টিমগুলি প্রায়শগে সহযোগী হার্নেসের ইঞ্জিনিয়ারিং-এ গভীর ভাবে ফোকাস করে যখন তারা ত্যাগ করে যে পণ্য, কর্মপ্রবাহ এবং individual সিদ্ধান্তগুলি বাস্তব ব্যবসামূল্যকে নির্ধারণ করে। এই অবহেলা প্রায়শগে জটিল সহযোগী সিস্টেমগুলিকে স্থাপন করে তবে কাজ করার পদ্ধতিতে তাৎপর্যপূর্ণ পরিবর্তন আনতে ব্যর্থ হয়। 100 মিলিয়ন ডলারের বেশি মানের ম্যানেজড আইটি প্রদানকারীর জন্য সহযোগী সিস্টেম নির্মাণের অভিজ্ঞতা ভিত্তি করে, যা গ্রাহক চক্রান্নের সমস্যার সম্মুখীন, পাঁচটি মৌলিক সিদ্ধান্ত উপস্থিত হয় যা উৎপাদনাবস্থায় সফলতাবাণী সহযোগী সিস্টেম তৈরি করতে, বিশ্বাস অর্জন করতে এবং সময়ের সাথে উন্নতি করতে।
প্রথম সিদ্ধান্তটি পণ্যের আকৃতিকে ব্যবসামূল্য কর্মপ্রবাহের সাথে মেলানোর ওপর জোর দেয় যখন তা চ্যাট ইন্টারফেসের ডিফল্ট হিসাবে ফিরে যায়। চক্রান্ন পরিচয় নতুন প্রমাণ আসতেই শুরু হয় এবং এটি পটভূমিতে অব্যাহতভাবে চালিয়ে যেতে হবে, যা একটি অবস্থা-সচেতন, ইভেন্ট-ড্রিভেন সিস্টেমকে চ্যাট-ভিত্তিক পদ্ধতির চেয়ে বেশি উপযোগী করে তোলে। সিস্টেমটি ক্রস-ক্লায়েন্টগুলিতে পুনরাবৃত্তি পরিষেবা সমস্যাগুলি পর্যবেক্ষণ করে এবং শুধুমাত্র যারা নির্দিষ্ট মানদণ্ড পূরণ করে তাদের আরোপ করে।
দ্বিতীয় সিদ্ধান্তটি প্রতিটি কর্মপ্রবাহ ধাপকে সেই সরলতম তান্ত্রিকে দিয়ে দেয় যা এটি ভালোভাবে হ্যান্ডেল করতে পারে। পুরো কর্মপ্রবাহকে একজন এজেন্টের হাতে দেওয়ার পরিবর্তে, সিস্টেমটি ভাষামূলক বিচার্যার জন্য সংক্ষেপ এজেন্ট ব্যবহার করে, টিকিটগুলিকে গ্রুপ করতে অর্থনৈপুষ্টিক সাময়িকতা ব্যবহার করে, পুনরাবৃত্তি সীমা নির্ধারণ করতে নির্ধারিত কোড ব্যবহার করে এবং জটিল প্যাটার্ন বিশ্লেষণের জন্য বাণিজ্যিক বিচার প্রয়োজন হয় তার জন্য এজেন্ট তদনুসারে সংরক্ষণ করে।
অবশিষ্ট সিদ্ধান্তগুলি এজেন্ট হস্তান্তরে মানব ভূমিকাগুলিকে পুনরায় ডিজাইন করতে, যাচাই ও প্রতিক্রিয়ার জন্য হস্তান্তরগুলি ডিজাইন করতে এবং মানব ইনপুট থেকে স্বয়ংক্রিয় উন্নয়ন লুপ গড়ে তুলতে ফোকাস করে। এটি নিশ্চিত করে যে এজেন্ট সিস্টেমটি ব্যবসার চাহিদার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে যখন বাস্তব ব্যবহারের মাধ্যমে ধারাবাহিকভাবে উন্নতি করে।
উৎস: Towards Data Science · সারাংশ: HeadlinesBriefing