Kater é um agente de suporte ao cliente movido por IA que automatiza respostas e auxilia os usuários com consultas. Ele utiliza aprendizado de máquina para entender as intenções dos clientes, oferecendo interações personalizadas e resolvendo perguntas de maneira eficiente. Kater reduz a carga de trabalho sobre os agentes humanos, lidando com consultas rotineiras e proporcionando disponibilidade 24/7, garantindo que os clientes recebam assistência pontual a qualquer hora. Sua capacidade de aprender com interações anteriores permite que ele melhore suas respostas ao longo do tempo, criando uma experiência de suporte sob medida.

A Demonstração do Copiloto Semantic Kernel é uma aplicação de referência de ponta a ponta que ilustra como construir agentes de IA avançados com a estrutura Semantic Kernel da Microsoft. A demonstração apresenta encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas, gerenciamento de memória para recordar o contexto entre sessões e uma arquitetura de habilidades baseada em plugins que permite integração com APIs ou serviços externos. Os desenvolvedores podem configurar conectores para modelos Azure OpenAI ou OpenAI, definir modelos de prompt personalizados e implementar habilidades específicas de domínio, como acesso a calendários, operações com arquivos ou recuperação de dados. O exemplo mostra como orquestrar esses componentes para criar um copiloto conversacional capaz de compreender intenções do usuário, executar tarefas e manter o contexto ao longo do tempo, promovendo o desenvolvimento rápido de assistentes de IA personalizados.