Parloa ярихад таатай үйлчилгээний агент бүтээдэг

Parloa байгуулагдаад удаагүй байх үед хамтран үүсгэн байгуулагч Стефан Оствальд багийнхаа анхны дуу хоолойн үйлчилгээнүүдийг хөгжүүлж байсан даатгалын дуудлагын төвд нэг өдөр ажиллажээ. Тэр агентуудын хажууд сууж, нууц үг шинэчлэх, даатгалын нөхцөл асуух, энгийн өөрчлөлт хийх зэрэг ижил яриа дахин дахин өрнөхийг сонсов. Тэрээр энэ ажлын ихэнхийг автоматжуулж болохыг ойлгожээ.

Үүний дараа Берлинд төвтэй Parloa⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) олон тооны хэрэглэгчийн харилцааг автоматжуулах дүрэмд суурилсан дуу хоолойн агентууд бүтээж эхэлсэн.

ChatGPT гарч ирснээр тус компани GPT‑5.4 зэрэг шинэ үеийн загварт суурилсан өнөөгийн AI Agent Management Platform (AMP)-аа хөгжүүлэх болсон.

AMP нь байгууллагуудад хэрэглэгчийн үйлчилгээний харилцааг өргөн хүрээнд загварчлах, нэвтрүүлэх, удирдах боломж олгодог. Багууд хатуу тогтоосон зорилго, урсгал зураглахын оронд зан байдлыг энгийн хэлээр тодорхойлж, дотоод системүүдтэй холбон, суурилуулсан симуляци ба үнэлгээг ашиглан хурдан сайжруулдаг.

Parloa эдгээр харилцааг эхнээс нь дуустал хариуцаж, энгийн чиглүүлэлтээс эхлээд олон алхамт нарийн хүсэлт хүртэл бүгдийг боловсруулдаг. Гүйцэтгэл, саатал, онцгой тохиолдол бүр чухал бодит орчинд тогтвортой ажиллахад гол анхаарлаа хандуулдаг. Үүний тулд Parloa загваруудыг нэвтрүүлэхээсээ өмнө хэрэглэгчийн бодит хувилбаруудаар тасралтгүй туршдаг.

Parloa-гийн Agent Management Platform (AMP) нь бизнесийн хэрэглэгчид болон салбарын мэргэжилтнүүд код бичихгүйгээр AI агент бүтээхэд зориулагдсан.

"AMP-ийн тусламжтайгаар бизнесийн өөр өөр нэгжийн салбарын мэргэжилтнүүд агентуудаа өөрсдөө бүтээж, API-уудыг илүү хялбар, цомхон аргаар холбож чадна" гэж О’Райли хэлсэн.

Ерөнхийдөө AMP нь брэндүүдэд AI агентын амьдралын мөчлөгийг бүхэлд нь удирдах боломж олгодог. Ингэхдээ техникийн бус багуудад агентыг ашиглалтад оруулахаас өмнө хэрхэн ажиллахыг нь илүү хялбараар тодорхойлох боломж өгдөг. Салбарын мэргэжилтнүүд код бичих, хатуу зорилгын мод зураглахын оронд агентын үүрэг, заавар, хэрэгсэл, хязгаарыг энгийн хэлээр тогтоодог. Энэ тохиргоо нь загварт ямар өгөгдөл өгөх болон систем бодит орчинд хэрхэн ажиллах суурь болдог.

Агентыг тодорхойлсны дараа, нэвтрүүлэхээс өмнө туршина. Parloa GPT‑5.4 зэрэг загварыг ашиглан хэрэглэгчийн яриаг дуурайлгадаг бөгөөд нэг загвар нь залгагчийн дүрд орж, нөгөө нь тохируулсан агентыг ажиллуулдаг. Багууд эдгээр харилцааг шууд шалгаж, өөрчлөлтүүдийг бодитой хувилбараар туршин, ашиглалтад оруулахаасаа өмнө сайжруулах боломжтой.

Дараа нь ижил загварууд тогтмол шалгалт болон Том хэлний загварыг (LLM) шүүгч болгон ашигласан оноолтыг хослуулан эдгээр яриаг үнэлдэг. Ингэснээр агент зааврыг дагасан эсэх, хэрэгслийг зөв ашигласан эсэх, үүрэг даалгаврыг хүлээлтийн дагуу гүйцэтгэсэн эсэх харагдана.

Бодит ярианы үеэр AMP-ийн зохицуулалтын давхарга агентын тохиргоо болон ярианы хам сэдвийг OpenAI загварт өгч, хариулт үүсгэх, RAG-аар мэдээлэл татах эсвэл хэрэглэгчийн арын системтэй ажиллах хэрэгслийг идэвхжүүлдэг. Шинэ үеийн загварууд бодит хэрэглээнд илт ахиц үзүүлэх бүрд Parloa энэ давхаргыг тэдгээрээр тасралтгүй шинэчилдэг.

Ярианы дараа, OpenAI-д суурилсан тусдаа ажлын урсгалууд харилцааг хураангуйлж, хэрэглэгчийн зорилгыг ангилан, тогтоосон дүрмийн дагуу гүйцэтгэлийг үнэлдэг.

Агентууд илүү нарийн төвөгтэй болохын хэрээр нэг цул өгөгдлийг арчлахад улам хэцүү болсон. Жижиг өөрчлөлт ч санаандгүй дагавар үүсгэж болдог байв. Үүнийг шийдэхийн тулд, Parloa модульчилсан арга нэвтрүүлсэн. Танин баталгаажуулах, захиалга өөрчлөх, бүртгэл шинэчлэх зэрэг үүрэг даалгаврыг тусдаа дэд агентуудад хувааснаар заавар дагах чадвар сайжирч, системийг цааш хөгжүүлэхэд хялбар болдог.

Үүний зэрэгцээ платформ найдвартай байдал хамгийн чухал хэсгүүдэд тогтмол хяналт ашигладаг. Байгууллагууд чухал алхмуудыг зөв дарааллаар гүйцэтгэхийн тулд зохион байгуулалттай API хэлхээ болон үйл явдалд суурилсан логик тодорхойлж, уян хатан яриаг урьдчилан таамаглахуйц гүйцэтгэлтэй тэнцвэржүүлж чадна.

Parloa агентыг ашиглалтад оруулахаас өмнө GPT‑4.1, GPT‑5‑mini зэрэг загвараар хэрэглэгчийн бодитой харилцааг дуурайлгаж, дараа нь Том хэлний загварыг (LLM) шүүгч болгон ашиглах арга болон тогтмол дүрмийг хослуулан үнэлдэг. Ингэснээр багууд онцгой тохиолдлуудыг туршиж, хурдан сайжруулан, хэрэглэгчдийг алдаатай тулгарахаас өмнө гүйцэтгэлийг баталгаажуулна.

Parloa голчлон томоохон байгууллагуудтай ажилладаг бөгөөд тэдэнд чадавхаас дутахгүй тогтвортой байдал чухал.

"Шинэ загвар гарах бүрд бид жишиг туршилтын цогцоо тухайн загвар дээр ажиллуулдаг", "Бидний хувьд аливаа зүйл зөвхөн онолын жишиг туршилтад бус, бодит хэрэглээний хувилбарт ажиллах нь маш чухал." гэж Ахлах хэрэглээний судлаач Маттеус Дойч хэлсэн.

Parloa хийсвэр жишиг үзүүлэлтэд найдахын оронд бодит орчны агентуудыг хуулбарлан, симуляци ба үнэлгээний дамжлагаар ажиллуулдаг. Эдгээр туршилт нь бодитой нөхцөлд заавар дагах найдвартай байдал, API дуудах тогтвортой байдал, саатал болон нийт гүйцэтгэлийг хэмждэг.

Эдгээр үнэлгээгээр ямар загвар бодит орчинд ашиглахад бэлэн болохыг тогтоодог. Хэрэглэгчийн бодит хувилбаруудад найдвартай ажилласан загваруудыг л нэвтрүүлдэг.

"Байгууллагын хэрэглэгчдэд шилжилтийн бодит зардал гардаг", "Систем бодит орчинд ажиллаж эхэлмэгц тэд тогтвортой байдлыг нь хадгалж, зөвхөн үр ашиг нь тодорхой болсон үед л сольдог" гэж Дойч хэлсэн.

Үүний үр дүнд системүүд өргөн хүрээнд ч бодит орчинд урьдчилан таамаглахуйц ажилладаг. Хэрэглэгчтэй хийсэн сая сая харилцааны ихэнх нь саадгүй шийдэгддэг. Дуудлагыг хүний агент руу шилжүүлсэн ч, энэ нь алдаанаас үүдсэн байх нь ховор. Нэг нэвтрүүлэлтийн явцад, дэлхийн аялал жуулчлалын компани хүний агенттай холбогдох хүсэлтийг 80%-иар бууруулжээ.

Үнэлгээг эн тэргүүнд тавьдаг энэ хандлага нь Parloa-г ялгаруулах гол хүчин зүйл болж, бодит орчны найдвартай байдлыг алдагдуулахгүйгээр хурдан ажиллах боломж олгосон.

Дуу хоолой нь бичвэрт чатаас өөр төрлийн хязгаарлалт бий болгодог. Харилцаа бүр яриаг бичвэр болгох, загварын сэтгэн бодох үйл явц, бичвэрийг яриа болгох гэсэн бага сааталтай дамжлагаар дамждаг.

Энэ дамжлагад саатал шийдвэрлэх ач холбогдолтой. Загварын давхаргын өчүүхэн саатлууд ч хуримтлагдан залгагчид мэдэгдэхүйц завсарлага үүсгэдэг тул загвар сонгох, оновчлох арга барилд нөлөөлнө.

Parloa нь саатал, хариултын чанар, заавар дагалтыг анхааран бодит цагийн хэрэглээний гүйцэтгэлийг оновчлохын тулд OpenAI-тай нягт хамтран ажилладаг. Баг загварын шинэ хувилбаруудыг хэрэглэгчийн бодит харилцаанд нэвтрүүлэхээсээ өмнө бодит орчинтой төстэй нөхцөлд тасралтгүй үнэлж, ачааллын туршилт хийдэг.

Parloa дуу хоолойн системийн бүрэлдэхүүн хэсэг бүрийг тусад нь дараах байдлаар үнэлдэг:

• Яриаг бичвэр болгох системүүдийн үгийн алдааны түвшнийг, ялангуяа даатгалын дугаар эсвэл дансны таних тэмдэг зэрэг эмзэг өгөгдөл дээр туршдаг.
• Бичвэрийг яриа болгох загварын дуу хоолой бодит хэрэглэгчдэд хэр байгалийн сонсогдож байгааг сохор сонсголын туршилтаар үнэлдэг. Дараа нь бодит орчинд тогтвортой ажиллаж буйг баталгаажуулахын тулд эдгээр үр дүнг хэрэглэгчийн бодит харилцаатай тулган шалгадаг.
• Ярианаас ярианд буулгах загваруудыг саатал, нарийвчлал, өртөгт төвлөрөн бодит орчинд ашиглахад бэлэн эсэхийг одоогоор үнэлж байна.

Эдгээр системийг анхнаас нь дэлхий даяар нэвтрүүлэхээр бүтээсэн. Жишиг туршилтууд олон хэлийг хамарч, хэрэглэгчид дэлхийн янз бүрийн бүс нутагт үйл ажиллагаа явуулдаг. Олон хэл дээрх энэхүү нягт ажиллагаа нь Parloa-ийн Европ гарал үүсэл болон ганц хэл, бүсээр хязгаарлахгүйгээр зах зээл бүрд тогтвортой гүйцэтгэл шаарддаг байгууллагын хэрэглэгчдийн хүлээлтийг илэрхийлдэг.

Өнөөдөр Parloa-ийн агентууд жижиглэн худалдаа, аялал жуулчлал, даатгал зэрэг салбарт сая сая яриаг хариуцаж, тусламж үйлчилгээг автоматжуулахаас эхлээд теле дэлгүүр хэсэлт зэрэг орлого бүрдүүлэх урсгал хүртэлх хэрэглээг дэмждэг.

Parloa нь хэрэглэгчийн үйлчилгээ бүрэн мультимодал туршлага болон хөгжиж байна гэж үздэг.

Яриа утсаар эхэлж, чатаар үргэлжлэн, явцдаа холбоос эсвэл интерактив элемент агуулж болно. AMP алхам бүрийг тусдаа урсгал гэж үзэхийн оронд нэг цогц харилцаа болгон боловсруулахад зориулагдсан. Цаашид AI агентууд хэрэглэгчийн замналд вэбсайт, гар утасны апптай адил чухал байр суурь эзэлж магадгүй.

Байгууллагууд хэрэглэгчийн харилцааны улам их хэсгийг автоматжуулахын хэрээр Parloa AI агентуудыг дэлхийн хэмжээнд ажиллахуйц найдвартай, уян хатан, итгэл даахуйц болгоход анхаарч байна.