Projetando Agentes de IA

Novos tipos de Agentes de IA

Como mencionado anteriormente, nossos Agentes de IA foram inicialmente criados para serem usados no suporte ao cliente, mas com nosso novo foco no espaço Fintech, eles precisavam ser capazes de realizar vendas de produtos com base nas necessidades dos nossos clientes. A estrutura e a maneira como os Agentes de Suporte ao Cliente funcionavam não correspondiam aos requisitos para vendas de produtos, e sua natureza reativa não poderia fornecer os serviços exigidos de uma campanha, como perseguir ativamente clientes. Através de pesquisas e entrevistas com usuários, decidimos começar com 4 casos de uso para o espaço Fintech que os novos agentes de IA poderiam cobrir (ou seja, cobrança de dívidas e adoção de produtos). Esses casos de uso se tornaram novos tipos de Agentes que os usuários poderiam escolher durante o processo de criação. Mas por que dividi-los em tipos e não ter um Agente de IA que cobrisse todos os casos de uso? Ter tipos separados dependendo do caso de uso ajudará a especializá-los no contexto do ambiente em que trabalharão previamente. Em outras palavras, o usuário não precisará explicar ao Agente qual é seu objetivo principal, então os dados e o esforço exigidos do usuário são significativamente reduzidos.

Mais automação

Mais automação. Interações mais inteligentes. Menos trabalho manual. Seguimos esses três princípios no processo de design e os aplicamos ao criar a nova arquitetura da informação. Nosso principal objetivo era superar as entradas manuais demoradas e oferecer um sistema mais inteligente para ajudar o usuário com um mínimo de entrada. Adicionamos seções como o Conhecimento do Agente, uma opção para autogerar o conteúdo de um campo (por exemplo, os Benefícios do Produto) apenas adicionando uma URL relativa e até gerar conteúdo a partir de dados de seções preenchidas anteriormente. Estendemos esse recurso permitindo que o usuário obtivesse melhores sugestões de nosso LLM para suas entradas manuais (como uma pequena frase). Claro, tudo pode ser editado mais tarde para que o usuário tenha controle total.

Diretrizes & Objetivo do Agente

Com nosso objetivo em mente, queríamos abordar o processo de criação do Agente de IA de forma diferente para aumentar a usabilidade, especialmente para novos usuários, uma vez que a abordagem atual não produziu resultados muito bons devido à sua complexidade e falta de um fluxo de processo simples. Com a versão mais recente e aprimorada de nosso LLM, tivemos a oportunidade de abordar o processo fora da caixa: e se os dados pudessem ser autogerados em vez de criar fluxos manualmente? Em iterações anteriores, os usuários tinham que criar uma série de fluxos de diálogo que cobririam cada cenário, criar intenções e entidades que dariam mais contexto à IA, conectar uma coleção de fontes de dados e muito mais. E se, em vez disso, os usuários pudessem apenas instruir o Agente Virtual a alcançar um objetivo, e os meios para que ele o realizasse viriam de dados já existentes? Essa foi a visão para o “Objetivo” e “Diretrizes” do Agente.

Navegação/ Arquitetura da Informação (IA)

Na UI anterior, a navegação na página do Agente de IA foi criada em torno dos diálogos. Para aqueles que não estão familiarizados com este conceito, diálogos são componentes pequenos e independentes que definem o fluxo da conversa com base em gatilhos específicos. Por exemplo, quando um usuário envia uma mensagem de saudação (gatilho), os usuários podem definir a resposta específica que o Agente Virtual dará criando um diálogo. Isso significava que cada item de navegação era baseado em uma funcionalidade ou componente de suporte do sistema de diálogo e não estava organizado com um fluxo linear em mente, o que não ajudava os usuários a conhecer os passos certos necessários para completar o processo de criação do Agente. Na nova iteração, os diálogos ocupam um segundo lugar e se tornam um dos últimos passos opcionais necessários para concluir o processo de criação. Para a nova navegação, agrupamos todos os recursos necessários para um passo ou um processo ou com uma função semelhante juntos sob uma categoria. Com essa abordagem, concluímos com 5 elementos de navegação em comparação aos 8 que tínhamos antes. A maior mudança na UI foi a transição de uma navegação horizontal para uma barra lateral vertical e a incorporação de recursos e páginas específicas dentro das duas últimas abas.