Продвинутые техники

На этой странице собраны методы, которые делают ИИ-ассистентов гибкими и точными. Они помогают справляться с задачами любой сложности и улучшать взаимодействие с клиентами.

Техники

1. Мультиагентность

• Суть: Разделение сложной задачи на этапы с подключением нескольких специализированных агентов.

• Как работает:

  • Один агент выполняет начальную задачу (например, обработка запроса).

  • Другие агенты подключаются для выполнения следующих этапов (например, сопровождение сделки или уточнение деталей).

  • При необходимости система автоматически выбирает агента, подходящего под конкретную ситуацию.

• Применение:

  • Для последовательного выполнения задач, требующих разных навыков (например, продажа → поддержка).

  • Для автоматизации ветвистых процессов, где один агент может путаться (например, логистика или персонализированные опросы).

  • Для поддержки сложных сценариев: адаптация под типы клиентов, автоматизация многоступенчатых процессов.

• Подробнее о мультиагентности

2. Дообучение агента (Fine-tune)

• Суть: Адаптация модели ИИ под задачи вашего бизнеса путём дообучения на специализированных данных.

• Что даёт:

  • Лучшее качество ответов — модель обучается на большем количестве примеров, чем может поместиться в одном запросе.

  • Экономия токенов — сокращение длины промпта за счёт встроенных знаний модели.

  • Снижение задержек — более быстрые ответы благодаря меньшему объёму передаваемых данных.

• Когда применять:

  • Для настройки стиля, тона, формата.

  • Для повышения надёжности выполнения сложных задач.

  • Для снижения затрат за счёт перехода на менее дорогие модели с дообучением.

• Подробнее о дообучении агента