«`html
Проблема: Почему текущие подходы к ИИ-агентам не работают
Если вы когда-либо разрабатывали чат-бота на основе модели LLM, вы сталкивались с проблемами, когда агенты не выполняют задачи надежно. Эти системы часто не могут повторять действия и не справляются с задачами, уходя от темы и создавая плохой опыт для клиентов.
Ограничения традиционных стратегий
Обычные подходы к решению этих проблем имеют свои недостатки:
- Длинные подсказки: Хотя это может уменьшить нежелательное поведение, это не предотвращает уход от темы, что может привести к значительным задержкам.
- Ограничения: Это может быть эффективным, но часто приводит к закрытию чат-бота при малейшем отклонении, что ухудшает пользовательский опыт.
Влияние на бизнес
- Потеря доверия: Пользователи теряют доверие к боту и вашему бренду, когда ответы неверные или неполные.
- Юридические риски: Чат-бот, который делает несанкционированные или ошибочные заявления, может создать юридические и финансовые риски.
- Потеря продаж: Когда агент уходит от сценария, конверсии и продажи страдают.
- Потеря клиентов: Непрофессиональный или вводящий в заблуждение чат-бот может навсегда оттолкнуть клиентов.
Реальные примеры проблем
- Агент службы поддержки в банке, дающий непоследовательные советы.
- Агент по продажам на сайте электронной коммерции, неверно описывающий или оценивающий продукты.
- Агент медицинских услуг, предлагающий неподтвержденные медицинские советы.
Новое решение: Parlant
Parlant предлагает динамическую систему контроля, которая гарантирует, что агенты следуют вашим бизнес-правилам. Вот как это работает:
Контекстуальная оценка
Когда чат-бот должен ответить, Parlant оценивает контекст разговора и загружает соответствующие правила.
Поведенческие правила
Эти правила формируют тон, стиль и содержание ответов чат-бота.
Механизмы самокритики
Перед генерацией окончательного ответа Parlant проводит процесс самокритики, чтобы убедиться, что ответ соответствует правилам.
Как работает Parlant
Основные компоненты Parlant включают правила, глоссарий, проверку согласованности и сервис инструментов.
1. Правила
Правила определяют, как ваш чат-бот должен реагировать в конкретных ситуациях. Parlant автоматически внедряет только актуальные правила в контекст LLM в реальном времени.
2. Проверка согласованности
Parlant проверяет правила на внутреннюю согласованность и обеспечивает прозрачность в принятии решений агентом.
3. Глоссарий
Глоссарий определяет специализированные термины, которые чат-бот должен распознавать.
4. Сервис инструментов
Сервис инструментов позволяет чат-боту вызывать внешние API или сторонние инструменты для работы с реальными данными.
Дополнительные функции: Ограничения и модерация контента
Parlant интегрируется с сервисами для предварительной фильтрации вредоносного контента, обеспечивая безопасные взаимодействия.
Эволюция разработки агентов
Parlant позволяет вам поэтапно строить и улучшать вашего чат-бота, начиная с базовых правил и развивая агента по мере изучения потребностей клиентов.
Как попробовать Parlant?
Исходный код доступен на GitHub. Мы рекомендуем вам ознакомиться с ним, так как это будет расти в трендах 2025 года.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Следите за новостями об ИИ в нашем Telegram-канале.
Попробуйте AI Sales Bot на saile.ru. Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
