Проблема: Почему текущие подходы к ИИ-агентам не работают

Если вы когда-либо разрабатывали чат-бота на основе LLM, вы сталкивались с проблемами, когда агенты не выполняют задачи надежно. Эти системы часто не могут выполнять задания, отклоняются от темы и создают плохой опыт для клиентов.

Ограниченные стратегии решения

Один из распространенных подходов — использование длинных и сложных подсказок. Это может снизить нежелательное поведение, но не предотвращает уход агента от темы. Другой метод — установка защитных рамок, что может ухудшить пользовательский опыт, так как бот может отключаться при малейших отклонениях.

Влияние на бизнес

Проблемы с ИИ-агентами могут привести к:

• Потере доверия: Пользователи теряют уверенность в боте и вашей компании.
• Юридическим рискам: Ошибочные заявления могут вызвать правовые последствия.
• Потере продаж: Отклонения от сценария снижают конверсии.
• Потере клиентов: Непрофессиональный бот может навсегда оттолкнуть клиентов.

Реальные примеры проблем

Некоторые примеры, где эти проблемы имеют значение:

• Агент по обслуживанию клиентов в банке дает непоследовательные советы.
• Продавец на сайте электронной коммерции неправильно описывает товары.
• Агент в сфере здравоохранения дает непроверенные медицинские советы.

Новое решение: Parlant

Parlant предлагает динамическую систему контроля, которая обеспечивает следование агентами вашим бизнес-правилам. Вот как это работает:

Контекстуальная оценка

Когда чат-боту нужно 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 самокритический анализ, чтобы убедиться, что ответ соответствует правилам.

Как работает Parlant

Основные компоненты Parlant:

• Правила: Определяют, как чат-бот должен реагировать в различных ситуациях.
• Проверка согласованности: Убедитесь, что правила не противоречат друг другу.
• Глоссарий: Определяет специализированные термины, чтобы поддерживать согласованность.
• Сервис инструментов: Позволяет чат-боту использовать внешние API для работы с реальными данными.

Дополнительные функции

Parlant также предлагает защитные меры и модерацию контента для обеспечения безопасных взаимодействий.

Эволюция разработки агентов

Parlant позволяет создавать и совершенствовать ваш чат-бот шаг за шагом, начиная с базовых правил и постепенно расширяя функционал.

Как попробовать Parlant?

Исходный код доступен на GitHub. Мы рекомендуем вам ознакомиться с ним и попробовать Parlant для улучшения разработки чат-ботов на основе LLM.

Как ИИ может изменить ваш бизнес?

Проанализируйте, где можно внедрить автоматизацию с помощью ИИ, и определите ключевые показатели эффективности. Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.