Автоматизація розподілу задач між виконавцями за допомогою ШІ та великих мовних моделей

Abstract

У роботі представлено систему автоматизованого розподілу задач між виконавцями з використанням рішень на основі штучного інтелекту (ШІ) та великих мовних моделей (ВММ), зокрема моделі GPT-4o mini.

This paper presents a system for automated task allocation among performers using AI-based solutions and large language models (LLMs), specifically the GPT-4o mini model. The developed system is integrated into the Salesforce platform using the Agentforce tool, which enables LLM queries (to OpenAI) via Apex triggers. The assignment decision considers the skills and current workload of potential performers, as well as the task description content. A memoization pattern was implemented in the executor selection module to reduce repeated computations and improve efficiency.