Место |
1 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Компания |
Сбербанк-сервис |
Робин |
Примо РПА |
Pix Robotics |
Шерпа Роботикс |
Пуск |
Lexema |
Решение |
GigaARPA (бывший SaluteRPA) |
Robin RPA |
Primo RPA |
Pix RPA |
Sherpa RPA |
Puzzle RPA |
Lexema RPA |
Итоговый балл |
105 |
105 |
90 |
85 |
75 |
70 |
30 |
Интеллектуальные роботы и агенты |
105 |
105 |
90 |
85 |
75 |
70 |
30 |
AI-Оркестрация: поддержка сценариев, где несколько AI-агентов взаимодействуют между собой или с RPA-роботами для выполнения единого бизнес-процесса |
Да |
Да |
Да |
Да |
Частично |
Да |
Нет |
LLM-интеграция: встроенная интеграция с крупными языковыми моделями (LLM) для анализа, генерации инструкций, кода или диалогов |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Частично |
RAG-механика: использование Retrieval-Augmented Generation (RAG) для доступа агентов к корпоративным данным |
Да |
Да |
Да |
Да |
Частично |
Да |
Частично |
Агентное обучение: способность агентов обучаться на данных процессов (логи, сценарии, бизнес-правила) без ручной настройки |
Да |
Да |
Нет |
Да |
Да |
Нет |
Частично |
Контекстная память и знаниевая база: механизм долговременной памяти у агентов для хранения знаний и повторного их использования |
Да |
Да |
Да |
Частично |
Частично |
Да |
Частично |
Агентное принятие решений: автономный выбор действий агентом в рамках бизнес-логики (оптимизация маршрута, выбор исполнителя и т.д.) |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Частично |
Частично |
Открытый протокол взаимодействия (MCP, OpenAI Assistants API, LangChain Agents) для подключения внешних агентов |
Да |
Да |
Да |
Частично |
Да |
Частично |
Частично |
Развернуть на весь экран
