AgentOps — это агент,powered by AI, созданный для улучшения обслуживания клиентов с помощью автоматизации и оптимизации взаимодействий через интеллектуальные ответы и действия в реальном времени.
AgentOps — это агент,powered by AI, созданный для улучшения обслуживания клиентов с помощью автоматизации и оптимизации взаимодействий через интеллектуальные ответы и действия в реальном времени.
AgentOps предоставляет бизнесу возможность эффективно управлять и автоматизировать взаимодействия с клиентами, используя технологии ИИ. Он обеспечивает помощь в реальном времени, оптимизирует ответы на основе запросов клиентов и бесшовно интегрируется с существующими системами, помогая компаниям сократить время ответа, улучшить вовлеченность и повысить удовлетворенность клиентов.
Кто будет использовать AgentOps?
Команды обслуживания клиентов
E-commerce компании
Онлайн центры поддержки
Как использовать AgentOps?
Шаг 1: Зарегистрируйтесь на сайте AgentOps.
Шаг 2: Интегрируйте AgentOps с вашими коммуникационными платформами.
Шаг 3: Настройте ответы и рабочие процессы через панель управления.
Шаг 4: Запустите и контролируйте взаимодействия с помощью инструмента аналитики в реальном времени.
Платформа
web
ios
android
Ключевые Особенности и Преимущества AgentOps
Основные функции
Ответы на основе ИИ
Аналитика в реальном времени
Бесшовная интеграция
Преимущества
Улучшенная вовлеченность клиентов
Сокращение времени ответа
Повышение операционной эффективности
Основные Сценарии Использования и Приложения AgentOps
Автоматизированная поддержка клиентов
Разрешение запросов в реальном времени
Улучшенные стратегии вовлеченности пользователей
Часто Задаваемые Вопросы о AgentOps
Какие функции предоставляет AgentOps?
Легко ли интегрировать AgentOps?
Могу ли я настроить ответы?
Какие типы бизнеса могут использовать AgentOps?
Предоставляет ли AgentOps аналитику?
Как я могу получить поддержку для AgentOps?
Какие платформы поддерживает AgentOps?
Доступна ли бесплатная пробная версия?
Как AgentOps улучшает вовлеченность клиентов?
Как быстро я увижу результаты после внедрения AgentOps?
Offensive Graphs использует ИИ для автоматического создания графиков путей атаки из сетевых данных, обеспечивая командам по безопасности ясную визуализацию.
Thufir — это фреймворк с открытым исходным кодом на Python для создания автономных AI-агентов с планированием, долговременной памятью и интеграцией инструментов.
Библиотека помощника ИИ на JavaScript, анализирующая веб-страницы, подытоживающая содержимое, отвечающая на исследовательские запросы, извлекающая инсайты и создающая цитаты.
Комплект бенчмарков, измеряющий пропускную способность, задержку и масштабируемость для многоагентной системы LightJason на базе Java в различных сценариях тестирования.
MLE Agent использует LLM для автоматизации операций машинного обучения, включая отслеживание экспериментов, мониторинг моделей, оркестрацию конвейеров.
WorFBench — это open-source-фреймворк для оценки ИИ-агентов на базе больших языковых моделей в задачах разложения, планирования и оркестрации нескольких инструментов.
Инструментарий на базе Python, позволяющий разработчикам отслеживать, логировать, фиксировать и визуализировать прозрачность принятия решений ИИ-агентов на протяжении рабочих процессов.
Agent для красного командования с искусственным интеллектом, который автоматически создает и выполняет враждебные подсказки для обнаружения уязвимостей в моделях NLP.
OpenDerisk автоматически оценивает риски моделей ИИ по справедливости, конфиденциальности, устойчивости и безопасности через настраиваемые конвейеры оценки рисков.
ZenGuard обеспечивает обнаружение угроз в реальном времени и наблюдаемость для систем ИИ, предотвращая внедрение подсказок, утечки данных и нарушения соответствия.
LLM Coordination — это фреймворк на Python, который управляет несколькими агентами на базе LLM с помощью динамических планов, процессов поиска и выполнения.