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AI・機械学習
AIエージェントを構築・オーケストレーションする
アプリの内側で働くエージェント。ナレッジベースを読み、サインイン中ユーザーの行だけを見て、付与された能力だけで行動します。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
なぜエージェントはアプリの内側にいるべきか
エージェント基盤は会話窓を渡し、知識の置き場、触れる範囲、誰が何を見たか、どこで回答を止めて行動するかを別問題にしがちです。エージェント自体は簡単です。境界、記憶、仕事を持つエージェントはシステムです。
Klivはエージェントを、それが働くアプリの内側に構築します。部品商社のエージェントは業務の上に浮かず、ストアが描画する同じカタログ行を読み、サインイン中顧客の注文だけを見て、明示的に付与された能力だけで行動します。
エージェントを構成するもの
信頼できる顧客対応エージェントを作る6つのオブジェクト。
ナレッジベース
仕様書、トルク表、カタログPDFをアップロードして意味索引します。エージェントはインターネットの平均ではなく自社文書から答えます。
能力
注文検索、見積もり下書き、返品登録などをひとつずつ付与します。付与していないものは存在しません。
ユーザーの窓
エージェントはサインイン中ユーザーの行レベルアクセスを引き継ぎます。顧客は自分の注文だけを見ます。
会話ログ
すべての会話は自社データベースの行です。検索、確認、監査できます。
引き継ぎ
質問がエージェントの範囲を超えたら、会話ログ付きでサポートスレッドを開きます。人はゼロから始めません。
スケジュールされた仕事
夜間に古い見積もりを旗付けし、月曜に未回答質問をSlackへまとめます。聞かれるのを待たない仕事もあります。
最初のエージェントの最初の週
部品商社が5営業日で顧客回答まで進む流れです。
月曜、コーパスを入れる
40本のカタログPDFと返品規定をナレッジベースに入れます。昼には自社ページから仕様質問に答えます。
火曜、最初の能力
注文検索を付与します。返品規定の説明だけでなく、この顧客の実注文を読めるようになります。変わったのはプロンプトではなく付与です。
水曜、壁をテスト
Scenarioが顧客Aとしてサインインし、顧客Bの注文を聞きます。使い捨てデータベース分岐で実アプリを動かし、拒否を記録します。
木曜、エスカレーション
未解決会話がサポートスレッドを開き、オンコールSlackへ通知します。エージェントの仕事には止め時も含まれます。
金曜、本番で観察
実質問が届きます。午後に会話ログを読み、つまずいた場所のナレッジベースを補います。
最初のエージェントを説明する
注文デスクエージェント
マニュアル、注文状況、返品。
“顧客ポータルに、アップロード済み製品マニュアルから回答し、サインイン中顧客の注文状況を確認し、返品リクエストを登録できるエージェントを作って。”
予約エージェント
サービス質問、空き枠。
“アップロードしたサービス説明から質問に答え、サインイン中顧客の空き枠を予約できるエージェント付き予約アプリを作って。”
社内ポリシーエージェント
手順を読み、未解決は引き継ぐ。
“スタッフがアップロード済み手順から答えるエージェントに質問でき、未解決質問はサポートスレッドに上がる社内ツールを作って。”
オーケストレーションの実体
複数のエージェント、複数の職務記述書。 ひとつのアプリで、注文検索と返品を持つ顧客向けエージェントと、粗利データを読む社内エージェントを分けられます。境界は能力付与と行ルールです。
IDが先です。 エージェントはサインイン中ユーザーに仕えます。メール、GoogleまたはFacebookサインイン、パスキー、2要素認証。誰が聞いているかは会話前に確定します。
フィードバックループは内蔵です。 会話ログはコーパスの薄い場所を示します。ナレッジベースはいつでも文書を受け取れ、変更はアプリの他部分と同じテスト済み公開ゲートを通ります。
能力付与、索引、会話ログの実際は エージェントの詳説 で全体を見られます。
最初のエージェントの前に
エージェントが作り話をしない仕組みは？
グラウンディングと境界です。自社が作ったナレッジベースから答え、付与された能力だけで行動します。コーパスにない時は会話ログ付きでエスカレーションします。
答えるだけでなく行動できますか？
はい。注文検索、予約、リクエスト登録など、明示的に付与した能力を通じて行動できます。すべてサインイン中ユーザーの権限で実行されます。
何を話していたか見られますか？
すべての会話が自社データベースの会話ログとして保存されます。読み、検索し、弱い会話をナレッジベースのTODOにできます。
AIインフラを運用する必要は？
ありません。ナレッジベース索引、エージェント実行、会話ログ保存はKlivが構築するアプリの一部です。ベクトルDBやモデルサーバーを運用しません。
クリエイターが構築
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