#AI-сотрудник · Руководство по настройке для администратора

Этот документ поможет вам быстро разобраться, как настраивать и управлять AI-сотрудниками: от сервиса модели до ввода в эксплуатацию, шаг за шагом проводя вас через весь процесс.

#I. Перед началом работы

#1. Системные требования

Перед настройкой убедитесь, что ваша среда соответствует следующим условиям:

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

#2. Двухуровневый дизайн AI-сотрудников

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

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

Простое понимание:

«Определение роли» определяет, кем является этот сотрудник, «Настройка задачи» определяет, что он должен делать в данный момент.

Преимущества такого дизайна:

• Роль остается неизменной, но сотрудник может справляться с различными сценариями
• 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 эквивалентен мозгу AI-сотрудника, его необходимо настроить в первую очередь.

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

Путь: Настройки системы → AI-сотрудник → LLM service

Нажмите Добавить и заполните следующую информацию:

Пункт	Описание	Примечания
Provider	Например, OpenAI, Claude, Gemini, Kimi и т. д.	Совместим с сервисами тех же стандартов
API-ключ	Ключ, предоставленный поставщиком услуг	Храните в секрете и регулярно меняйте
Base URL	API Endpoint (опционально)	Необходимо изменить при использовании прокси
Enabled Models	Рекомендуемые модели / Выбор моделей / Ручной ввод	Определяет диапазон моделей, доступных в чате

После настройки используйте Test flight для тестирования соединения. Если проверка не удалась, проверьте сеть, ключ или название модели.

#Шаг 2: Создание AI-сотрудника

💡 Подробные инструкции см. в: Создание AI-сотрудника

Путь: Управление AI-сотрудниками → Создать сотрудника

Заполните основную информацию:

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

На этапе создания сотрудника в основном настраиваются роль и навыки. Конкретную модель можно выбрать во время диалога через Model Switcher.

Рекомендации по написанию промптов:

• Четко опишите роль, тон и обязанности сотрудника
• Используйте слова «должен», «ни в коем случае» для акцента на правилах
• Старайтесь включать примеры, избегайте абстрактных описаний
• Ограничьте объем в пределах 500–1000 символов

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

#Шаг 3: Настройка навыков

Навыки определяют, что сотрудник «может делать».

💡 Подробные инструкции см. в: Навыки

Тип	Область способностей	Пример	Уровень риска
Фронтенд	Взаимодействие со страницей	Чтение данных блока, заполнение формы	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:

• 3–5 навыков на одного сотрудника — оптимальный вариант
• Не рекомендуется выбирать все навыки сразу, это может вызвать путаницу
• Для важных операций рекомендуется использовать разрешение Ask вместо Allow

#Шаг 4: Настройка базы знаний (опционально)

Если вашему AI-сотруднику необходимо помнить или ссылаться на большой объем материалов, таких как инструкции к продуктам, FAQ и т. д., вы можете настроить базу знаний.

💡 Подробные инструкции см. в:

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

Для этого требуется дополнительная установка плагина векторной базы данных.

Сценарии применения:

• Позволить AI понимать корпоративные знания
• Поддержка ответов на вопросы по документам и поиск
• Обучение специализированных помощников в конкретных областях

#Шаг 5: Верификация результата

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

Пожалуйста, проверьте по пунктам:

• ✅ Правильно ли отображается иконка
• ✅ Возможен ли базовый диалог
• ✅ Корректно ли вызываются навыки

Если все проверки пройдены, настройка завершена успешно 🎉

#III. Настройка задач: ввод AI в эксплуатацию

Ранее мы завершили этап «создания сотрудника», теперь необходимо отправить их «работать».

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

💡 Подробные инструкции см. в: Задачи

#1. Задачи уровня страницы

Подходят для всей области страницы, например, «Проанализировать данные на этой странице».

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

Поле	Описание	Пример
Заголовок	Название задачи	Анализ конверсии этапов
Контекст	Контекст текущей страницы	Страница списка лидов (Leads)
Сообщение по умолчанию	Предустановленный диалог	«Проанализируйте тенденции этого месяца»
Блок по умолчанию	Автоматическая привязка к коллекции	Таблица leads
Навыки	Доступные инструменты	Запрос данных, создание графиков

Поддержка нескольких задач: Для одного AI-сотрудника можно настроить несколько задач, которые будут предлагаться пользователю на выбор:

Советы:

• Одна задача должна быть сфокусирована на одной цели
• Названия должны быть четкими и понятными
• Количество задач рекомендуется ограничивать в пределах 5–7

#2. Задачи уровня блока

Подходят для работы с конкретным блоком, например, «Перевести текущую форму».

Способ настройки:

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

3. Привяжите нужного сотрудника

Сравнение	Уровень страницы	Уровень блока
Область данных	Вся страница	Текущий блок
Детализация	Глобальный анализ	Детальная обработка
Типичное использование	Анализ трендов	Перевод форм, извлечение полей

#IV. Лучшие практики

#1. Рекомендации по настройке

Пункт	Рекомендация	Обоснование
Количество навыков	3–5 штук	Высокая точность, быстрый отклик
Режим прав (Ask / Allow)	Для изменения данных — Ask	Предотвращение ошибочных действий
Длина промпта	500–1000 символов	Баланс скорости и качества
Цель задачи	Единственная и четкая	Чтобы AI не путался
Рабочий процесс	Использовать после инкапсуляции сложных задач	Выше вероятность успеха

#2. Практические советы

От малого к большему, постепенная оптимизация:

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

Процесс непрерывного улучшения:

1. Запустите первую версию
2. Соберите отзывы об использовании
3. Оптимизируйте промпты и настройки задач
4. Тестируйте и повторяйте цикл улучшений

#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?

• Код → Claude, GPT-4
• Анализ → Claude, DeepSeek
• Чувствительность к затратам → Qwen, GLM
• Длинный текст → Gemini, Claude

#2. Этап использования

В: AI отвечает слишком медленно?

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

В: Задача выполняется неточно?

• Промпт недостаточно четкий
• Слишком много навыков вызывает путаницу
• Разбейте на мелкие задачи, добавьте примеры

В: Когда выбирать Ask, а когда Allow?

• Для задач запроса данных можно использовать Allow
• Для задач изменения данных рекомендуется использовать Ask

В: Как заставить AI обрабатывать конкретную форму?

О: Если это настройка уровня страницы, необходимо вручную выбрать блок.

Если это настройка задачи уровня блока, контекст данных привязывается автоматически.

#VI. Дальнейшее чтение

Чтобы сделать AI-сотрудников еще мощнее, вы можете продолжить изучение следующих документов:

Связанные с настройкой:

• Руководство по промпт-инжинирингу — техники и лучшие практики написания качественных промптов
• Настройка сервиса LLM — подробное описание настройки сервисов больших моделей
• Создание AI-сотрудника — создание и базовая конфигурация AI-сотрудников
• Сотрудничество с AI-сотрудником — как вести эффективный диалог с AI-сотрудником

Продвинутые функции:

• Навыки — глубокое понимание настройки и использования различных навыков
• Задачи — продвинутые техники настройки задач
• Выбор блока — как указать блоки данных для AI-сотрудника
• Источник данных — пожалуйста, обратитесь к документации по настройке источника данных соответствующего плагина
• Поиск в интернете — настройка возможностей поиска в сети для AI-сотрудника

База знаний и RAG:

• Обзор базы знаний AI — знакомство с функциями 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 рабочем процессе
• Узел LLM - Мультимодальный диалог — обработка изображений, файлов и других мультимодальных входных данных
• Узел LLM - Структурированный вывод — получение структурированных ответов от AI

#Заключение

Самое важное в настройке AI-сотрудников: сначала запустить, затем оптимизировать. Сначала добейтесь успешного ввода в эксплуатацию первого сотрудника, а затем постепенно расширяйте и дорабатывайте систему.

Направления для поиска неисправностей могут быть в следующем порядке:

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

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