу на более мелкие части, добавьте примеры.

В: Когда следует включать автоматическое использование (Auto usage)?

• Его можно включить для задач типа запроса.
• Для задач, связанных с изменением данных, рекомендуется его отключать.

В: Как заставить AI обрабатывать конкретную форму?

О: Если это настройка на уровне страницы, вам нужно вручную выбрать блок.

Для настроек задач уровня блока контекст данных привязывается автоматически.

#VI. Дополнительная информация

Чтобы сделать ваших AI-сотрудников еще более мощными, вы можете продолжить чтение следующих документов:

По вопросам настройки:

• Руководство по промпт-инжинирингу - Техники и лучшие практики для написания высококачественных промптов
• Настройка сервиса LLM - Подробные инструкции по настройке сервисов больших моделей
• Создание AI-сотрудника - Создание и базовая настройка AI-сотрудников
• Сотрудничество с AI-сотрудником - Как эффективно взаимодействовать с AI-сотрудниками

Расширенные функции:

• Навыки - Подробное описание настройки и использования различных навыков
• Задачи - Продвинутые техники настройки задач
• Выбор блока - Как указать блоки данных для AI-сотрудников
• Источник данных - Настройка и управление источниками данных
• Поиск в интернете - Настройка возможности поиска в интернете для AI-сотрудников

База знаний и RAG:

• Обзор базы знаний AI - Введение в функцию базы знаний
• Векторная база данных - Настройка векторной базы данных
• База знаний - Как создавать и управлять базами знаний
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Применение технологии RAG

Интеграция с рабочими процессами:

• Узел LLM - Текстовый диалог - Использование текстового диалога в рабочих процессах
• Узел LLM - Мультимодальный диалог - Обработка мультимодальных вводов, таких как изображения и файлы
• Узел LLM - Структурированный вывод - Получение структурированных ответов AI

#Заключение

Самое главное при настройке AI-сотрудников: сначала запустить, затем оптимизировать. Сначала успешно введите в работу первого сотрудника, а затем постепенно расширяйте и дорабатывайте.

Поиск и устранение неисправностей можно проводить в следующем порядке:

1. Подключен ли сервис модели?
2. Не слишком ли много навыков?
3. Четкий ли промпт?
4. Ясна ли цель задачи?

Действуя последовательно, вы сможете создать по-настоящему эффективную команду AI.