Команды часто сосредотачиваются на инженерии систем агентов, пренебрегая продуктом, рабочими процессами и человеческими решениями, определяющими реальное влияние на бизнес. Этот пробел часто приводит к тому, что сложные системы агентов разворачиваются, но не способны значимо изменить способ выполнения работы. На основе опыта создания систем агентов для управляемого ИТ-провайдера более чем на 100 миллионов долларов, решающего проблему удержания клиентов, emerge пять основных принципов для создания систем агентов, которые успешно работают в производстве, заслуживают доверия и улучшаются с течением времени.
Первый принцип подчёркивает необходимость настройки формы продукта под бизнес-процессы, а не использования чат-интерфейсов по умолчанию. Обнаружение оттока клиентов начинается, когда поступают новые доказательства, и должно работать непрерывно в фоновом режиме, что делает систему, ориентированную на события и состояния, более уместной, чем подход на основе чата. Система отслеживает повторяющиеся проблемы обслуживания среди клиентов и эскалирует только те, которые соответствуют определённым критериям.
Второй принцип рекомендует предоставить каждому этапу рабочего процесса самому простому механизму, который хорошо справляется с ним. Вместо того чтобы передать весь процесс одному агенту, система использует агента-резюме для языкового суждения, семантическое сходство для группировки тикетов, детерминированный код для порогов повторения и оставляет расследование агентом для сложного анализа паттернов, требующего коммерческого суждения.
Оставшиеся принципы сосредоточены на переработке человеческих ролей при передаче агентов, проектировании передач для проверки и обратной связи, а также создании петель самосовершения на основе человеческого ввода. Это гарантирует, что система агентов остаётся выровненной с потребностями бизнеса, постоянно улучшаясь благодаря реальному использованию.
Источник: Towards Data Science · Сводку подготовил HeadlinesBriefing