Обновили агентскую платформу targetos, чтобы AI-агенты стабильнее работали в сложных клиентских сценариях, точнее использовали корпоративные данные и естественнее вели голосовые диалоги.
Изменения охватывают весь жизненный цикл продукта: развитие логики агента, управление контекстом, подключение базы знаний, тестирование перед запуском и контроль результатов после.
Контролируемое развитие поведения агента
По мере развития AI-агента меняются его сценарии, требования, подключённые инструменты и показатели эффективности. В новом релизе эти компоненты получили отдельные истории версий, поэтому видно, что именно поменялось и когда.
Внутри одного решения можно развивать несколько вариантов логики параллельно, проверять их и переносить подтверждённые изменения в основную версию. Это важно для действующих агентов, где обновление одного сценария не должно задевать остальные коммуникации.
Требования к поведению теперь можно представлять в виде диаграмм. Такой формат помогает зафиксировать этапы сценария, условия переходов и ожидаемые действия агента.
Для голосового и текстового каналов можно задавать разные требования. В чате агент отвечает более структурированно, в голосе использует короткие формулировки, которые нормально воспринимаются на слух.
Что это даёт бизнесу
Команда получает больше контроля над развитием решения. Новые сценарии можно проверить до внедрения, сохранив стабильность работающего агента и понятную историю изменений.
Точная работа с памятью и контекстом
Качество агента зависит не только от инструкций, но и от того, какие данные он получает, сохраняет и использует на разных этапах коммуникации.
Мы расширили управление контекстом в targetos. Для конкретного сценария можно определить, какую информацию агент учитывает в текущем диалоге, что сохраняет для следующего обращения, а какие временные данные не должны переноситься дальше.
Это особенно полезно в продолжительных процессах. Агент помнит выбранный клиентом продукт, статус обращения или согласованный следующий шаг, но не тянет за собой техническую информацию.
В сценариях с несколькими агентами точнее управляется передача информации между ними. Специализированный агент получает нужные данные о клиенте и задаче, не наследуя лишний контекст, который может повлиять на его ответы.
Как это работает
- Первый агент принимает обращение.
- Система выделяет релевантные данные.
- Специализированный агент продолжает работу с сохранением нужного контекста.
Что это даёт бизнесу
Агент лучше удерживает историю взаимодействия, последовательнее ведёт клиента по сценарию и реже выдаёт противоречивые ответы. Управляемая передача данных повышает предсказуемость сложных многоэтапных процессов.
Корпоративные знания и глубокое тестирование
В платформе появился новый формат базы знаний, «Вики». Он позволяет подключать статические документы и использовать их как источник информации для агента.
Одновременно усилили контроль качества ответов. Когда система не находит информацию с достаточным уровнем уверенности, агент не формирует ответ на основе ненадёжного совпадения, а сообщает, что нужные данные не найдены.
Это важно там, где ошибка влияет на решение клиента: консультации по условиям продукта, финансовым параметрам, регламентам и внутренним процедурам.
Расширились возможности симуляционного тестирования. Тестовые клиенты ведут себя вариативнее, а оценка учитывает не только достигнутый результат, но и последовательность действий агента.
Агенту недостаточно просто завершить оформление заявки. Он должен корректно пройти все обязательные этапы: уточнить запрос, получить необходимые данные, проверить условия и только затем выполнить целевое действие.
Что это даёт бизнесу
Агент получает доступ к структурированным знаниям и реже использует недостоверную информацию. Более глубокое тестирование помогает найти ошибки до выхода в реальные коммуникации и проверить устойчивость сценария в разных ситуациях.
Более естественные голосовые диалоги
В голосовом канале качество коммуникации зависит от деталей: правильного произношения данных, реакции на реплики собеседника и общего темпа разговора.
Ответы агента с цифрами теперь можно заранее подготовить к озвучиванию. Телефонные номера, даты, время, денежные суммы, проценты, дроби и единицы измерения преобразуются в форму, которую система синтеза произносит корректно.
Улучшили обработку коротких подтверждающих реплик: «ага», «угу», «да-да». Они не прерывают агента в середине утверждения, но учитываются, когда он задаёт вопрос и ждёт ответ.
В голосовые сценарии можно добавлять фоновые звуки под контекст коммуникации. Разговор становится менее стерильным и ближе к привычной клиенту звуковой среде.
Дополнительные механизмы позволяют настроить произношение названий, аббревиатур и сложных конструкций, а также исключить слова, которые агент не должен использовать в диалоге.
«Голос прощает меньше всего ошибок: неправильно произнесённая цифра или сумма клиент замечает мгновенно, в отличие от опечатки в чате. Поэтому в этом релизе мы отдельно занимались именно тем, что происходит на стыке текста и звука, а не только логикой диалога».
Что это даёт бизнесу
Речь агента становится точнее и естественнее. Он лучше держит ритм разговора, корректно озвучивает чувствительные данные и стабильнее соблюдает требования к формулировкам. Это важно в банковских, страховых, медицинских, логистических и сервисных сценариях, где агент постоянно работает с номерами, датами, адресами и суммами.
Аналитика, интеграции и контроль эксплуатации
Каждый агент, созданный на платформе targetos, получает собственный аналитический дашборд. Он формируется как часть решения и обновляется по мере поступления новых данных.
На дашборде видно результаты работы агента и актуальность показателей. Это помогает быстрее замечать изменения в качестве коммуникаций и определять, что дорабатывать дальше.
Появился общий поиск по агентам, базам знаний, инструментам и другим объектам. Для заданий обзвона стала доступна прозрачная информация об авторах и истории изменений, а права доступа наследуются автоматически.
Новый коннектор с Открытыми линиями Битрикс24 позволяет подключать AI-агентов к уже используемым каналам поддержки и продаж.
В аудите диалогов можно корректировать ошибочную классификацию автоответчиков, что улучшает качество последующего анализа звонков.
Что это даёт бизнесу
Команда быстрее получает доступ к результатам работы агента, тратит меньше времени на операционное администрирование и может встроить решение в существующий контур коммуникаций.
Посмотреть t.os на своих сценариях
Покажем платформу вживую: версии сценариев, управление контекстом, базу знаний «Вики» и голосового агента на ваших реальных диалогах.
Что меняется для команд
Релиз усиливает пять составляющих корпоративного AI-агента:
- контролируемое развитие логики и сценариев;
- точная работа с памятью и клиентским контекстом;
- использование корпоративных знаний с контролем достоверности;
- глубокое тестирование поведения до запуска;
- более естественные голосовые диалоги и прозрачная аналитика.
В результате агенты работают в более сложных процессах, стабильнее соблюдают заданную логику и точнее взаимодействуют с клиентами в реальных коммуникациях.
