Parloa creează agenți de suport cu care clienții vor să discute

La începuturile Parloa, cofondatorul Stefan Ostwald a petrecut o zi într-un centru de apeluri al unei companii de asigurări, unde echipa sa dezvoltase primele experiențe vocale. Stând alături de operatori, a ascultat aceleași conversații repetându-se neîncetat: resetări de parole, întrebări despre polițe, modificări de rutină. Și-a dat seama că o mare parte din această muncă putea fi automatizată.

După această experiență, compania berlineză Parloa⁠(se deschide într-o fereastră nouă) a început să dezvolte agenți vocali bazați pe reguli, pentru a automatiza interacțiunile cu clienții în volume mari.

Odată cu apariția ChatGPT, compania a evoluat și a creat actuala platformă de gestionare a agenților AI (AMP), construită pe o nouă generație de modele, inclusiv GPT‑5.4.

AMP le permite companiilor să proiecteze, să lanseze și să gestioneze la scară largă interacțiunile de servicii pentru clienți. În loc să configureze intenții și fluxuri rigide, echipele definesc comportamentul în limbaj natural, se conectează la sistemele interne și fac rapid îmbunătățiri folosind simulările și evaluările integrate.

Parloa gestionează integral aceste interacțiuni, de la simpla direcționare până la solicitări complexe, cu mai mulți pași. Accentul este pus pe consecvența în producție, unde contează performanța, latența și cazurile-limită. În acest scop, Parloa testează continuu modelele în scenarii reale ale clienților înainte de a le lansa.

Platforma de gestionare a agenților (AMP) de la Parloa este concepută astfel încât utilizatorii de business și experții în domeniu să poată crea agenți AI fără să scrie cod.

„Cu AMP, experții în domeniu din diferite departamente pot crea efectiv agenții și conecta API-urile într-un mod mult mai eficient și mai simplu”, afirmă O’Reilly.

În linii mari, AMP le permite brandurilor să gestioneze întregul ciclu de viață al unui agent AI. Platforma le oferă echipelor fără pregătire tehnică o modalitate mai simplă de a defini comportamentul unui agent înainte ca acesta să intre în producție. În loc să scrie cod sau să configureze arbori rigizi de intenții, experții în domeniu stabilesc în limbaj natural rolul, instrucțiunile, instrumentele și limitele agentului. Această configurație devine baza modului în care îi sunt formulate solicitările modelului și în care sistemul se comportă în producție.

După definire, agentul este testat înainte de lansare. Parloa simulează conversații cu clienții folosind modele precum GPT‑5.4: un model joacă rolul apelantului, iar altul rulează agentul configurat. Echipele pot analiza direct aceste interacțiuni, pot testa modificările în scenarii realiste și le pot îmbunătăți înainte de lansare.

Aceleași modele sunt apoi folosite pentru a evalua conversațiile printr-o combinație de verificări deterministe și punctaje acordate de un LLM folosit ca arbitru. Astfel se poate vedea dacă agentul a urmat instrucțiunile, a folosit corect instrumentele și a finalizat sarcina conform așteptărilor.

În timpul unei conversații live, arhitectura de orchestrare AMP transmite unui model OpenAI configurația agentului și contextul conversației, pentru ca acesta să genereze un răspuns, să preia informații prin RAG sau să declanșeze instrumente care interacționează cu sistemele backend ale clienților. Parloa actualizează continuu acest nivel cu cele mai noi generații de modele, pe măsură ce acestea demonstrează avantaje clare în utilizarea reală.

După conversație, fluxuri de lucru separate, bazate pe OpenAI, rezumă interacțiunea, clasifică intenția clientului și evaluează performanța conform regulilor definite.

Pe măsură ce agenții au devenit mai complecși, întreținerea unei singure solicitări monolitice a devenit mai dificilă. Modificările minore puteau produce efecte secundare nedorite. Pentru a rezolva problema, Parloa a introdus o abordare modulară. Sarcini precum autentificarea, modificarea rezervărilor sau actualizarea conturilor pot fi repartizate unor subagenți diferiți, ceea ce îmbunătățește respectarea instrucțiunilor și simplifică evoluția sistemelor în timp.

În același timp, platforma include mecanisme de control deterministe acolo unde fiabilitatea este esențială. Companiile pot defini lanțuri API structurate și logică bazată pe evenimente pentru a se asigura că pașii esențiali au loc în ordinea corectă, echilibrând flexibilitatea conversației cu o execuție previzibilă.

Parloa folosește modele precum GPT‑4.1, GPT‑5‑mini și altele pentru a simula interacțiuni realiste cu clienții înainte ca un agent să intre în producție, apoi le evaluează combinând un LLM folosit ca arbitru cu reguli deterministe. Astfel, echipele pot testa cazurile-limită, pot face rapid îmbunătățiri și pot valida performanța înainte ca eventualele erori să afecteze clienții.

Parloa lucrează în principal cu companii mari, pentru care consecvența este la fel de importantă ca funcționalitatea.

„Când apare un model nou, îl testăm cu suita noastră de evaluare comparativă”, afirmă Matthäus Deutsch, cercetător principal în științe aplicate. „Pentru noi este foarte important ca lucrurile să funcționeze nu doar în evaluări teoretice, ci și în cazuri reale de utilizare.”

În loc să se bazeze pe evaluări comparative abstracte, Parloa reproduce agenți reali din producție și îi trece prin fluxuri de simulare și evaluare. Aceste teste măsoară fiabilitatea respectării instrucțiunilor, consecvența apelării API-urilor, latența și performanța generală în condiții realiste.

Aceste evaluări stabilesc ce modele sunt pregătite pentru producție. Sunt lansate doar modelele care funcționează fiabil într-o gamă largă de scenarii reale ale clienților.

„Clienții de tip enterprise suportă un cost real de migrare”, afirmă Deutsch. „După ce un sistem funcționează în producție, îl mențin stabil și îl schimbă doar atunci când beneficiile sunt clare.”

Prin urmare, sistemele se comportă previzibil în producție, chiar și la scară largă. Din milioane de interacțiuni cu clienții, majoritatea conversațiilor sunt soluționate fără dificultăți. Chiar și atunci când apelurile sunt transferate către operatori umani, escaladarea este rareori cauzată de un eșec. Într-o implementare, o companie globală de turism a redus cu 80% solicitările de transfer către un operator uman.

Această abordare axată mai întâi pe evaluare a devenit un avantaj esențial, permițându-i companiei Parloa să avanseze rapid fără a sacrifica fiabilitatea în producție.

Interacțiunea vocală impune alte constrângeri decât chatul bazat pe text. Fiecare interacțiune trece printr-un flux cu latență redusă: transcriere vocală, raţionament al modelului și transformarea textului în voce.

În acest flux, latența este esențială. Chiar și întârzierile mici la nivelul modelului se cumulează în pauze sesizabile pentru apelant, influențând selectarea și optimizarea modelelor.

Parloa colaborează îndeaproape cu OpenAI pentru a optimiza performanța în cazurile de utilizare în timp real, concentrându-se asupra latenței, calității răspunsurilor și respectării instrucțiunilor. Echipa evaluează și testează continuu în condiții extreme noile versiuni ale modelelor, în medii similare producției, înainte de a le folosi în interacțiunile live cu clienții.

Parloa evaluează separat fiecare componentă a infrastructurii vocale:

• Sistemele voce-la-text sunt testate pentru rata de eroare la nivel de cuvânt, mai ales în cazul datelor sensibile, precum numerele polițelor sau identificatorii conturilor.
• Modelele de text-la-voce sunt evaluate prin teste de ascultare oarbe, pentru a stabili cât de naturală li se pare vocea utilizatorilor reali. Rezultatele sunt apoi verificate în raport cu interacțiuni reale ale clienților, pentru a asigura o performanță consecventă în mediile de producție.
• Modelele voce-la-voce sunt evaluate în prezent pentru a stabili dacă sunt pregătite pentru producție, cu accent pe latență, acuratețe și costuri.

Încă de la început, aceste sisteme au fost create pentru implementare globală. Evaluările comparative acoperă mai multe limbi, iar clienții operează în regiuni din întreaga lume. Această rigoare multilingvă reflectă atât originile europene ale Parloa, cât și așteptările clienților de tip enterprise, care au nevoie de performanțe consecvente pe toate piețele, nu doar într-o singură limbă sau regiune.

În prezent, agenții Parloa gestionează milioane de conversații în domenii precum comerțul cu amănuntul, turismul și asigurările, acoperind cazuri de utilizare de la automatizarea asistenței până la fluxuri generatoare de venituri, precum vânzările telefonice.

Parloa consideră că serviciile pentru clienți evoluează către o experiență complet multimodală.

O conversație poate începe la telefon, poate continua prin chat și poate include pe parcurs linkuri sau elemente interactive. În loc să trateze fiecare etapă ca pe un flux separat, AMP este concepută să le gestioneze ca pe o singură interacțiune. În timp, agenții AI ar putea deveni la fel de importanți în parcursul clienților precum site-urile web și aplicațiile mobile.

Pe măsură ce companiile automatizează o parte tot mai mare a interacțiunilor cu clienții, Parloa urmărește să facă agenții AI suficient de fiabili, flexibili și demni de încredere pentru a opera la scară globală.