Сегодня Box объявляет о крупных новых возможностях AI-агентов, которые позволят клиентам использовать всю ценность своих неструктурированных данных. Во-первых, мы представляем все новые обновления Box AI Studio, чтобы сделать еще проще создание AI-агентов, которые используют ваш корпоративный контент для любой функции, бизнес-процесса или конкретного случая использования в отрасли. Мы также расширяем наш набор базовых агентов, которые клиенты смогут использовать для работы с их корпоративным контентом, включая новые функции, такие как поиск и исследование неструктурированных данных. Далее мы представляем Box Extract, который позволяет клиентам бесшовно использовать AI-агентов для сложной извлечения данных из любого типа документа или контента. Это делает извлечение данных из контрактов, счетов, исследовательских данных, маркетинговых материалов, медицинских карт и многого другого проще, чем когда-либо. Наконец, мы представляем Box Automate, новое решение для автоматизации рабочих процессов в Box, которое позволяет вам развертывать AI-агентов в рамках ориентированных на контент рабочих процессов. С помощью Box Automate вы можете разработать свой бизнес-процесс в простом конструкторе перетаскивания и затем вставить AI-агентов на любом этапе процесса. Это гарантирует, что агенты выполняют задачи на правильных этапах рабочего процесса каждый раз. Что самое главное, наши AI-агенты и инструменты для рабочих процессов разработаны для работы в любых системах, с которыми работают наши клиенты, будь то использование предустановленных интеграций, API Box или нового сервера Box MCP. В конечном итоге все эти возможности объединяются, чтобы трансформировать то, как компании могут работать со своим корпоративным контентом. Программное обеспечение исторически было хорошим только в автоматизации работы, связанной со структурированными данными, и именно поэтому ERP, CRM и HR-системы так долго оставались основными компонентами корпоративного программного обеспечения. Данные в этих системах аккуратно помещаются в базу данных, и рабочие процессы очень подходят для автоматизации. Но оказывается, что большая часть работы в мире связана с неструктурированными данными. Это идеи через исследовательские документы, работа с клиентом над контрактами, обзор деталей для запуска нового продукта, изучение медицинской карты пациента для постановки диагноза, работа с документами по должной осмотрительности для сделки по слиянию и поглощению и так далее. Впервые мы можем начать приносить новые идеи и автоматизацию в эту работу с помощью AI-агентов. В Box мы невероятно рады быть на этом пути, чтобы помочь клиентам трансформировать то, как они работают со своими наиболее важными данными.

Если вы создаете AI-агентов, цикл обычно выглядит так: 1. Создайте каркас, чтобы компенсировать некоторые недостатки в возможностях модели 2. Модель наконец может решить эту проблему 3. Получите преимущества от обновления модели, убрав предыдущий каркас, и теперь решайте более сложные проблемы клиентов 4. Появляются новые пробелы между последними достижениями модели и новыми проблемами клиентов 5. Повторяйте Это, вероятно, будет продолжаться вечно, потому что наши требования к AI-агентам будут только расти со временем. Ключевым моментом является невероятная гибкость и отсутствие сентиментальности в отношении вашей архитектуры. Настоящая защита создается за счет привлечения пользователей, получения все большего количества данных, поддержки более широкого рабочего процесса, к которому обращаются агенты, и быстрого развития ваших систем по мере появления новых прорывов.

Обзоры системных подсказок — это новые обзоры дизайна.