Zendesk го користи OpenAI за да изгради адаптивни сервисни агенти фокусирани на решенија

Zendesk им помага на бизнисите да испорачуваат одлични кориснички искуства повеќе од една деценија. Неговата платформа поддржува повеќе од 4,6 милијарди решенија секоја година.

На почетокот на 2023 година, Zendesk почна тесно да соработува со OpenAI за да истражи како ВИ може да ги преобликува сервисот и развојот на производи. Денес Zendesk пилотира нова класа ВИ агенти⁠(се отвора во нов прозорец), поддржани од модели на OpenAI, кои не само што управуваат со цели разговори туку и автономно планираат и извршуваат одговори:

• Намалување на времето за поставување од денови на минути
• Зголемување на стапките на автоматизација до 80%
• Давање целосна контрола на тимовите врз тоа како се однесува ВИ

Дури и најсофистицираните сервисни платформи се соочуваат со ограничувања кога станува збор за традиционалната автоматизација. Стандардниот модел се потпираше на класификација на намера: предвиди намера, активирај однапред дефиниран дијалог или работен тек и надевај се дека клиентот ќе го следи сценариото.

Оваа поставеност функционираше за структурирани интеракции, но брзо се распаѓаше кај нијанси, дополнителни прашања или гранични случаи.

„Стариот свет беше порака влегува, одговор излегува“, вели Adrian McDermott, CTO во Zendesk. „Вистинските клиенти се премислуваат, поставуваат појаснувачки прашања и очекуваат ВИ природно да ги следи. Во сервисот, единствениот исход што е важен е решението, а досега ботовите беа донекаде ограничени во својата способност да го постигнат.“

Zendesk почна да работи со OpenAI за да усвои генеративен пристап со Retrieval-Augmented generation (RAG) за основни FAQ интеракции. Денес нивниот фокус се префрли кон генеративно расудување што им овозможува на ВИ агентите самостојно да планираат и извршуваат задачи.

Новата класа агентски ВИ агенти на Zendesk е наменски создадена за сервис. Поддржани од модели на OpenAI како GPT‑4o, агентите не само што одговараат на прашања — тие водат разговори, расудуваат низ контекстот и се движат кон решение.

Платформата користи мултиагентска архитектура составена од специјализирани агенти како:

• Агент за идентификација на задачи: Наместо да се потпира на рачна обука, овој ВИ агент води вистински разговор за да разбере што му треба на корисникот, поставувајќи појаснувачки прашања и разликувајќи слични проблеми.
• Конверзациски RAG агент: Го проширува традиционалниот RAG со втемелување во повеќекратен разговор. На пример, кога корисник прашува за опции за плаќање, агентот може дополнително да праша каде се наоѓа корисникот пред да извлече политики специфични за регионот.
• Агент за составување процедури: Балансирајќи меѓу автономија и контрола, агентот на Zendesk за усогласеност со процедури ги претвора деловните правила од природен јазик во структуриран тек, осигурувајќи дека ВИ разбира и визуелно прикажува како да ги изврши процедурите на компанијата.
• Агент за извршување процедури: Спроведува дејства со повикување API, активирање работни текови и ажурирање системи, сето тоа во рамки на логиката дефинирана од бизнисот.

Со комбинирање на RAG со расудување, ВИ агентите на Zendesk сега можат да се вклучат во повеќечекорни разговори, да поставуваат дополнителни прашања и да ги приспособуваат одговорите врз основа на корисничкиот влез. Ова ѝ овозможува на платформата автономно да решава сложени проблеми, без потпирање на крути текови на дијалог.

„Му дадовме на ботот поголема автономија во водењето на разговорот, додека работи во рамки на заштитните механизми на Zendesk за квалитет и точност“, вели McDermott. „Процесот започна со разбирање на проблемот на клиентот со силен фокус на движење кон решение.“

Една од најголемите промени во развојот на ВИ агентите на Zendesk е нивната еволуција кон хибриден модел на развој, каде агентите можат беспрекорно да се движат меѓу текови на дијалог и генеративни процедури во рамки на еден разговор.

Со новиот градител на ВИ агенти, бизнисите можат да дефинираат процедури на природен јазик. ВИ агентот потоа планира тек на дејствување користејќи адаптивно расудување и прикажува преглед на предложените чекори пред да стане активен.

Контролите за ВИ расудување обезбедуваат видливост во реално време во тоа како размислуваат ВИ агентите, осигурувајќи дека тимовите можат да ја ревидираат секоја конверзација преку преглед на синџирот на мисла (CoT) на агентот за да разберат како се донесени одлуките.

Оваа промена го намалува времето за поставување од денови на минути и ја прави генеративната автоматизација достапна за многу поширок круг клиенти на Zendesk.

Во позадина, Zendesk спроведува ригорозна програма за внатрешен бенчмаркинг за да ги избере и распореди најдобрите модели и да ги прилагоди промптите за секој случај на употреба. Тимот ги зема предвид латентноста, трошокот и квалитетот, тестирајќи нови модели како o3‑mini на OpenAI за случаи на употреба што се движат од RAG до задачи за расудување во позадина.

Овој процес му овозможува на Zendesk да евалуира, тестира и распореди нови модели за помалку од 24 часа.

Zendesk ги следи перформансите и пред и по распоредувањето, користејќи офлајн евалуации и метрики во живо како стапка на решавање, стапка на уредување и латентност. Секоја одлука за модел е документирана и подложна на ревизија, обезбедувајќи транспарентност и сигурност како што системот се развива.

Оваа година, Zendesk планира да оди чекор понатаму: да воведе платформа за самопослужен бенчмаркинг за секој инженерски тим во Zendesk да може да тестира и распоредува модели без практична поддршка од експерти за машинско учење.

Zendesk моментално ја пилотира новата агентска ВИ платформа со клиенти кои рано ја усвојуваат. Платформата е дизајнирана лесно да се интегрира со постојните поставки, забрзувајќи го патот на клиентите до 80% автоматизација без да мораат да градат од почеток.

Иако пошироки метрики ќе следат подоцна во 2025 година, раните повратни информации се силни: побрзо поставување, попрецизни одговори и понепречени кориснички патувања низ секој канал.