示意工作流
用相同客户请求比较修改后的智能体
按照团队的质量标准审查一组客户请求。调查信息缺失或交接不足,测试修改后的配置,并决定是否准备好扩大使用范围。
供应商、渠道和集成的可用性取决于为您的部署商定的配置与范围。
演示中令人信服的回答,未必说明信息缺失、交接不畅或连接系统的结果应如何处理。根据企业真正需要的任务和结果评估 AI 智能体。
示意工作流
按照团队的质量标准审查一组客户请求。调查信息缺失或交接不足,测试修改后的配置,并决定是否准备好扩大使用范围。
供应商、渠道和集成的可用性取决于为您的部署商定的配置与范围。
商定可接受的答案、系统操作和完成交接应是什么样,包括需要人员参与的情况。
使用贴近实际的请求、信息缺失和失败场景。将回复与记录的任务结果及未解决的例外一起检查。
用相同示例和标准比较配置。调查改进和退步,再决定哪些配置适合更广泛使用。
使用测试用例和明确标准评估 AI 智能体的回复、获准操作及交接。根据实际运营限制调查失败场景。
结合系统中产生的记录、已完成的交接或未解决的例外,检查质量趋势和对话记录。
依据相同标准和示例比较配置。由您的团队决定哪些更改可以扩大使用范围。
平台内部
查看用于组织智能体、设计流程和检查运营情况的界面示例。通过演示检查您的工作流所需的配置和证据。
带上有代表性的请求,以及团队用于验收已完成工作的标准。设计有助于决定改进内容和扩大工作流时机的比较方式。