在流程挖掘领域，分析事件日志并发现低效之处是实现运营优化的关键步骤。像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 显著提升了自动化这些复杂数据流程并从中提取洞察的能力。然而，创建一支分析智能体的团队，可以提供一种更加结构化和高效的方式来处理重复性任务、生成洞察并自动化决策流程。

流程挖掘是一种将专门的算法应用于事件日志数据，以识别趋势、模式和流程展开细节的技术。它将数据科学与流程分析相结合，以发现、验证和改进工作流程。通过挖掘信息系统中的日志数据，企业可以了解其流程的绩效，从而发现瓶颈和需要改进的领域。

​AI智能体会观察周围环境，利用大型语言模型进行规划，并访问互联系统以采取行动并实现目标。

AI智能体具有自主感知、决策和执行任务能力，能够高效地处理与分析数据。在流程挖掘中，体现为：效率：AI智能体可以并行处理大量数据，从而加快分析速度。模块化：每个智能体专注于一项任务，确保更佳的性能和任务管理。

企业在构建AI智能体时，往往会遇到不同类型的挑战。一些长期规划的项目，可能会因为AI智能体难以将复杂任务分解为逻辑步骤，导致无限的循环或报错。这类问题需要先梳理流程，理清不同流程之间的关系，才能有助于AI智能体发挥价值。