В данном репозитории представлен исследовательский прототип, разработанный в рамках магистерской диссертации.
Ключевая цель проекта — сделать автономных LLM-агентов доменно-ориентированными (domain-aware) за счёт построения явного графа бизнес-логики, извлекаемого исключительно из визуальных наблюдений интерфейса (GUI).
Система работает в условиях полного «чёрного ящика» (Black-Box Environment):
- ❌ Без доступа к бэкенду и внутренним API.
- ❌ Без прямого доступа к исходному коду и структурам БД.
- ❌ Без формальной сопроводительной документации.
Только:
- ✔ Скриншоты и визуальные элементы GUI.
- ✔ Распознавание текста и визуальных структур (OCR / VLM).
- ✔ Наблюдаемые состояния и переходы интерфейса.
Современные мультимодальные LLM-агенты успешно распознают элементы UI и умеют взаимодействовать с кнопками, но не имеют фундаментального понимания предметной области и бизнес-ограничений системы.
Это приводит к системным проблемам:
- Семантическая невалидность: Агент совершает синтаксически корректные действия (кликнул на доступную кнопку), которые нарушают бизнес-логику процесса (например, проводит документ без заполнения обязательных полей).
- Хрупкость традиционного RPA: Сценарии ломаются при малейшем изменении UI, так как жёстко привязаны к координатам или селекторам.
- Отсутствие объяснимости (Explainability): При сбоях невозможно восстановить причинно-следственную связь и корректно обработать исключение (Edge Case).
Решение: Введение Графа бизнес-процессов (Business Process Graph, BPG) в качестве динамической базы знаний (Runtime Knowledge Base) для планирования и оркестрации агентов.
Явные знания о предметной области + адаптивное планирование LLM = устойчивая и объяснимая автоматизация
Внедрение BPG позволяет решить задачи автоматизации для легаси-систем (Enterprise Legacy Systems), где API отсутствуют или недоступны:
- Снижение TTM (Time-to-Market): Быстрое развёртывание AI-агентов поверх существующих интерфейсов без дорогостоящей интеграции с бэкендом.
- Детерминированность действий: Граф задаёт жёсткие рамки пред- и пост-условий (Guards & Rules), предотвращая галлюцинации и некорректные транзакции LLM.
- Прозрачность и аудит: Каждое решение агента прослеживается по узлам и связям графа (Data Provenance).
flowchart TD
A[Визуальные наблюдения / GUI Screenshots] --> B[Детекция UI & OCR / VLM]
B --> C[Кросс-экранирование и Линкинг сущностей]
C --> D[Индукция правил, ролей и паттернов]
D --> E[(Business Process Graph / BPG)]
E --> F[Контекстный слой оркестрации LLM]
- Что система использует: Скриншоты GUI, распознанный текст (OCR), пространственные координаты элементов, наблюдаемые визуальные состояния и экраны.
- Что изолировано: Внутренний DOM/HTML, исходный код, API-эндпоинты, прямые SQL-запросы к БД.
BPG представляет собой направленный мультиграф, связывающий концептуальные сущности бизнеса с их визуальным проявлением в интерфейсе:
- EntityType: Абстрактные бизнес-сущности (например, Заказ, Клиент, Счёт).
- EntityInstance: Конкретный экземпляр сущности в текущем контексте.
- GUIManifestation: Элементы интерфейса, через которые сущность проявляется (форма, таблица, модальное окно).
- Action: Допустимые атомарные операции (Создать, Утвердить, Отправить).
- PatternNode: Повторяющиеся последовательности и сценарии.
- Rule: Бизнес-ограничения, валидации и пред-условия.
cross_view— связь элементов между разными экранами/модулями.functional— функциональная зависимость действий.temporal— хронологическая последовательность шагов.conditional— логические условия выполнения (If-Then).compositional— иерархическая структура (Parent-Child).role— контекст ролевой модели (RBAC / разрешения).
Подробная формальная схема описана в файле BPG_SCHEMA.md.
- GUI-only Evidence: Все гипотезы о бизнес-логике строятся исключительно на наблюдаемом визуальном поведении UI.
- Явная оценка неопределённости (Confidence Scores): Каждый узел и связь графа имеют веса достоверности.
- Прослеживаемость (Provenance): Любой вывод можно отследить до конкретного визуального элемента или интерфейсного состояния.
- Модульность: Выделенный слой графа абстрагирован от конкретного LLM-провайдера или OCR-движка.
- Объяснимость в приоритете: Архитектура ориентирована на интерпретируемость графа, а не на «слепое» исполнение промптов.
PROJECT_CONTEXT.md— концептуальная постановка задачи и научный контекст.ARCHITECTURE.md— детальное описание модулей системы и пайплайнов обработки данных.BPG_SCHEMA.md— формальная спецификация графовой схемы и типов связей.TECH_STACK.md— стек технологий, используемые библиотеки и фреймворки.diagrams/bpg_rkb/— архитектурная документация и диаграммы графа.
Проект находится в стадии исследовательского PoC (Proof of Concept). Основной акцент сделан на чистоту архитектурных абстракций, строгость графовой схемы и возможность проведения воспроизводимых экспериментов.