As equipes frequentemente se concentram pesado na engenharia de sistemas de agentes enquanto negligenciam o produto, o fluxo de trabalho e as decisões humanas que determinam o impacto real nos negócios. Esta negligência frequentemente leva a sistemas de agentes sofisticados sendo implantados mas falhando em mudar significativamente como o trabalho é feito. Baseado na experiência de construir sistemas de agentes para um provedor de TI gerenciado com mais de 100 milhões de dólares, enfrentando a retenção de clientes, cinco princípios fundamentais emergem para criar sistemas de agentes que tenham sucesso em produção, ganhem confiança e melhorem com o tempo.
O primeiro princípio enfatiza adaptar a forma do produto ao fluxo de trabalho empresarial em vez de usar por padrão interfaces de bate-papo. A detecção de rotatividade começa quando nova evidência chega e deve ser executada continuamente em segundo plano, tornando um sistema orientado a eventos e com estado mais apropriado do que uma abordagem baseada em bate-papo. O sistema monitora problemas de serviço recorrentes entre clientes e apenas escala aqueles que atendem a critérios específicos.
O segundo princípio defende dar cada etapa do fluxo de trabalho ao mecanismo mais simples que a trabalhe bem. Em vez de entregar todo o fluxo de trabalho a um único agente, o sistema usa um agente de resumo para julgamento linguístico, similaridade semântica para agrupar tickets, código determinístico para limiares de recorrência e reserva a investigação do agente para análise de padrões complexos que exigem julgamento comercial.
Os princípios restantes se concentram em redesenhar os papéis humanos nas transferências de agentes, projetar transferências para verificação e feedback, e construir loops de auto-melhoria a partir da entrada humana. Isso garante que o sistema de agentes permaneça alinhado às necessidades comerciais enquanto se melhora continuamente através do uso no mundo real.
Fonte: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing