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.
