AI w Odoo: agent, prompty i automatyzacje w systemie ERP

O czym jest ten odcinek

Dziewiąty odcinek Akademii Odoo pokazuje moduł AI wbudowany w system. Tomasz Grzemski pyta bazę danych o zamówienia w języku naturalnym, konfiguruje agenta i jego uprawnienia, generuje opis produktu z promptu przypisanego do modelu, tłumaczy zaznaczony tekst i wplata AI w szablon maila. Na końcu pada wątek MCP, czyli podłączenia własnego agenta do danych z Odoo.

Kluczowe punkty odcinka

• Czat AI pyta bazę danych Odoo w języku naturalnym i zwraca klikalne rekordy, a przy okazji sam otwiera odpowiedni widok z grupowaniem.
• Agenta da się ograniczyć do wskazanych źródeł: plików PDF, linków i własnej bazy wiedzy, więc odpowiada z Waszych procedur, nie z internetu.
• Skille i narzędzia AI decydują, co agent może zrobić. Dostęp tylko do odczytu jest tu decyzją projektową, nie ostrożnością.
• Prompty przypisane do modelu, na przykład produktu, dają gotowe akcje: opis, tłumaczenie zaznaczonego tekstu, transkrypcja głosu.
• AI da się wpleść w szablony maili i akcje serwera, więc automatyzacja odpala się przy zdarzeniu, a nie po kliknięciu przez człowieka.

Dlaczego to weszło do Odoo szybciej

Odoo powstało jako OpenERP kilkanaście lat temu i od początku rozwijało się w otwartym kodzie. Kiedy przyszła zmiana związana ze sztuczną inteligencją, architektura była na nią gotowa: modele danych są opisane, API pokrywa cały system, a kod da się czytać. To dlatego funkcje AI pojawiły się tu wcześniej i głębiej niż w systemach ERP, których logika mieszka w procedurach bazy danych.

Model wybieracie sami: Gemini od Google albo OpenAI. W wersji subskrypcyjnej na odoo.com jest to w cenie, na własnej infrastrukturze podajecie swój klucz.

Pytanie do bazy danych zamiast szukania raportu

Pierwsza funkcja to czat dostępny z ikony w prawym górnym narożniku. Pytanie „jakie były zamówienia na kawę w lipcu” zwraca konkretną odpowiedź: dziesięć zamówień sprzedaży i trzy zakupu, z listą, w której każda pozycja jest klikalna. Kolejne pytanie o sumę netto daje kwotę, następne o pogrupowanie po klientach też.

Ciekawszy jest efekt uboczny: przy pogrupowaniu Odoo samo otworzyło widok zamówień z tym grupowaniem. To znaczy, że narzędzie nie tylko odpowiada, ale też prowadzi do funkcji, o której użytkownik mógł nie wiedzieć. Dla osób, które nie czują się swobodnie w raportach i analityce, to jest realna różnica między dostępem do danych i jego brakiem.

Czat obsługuje też polecenia nawigacyjne w rodzaju „otwórz moduł do edycji produktów” oraz pytania z wiedzy ogólnej modelu, co w niektórych zastosowaniach jest zaletą, a w innych czymś, co lepiej wyłączyć.

Agent, którego trzeba ograniczyć

Konfiguracja agenta to miejsce, w którym podejmuje się decyzje mające konsekwencje.

Wybieracie model i styl odpowiedzi, a potem najważniejsze: ograniczenie do wskazanych źródeł. Źródłem mogą być pliki PDF, linki, dokumenty i własna baza wiedzy wewnątrz Odoo. Dzięki temu pracownik pyta o procedurę urlopową albo o parametr produktu i dostaje odpowiedź z Waszych dokumentów, a nie z internetu.

Dalej są skille, czyli zestawy umiejętności, na przykład aktualizowanie i dodawanie rekordów. Ponieważ agent działa wewnątrz systemu, musi znać jego modele i strukturę rekordów, i właśnie dlatego rzadziej halucynuje niż ogólny czat, któremu opisuje się wszystko od zera.

Poziom niżej są narzędzia AI, działające jak lokalne MCP dla agenta: wyszukiwarka, tworzenie leadów, tworzenie rekordów, pobieranie menu. I tu pada zdanie, które warto zapamiętać przed wdrożeniem: narzędzia można ograniczyć do odczytu, bo inaczej istnieje ryzyko, że agent czegoś nie tak anuluje. To nie jest paranoja, to jest projekt uprawnień. Agentów można mieć wielu, na przykład ogólnego dla wszystkich i wyspecjalizowanego dla księgowości, z szerszym dostępem.

Prompty tam, gdzie pracujecie

Druga rodzina funkcji to prompty przypisane do modeli danych. Przy produkcie dostępne są gotowe akcje: napisanie opisu, wygenerowanie albo poprawienie zdjęcia. Kliknięcie uruchamia wybrany model z predefiniowanym promptem, który sami możecie edytować, wstawiając do niego pola z Odoo.

Wygenerowany opis wpada do notatki wewnętrznej, ale można też zbudować pole wyliczeniowe, które wypełni się samo przy edycji rekordu. Zaznaczenie fragmentu tekstu daje kolejne akcje, w tym tłumaczenie na angielski, a ukośnik w polu tekstowym otwiera generowanie treści i transkrypcję głosu bezpośrednio w systemie.

Jeśli myślicie o tym jako o sposobie na opisy produktowe na dużą skalę, warto zestawić to z tym, co robi system PIM. Odoo wygeneruje opis przy rekordzie, ale zarządzanie tysiącami opisów w wielu językach i kanałach to inna klasa zadania, i o niej opowiadamy w Akademii PIM.

Automatyzacja, która nie czeka na kliknięcie

Najdalej idąca część to wplecenie AI w mechanizmy, które odpalają się same.

W szablonach wiadomości można umieścić wywołanie AI, więc mail wysyłany przy zdarzeniu, na przykład z fakturą, dostaje treść generowaną dynamicznie na podstawie danych z tego maila. Do tego dochodzą akcje serwera, uruchamiane po zapisaniu rekordu: nowy lead z formularza kontaktowego może zostać automatycznie uzupełniony.

Odoo wspiera też MCP, czyli podłączenie własnego agenta, na przykład działającego lokalnie, do danych w systemie: aktualnej sprzedaży, faktur, raportów. To temat na osobny odcinek, ale kierunek jest jasny: dane z systemu ERP przestają być zamknięte w interfejsie systemu ERP.

Co z tego wynika

Wróćmy do pierwszego odcinka serii. Argument brzmiał wtedy tak: otwarty kod i lekka architektura sprawiają, że Odoo jest gotowe na automatyzację, podczas gdy starsze systemy ERP nie widzą w niej szansy. Ten odcinek jest tego dowodem, a nie obietnicą, bo wszystko powyżej jest w standardzie, nie w naszych modułach.

Uwaga praktyczna na koniec: wartość tych funkcji zależy od tego, co agent ma pod sobą. Uporządkowane dane, opisane procedury i przemyślane uprawnienia dają narzędzie, które pracuje. Bałagan w danych daje szybciej generowany bałagan.

Chcecie sprawdzić, co da się zautomatyzować w Waszym systemie? Porozmawiajmy. O samym systemie piszemy na stronie wdrożeń Odoo, a o AI w sprzedaży B2B szerzej na ai dla B2B.