HNని ప్రారంభించండి: సెకురా (YC F24) - వాయిస్ మరియు చాట్ AI ఏజెంట్ల కోసం పరీక్ష మరియు పర్యవేక్షణ

మీ AI ఏజెంట్ ప్రత్యక్షంగా ఉన్నారు — అయితే ఇది నిజంగా పని చేస్తుందా?

వ్యాపారాలు అస్థిరమైన వేగంతో AI ఏజెంట్లను అమలు చేస్తున్నాయి. వాయిస్ సహాయకులు కస్టమర్ కాల్‌లను నిర్వహిస్తారు, చాట్‌బాట్‌లు మద్దతు టిక్కెట్‌లను పరిష్కరిస్తాయి మరియు ఆటోమేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలు మానవ ప్రమేయం లేకుండా ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తాయి. గార్ట్‌నర్ ప్రకారం, 2026 నాటికి 80% కంటే ఎక్కువ సంస్థలు ఉత్పాదక AI ఏజెంట్లను ఉత్పత్తిలో మోహరించాయి - 2024లో 5% కంటే తక్కువ. అయితే చాలా కంపెనీలు చాలా ఆలస్యంగా కనుగొన్న అసహ్యకరమైన నిజం ఇక్కడ ఉంది: AI ఏజెంట్‌ను ప్రారంభించడం సులభమైన భాగం. వాస్తవ ప్రపంచంలో ఇది సరిగ్గా, స్థిరంగా మరియు సురక్షితంగా పని చేస్తుందో లేదో తెలుసుకోవడం? అక్కడే పనులు గందరగోళంగా తయారవుతాయి. "నా ఆర్డర్‌ని రద్దు చేయి"ని "నా ఖాతాను రద్దు చేయి" అని తప్పుగా అర్థం చేసుకునే ఒక భ్రాంతికరమైన వాపసు విధానం లేదా వాయిస్ ఏజెంట్ రాత్రిపూట కస్టమర్ నమ్మకాన్ని దెబ్బతీస్తుంది. AI ఏజెంట్ పరీక్ష మరియు పర్యవేక్షణ యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న క్రమశిక్షణ ఇకపై ఐచ్ఛికం కాదు - ఇది ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ లేయర్, ఇది ఎగిరే అంధుల నుండి నమ్మకంగా స్కేలింగ్ చేసే కంపెనీలను వేరు చేస్తుంది.

సాంప్రదాయ QA AI ఏజెంట్లతో ఎందుకు విడిపోతుంది

సాఫ్ట్‌వేర్ పరీక్ష దశాబ్దాలుగా ఉంది మరియు చాలా ఇంజినీరింగ్ బృందాలు యూనిట్ పరీక్షలు, ఇంటిగ్రేషన్ పరీక్షలు మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ టెస్టింగ్ కోసం బాగా స్థిరపడిన పైప్‌లైన్‌లను కలిగి ఉన్నాయి. కానీ AI ఏజెంట్లు ఆ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఆధారపడే ప్రతి ఊహను విచ్ఛిన్నం చేస్తారు. సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ నిర్ణయాత్మకమైనది - అదే ఇన్‌పుట్ అదే అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. AI ఏజెంట్లు సంభావ్యత కలిగి ఉంటారు. ఒకే ప్రశ్నను రెండుసార్లు అడగండి మరియు మీరు రెండు వేర్వేరు సమాధానాలను పొందవచ్చు, రెండూ సాంకేతికంగా సరైనవి కానీ విభిన్నంగా ఉంటాయి. దీనర్థం అవుట్‌పుట్ A ఆశించిన అవుట్‌పుట్ Bకి సమానం అని మీరు నొక్కిచెప్పలేరు. మీకు అర్థ సమానత్వం, టోన్ స్థిరత్వం మరియు వాస్తవిక ఖచ్చితత్వాన్ని ఏకకాలంలో లెక్కించే మూల్యాంకన ప్రమాణాలు అవసరం.

వాయిస్ ఏజెంట్లు సంక్లిష్టత యొక్క మరొక పొరను జోడిస్తాయి. AI తార్కికం ప్రారంభించకముందే స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ లోపాలను పరిచయం చేస్తుంది. బ్యాక్‌గ్రౌండ్ నాయిస్, యాక్సెంట్‌లు, అంతరాయాలు మరియు క్రాస్‌స్టాక్ స్క్రిప్ట్ చేసిన టెస్ట్ సూట్ పూర్తిగా ఊహించని ఎడ్జ్ కేసులను సృష్టిస్తాయి. "నేను గత గురువారం నుండి ఛార్జ్‌ని వివాదం చేయాలి" అని చెప్పే కస్టమర్ "నేను గత గురువారం నుండి ఛార్జ్‌ని చూడవలసి ఉంది" అని లిప్యంతరీకరించబడి, ఏజెంట్‌ను పూర్తిగా తప్పు మార్గంలోకి పంపవచ్చు. నిరంతర పర్యవేక్షణ లేకుండా ఉత్పత్తిలో వాయిస్ AIని అమలు చేస్తున్న కంపెనీలు తప్పనిసరిగా తమ కస్టమర్‌లు ఈ వైఫల్య మోడ్‌లను ఎదుర్కొనలేరని ఆశిస్తున్నాయి — ఇది జరగని వరకు సరిగ్గా పని చేసే వ్యూహం.

చాట్ ఏజెంట్లు వారి స్వంత ప్రత్యేక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటారు. సుదీర్ఘ పరస్పర చర్యలపై సంభాషణ సందర్భం డ్రిఫ్ట్ అవుతుంది. వినియోగదారులు అక్షరదోషాలు, యాసలు మరియు అస్పష్టమైన అభ్యర్థనలను పంపుతారు. బహుళ-మలుపు డైలాగ్‌లకు ఏజెంట్ డజన్ల కొద్దీ ఎక్స్ఛేంజీలలో పొందికైన స్థితిని కొనసాగించాల్సిన అవసరం ఉంది. మరియు స్టాటిక్ API ఎండ్‌పాయింట్ వలె కాకుండా, అంతర్లీన భాషా నమూనా యొక్క ప్రవర్తన ప్రొవైడర్ అప్‌డేట్‌లతో మారవచ్చు — అంటే గత నెలలో ఖచ్చితంగా పనిచేసిన ఏజెంట్ మీ స్వంత కోడ్‌లో ఎటువంటి మార్పులు లేకుండా సూక్ష్మంగా క్షీణించవచ్చు.

AI ఏజెంట్ టెస్టింగ్ యొక్క ఐదు స్తంభాలు

బలమైన AI ఏజెంట్ పరీక్షకు సాంప్రదాయ QA కంటే ప్రాథమికంగా భిన్నమైన విధానం అవసరం. బైనరీ పాస్/ఫెయిల్ పరిస్థితులను తనిఖీ చేయడానికి బదులుగా, బృందాలు ఏకకాలంలో బహుళ గుణాత్మక పరిమాణాలలో ఏజెంట్లను మూల్యాంకనం చేయాలి. అత్యంత ప్రభావవంతమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఏజెంట్ ప్రవర్తన యొక్క సమగ్ర కవరేజీని అందించే ఐదు ప్రధాన స్తంభాల చుట్టూ పరీక్షలను నిర్వహిస్తాయి.

• ఖచ్చితత్వ పరీక్ష: ఏజెంట్ వాస్తవంగా సరైన సమాచారాన్ని అందిస్తారా? మీ నాలెడ్జ్ బేస్, ధరల డేటా మరియు పాలసీ డాక్యుమెంట్‌లతో ప్రతిస్పందనలు సమలేఖనం అవుతున్నాయని ధృవీకరించడం ఇందులో ఉంది — మోడల్ నమ్మకంగా అనిపించడమే కాదు.
• స్థిరత్వ పరీక్ష: ఒకే ప్రశ్నను వివిధ మార్గాల్లో అడిగినప్పుడు ఏజెంట్ ఒకే రకమైన సమాధానాన్ని ఇస్తారా? ప్రశ్నను పారాఫ్రేజ్ చేయడం వల్ల ప్రతిస్పందనలోని వాస్తవాలు మారవు.
• సరిహద్దు పరీక్ష: ఏజెంట్ తన పరిధికి వెలుపల అభ్యర్థనలను ఎలా నిర్వహిస్తుంది? చక్కగా రూపొందించబడిన ఏజెంట్ తనకు శిక్షణ ఇవ్వని అంశాల గురించి సమాధానాలను రూపొందించడం కంటే సునాయాసంగా తిరస్కరించాలి లేదా పెంచాలి.
• జాప్యం మరియు విశ్వసనీయత పరీక్ష: 2-సెకన్ల ఆలస్యం కూడా అసహజంగా భావించే వాయిస్ ఏజెంట్‌లకు ప్రతిస్పందన సమయాలు చాలా ముఖ్యమైనవి. వాస్తవిక లోడ్ పరిస్థితులలో p95 మరియు p99 జాప్యాన్ని పర్యవేక్షించడం వలన పీక్ అవర్స్‌లో క్షీణించిన అనుభవాలను నిరోధిస్తుంది.
• భద్రత మరియు సమ్మతి పరీక్ష: ఏజెంట్ ఎప్పుడైనా సున్నితమైన డేటాను లీక్ చేస్తారా, అనధికార నిబద్ధతలను చేస్తారా లేదా నియంత్రణ అవసరాలను ఉల్లంఘించే ప్రతిస్పందనలను రూపొందించారా? హెల్త్‌కేర్ మరియు ఫైనాన్స్ వంటి పరిశ్రమల కోసం, ఈ స్తంభం మాత్రమే ఆచరణీయ ఉత్పత్తి మరియు బాధ్యత మధ్య వ్యత్యాసంగా ఉంటుంది.

ప్రతి స్తంభానికి దాని స్వంత మూల్యాంకన పద్ధతి అవసరం. ఖచ్చితత్వం గ్రౌండ్ ట్రూత్ డేటాబేస్కు వ్యతిరేకంగా పునరుద్ధరణ-అగ్మెంటెడ్ తనిఖీలను ఉపయోగించవచ్చు. స్థిరత్వం అనేది పారాఫ్రేస్డ్ ఇన్‌పుట్‌లలో సెమాంటిక్ సారూప్యత స్కోర్‌లను రూపొందించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. భద్రతా పరీక్ష తరచుగా విరోధి రెడ్-టీమింగ్‌ని ఉపయోగిస్తుంది - ఉద్దేశపూర్వకంగా ఏజెంట్‌ను తప్పుగా ప్రవర్తించేలా మోసగించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ప్రధాన అంతర్దృష్టి ఏమిటంటే ఏ ఒక్క మెట్రిక్ ఏజెంట్ నాణ్యతను సంగ్రహించదు. మీ నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భం మరియు రిస్క్ టాలరెన్స్ ప్రకారం ఈ కొలతలు బరువుగా ఉండే మిశ్రమ స్కోర్‌కార్డ్ మీకు అవసరం.

ఉత్పత్తిలో మానిటరింగ్: చాలా జట్లు బాల్ డ్రాప్ చేసే చోట

ప్రీ-డిప్లాయ్‌మెంట్ టెస్టింగ్ స్పష్టమైన వైఫల్యాలను గుర్తించింది. కానీ AI ఏజెంట్లు ఓపెన్-ఎండ్ ఎన్విరాన్మెంట్లలో పనిచేస్తారు, ఇక్కడ వినియోగదారులు మీ టెస్ట్ సూట్ ఎప్పుడూ ఊహించని పరస్పర చర్యలను అనివార్యంగా కనుగొంటారు. అందుకే ప్రీ-లాంచ్ QA కంటే ఉత్పత్తి పర్యవేక్షణ నిస్సందేహంగా చాలా ముఖ్యమైనది. అత్యంత ప్రమాదకరమైన ఫెయిల్యూర్ మోడ్ అద్భుతంగా క్రాష్ అయ్యే ఏజెంట్ కాదు — ఇది 3% పరస్పర చర్యలలో సూక్ష్మంగా తప్పుడు సమాచారాన్ని అందజేస్తుంది, కస్టమర్ నిరాశను మరియు మద్దతు టిక్కెట్‌లను ఎవరూ తిరిగి AIకి కనెక్ట్ చేయలేరు.

AI ఏజెంట్ల కోసం సమర్థవంతమైన ఉత్పత్తి పర్యవేక్షణ కేవలం సిస్టమ్-స్థాయి మెట్రిక్‌లను మాత్రమే కాకుండా సంభాషణ-స్థాయి కొలమానాలను ట్రాక్ చేస్తుంది. సర్వర్ సమయ మరియు API ప్రతిస్పందన కోడ్‌లు ఏజెంట్ వాస్తవానికి కస్టమర్‌కు సహాయం చేశారా అనే దాని గురించి మీకు ఏమీ చెప్పవు. బదులుగా, బృందాలు టాస్క్ కంప్లీషన్ రేట్‌లను (వినియోగదారు తమ లక్ష్యాన్ని సాధించారా?), ఎస్కలేషన్ రేట్‌లను (ఏజెంట్ మనిషికి ఎంత తరచుగా అందజేస్తారు?), సంభాషణ సెంటిమెంట్ ట్రెండ్‌లను మరియు వినియోగదారు దిద్దుబాటు విధానాలను (వినియోగదారులు ఎంత తరచుగా రీఫ్రేస్ చేస్తారు లేదా "కాదు, నేను ఉద్దేశించినది కాదు" అని చెప్తారు) పర్యవేక్షించాలి. ఈ ప్రవర్తనా సంకేతాలు మీ NPS స్కోర్‌లలో చూపబడక ముందే అధోకరణాన్ని పట్టుకునే ముందస్తు హెచ్చరిక వ్యవస్థ.

AI ఏజెంట్లను సరిగ్గా పొందుతున్న కంపెనీలు అత్యంత అధునాతన మోడల్‌లను కలిగి ఉన్నవి కావు - అవి ఉత్పత్తి ప్రవర్తన మరియు పునరుత్పత్తి మెరుగుదల మధ్య కఠినమైన అభిప్రాయ లూప్‌లను కలిగి ఉంటాయి. పర్యవేక్షణ లేకుండా పరీక్షించడం అనేది ఒక స్నాప్‌షాట్. పరీక్ష లేకుండా పర్యవేక్షణ గందరగోళం. మీకు రెండూ అవసరం, నిరంతర చక్రం వలె పని చేస్తాయి.

మీ AI ఆపరేషన్స్ స్టాక్‌ను రూపొందించడం

చాలా వ్యాపారాలు ఎదుర్కొంటున్న సవాలు ఏమిటంటే, వారికి AI పరీక్ష మరియు పర్యవేక్షణ అవసరమని అర్థం చేసుకోవడం లేదు - ఇది ఇప్పటికే విచ్ఛిన్నమైన వారి టెక్ స్టాక్‌కు మరొక డిస్‌కనెక్ట్ చేయబడిన సాధనాన్ని జోడించకుండా దాన్ని ఎలా అమలు చేయాలో గుర్తించడం. ఒక ప్లాట్‌ఫారమ్‌ని ఉపయోగించే సహాయక బృందం, మరొక ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో CRM, మూడవదానిలో విశ్లేషణలు మరియు ఇప్పుడు AI పర్యవేక్షణ నాల్గవదానిలో సమాచార గోళాలను సృష్టిస్తుంది, అది సమస్యను మరింత తీవ్రతరం చేస్తుంది. మీ AI ఏజెంట్ టెస్టింగ్ డేటా మీ కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్‌ల నుండి ప్రత్యేక సిస్టమ్‌లో నివసిస్తున్నప్పుడు, ఏజెంట్ వైఫల్యాలను నిజమైన వ్యాపార ప్రభావంతో పరస్పరం అనుసంధానించడం మాన్యువల్ పరిశోధన ప్రాజెక్ట్ అవుతుంది.

ఇక్కడే ఏకీకృత వ్యాపార ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ కలిగి ఉండటం వలన కాంపౌండింగ్ డివిడెండ్‌లు చెల్లించబడతాయి. Mewayz వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు CRM, కస్టమర్ సపోర్ట్, అనలిటిక్స్ మరియు ఆపరేషనల్ వర్క్‌ఫ్లోలను 207 ఇంటిగ్రేటెడ్ మాడ్యూల్‌లతో ఒకే వాతావరణంలో ఏకీకృతం చేస్తాయి. మీ AI-ఆధారిత పరస్పర చర్యలు - చాట్‌బాట్ సంభాషణలు లేదా ఆటోమేటెడ్ బుకింగ్ నిర్ధారణలు - కస్టమర్ జీవితకాల విలువ, మద్దతు టిక్కెట్ రిజల్యూషన్ మరియు రాబడి అట్రిబ్యూషన్‌ను ట్రాక్ చేసే డేటాను అదే సిస్టమ్‌లో రూపొందించినప్పుడు, మీరు వెంటనే ఏజెంట్ పనితీరు యొక్క వ్యాపార ప్రభావాన్ని చూడవచ్చు. మీ చాట్ ఏజెంట్ నుండి పెరుగుదల రేట్లు కేవలం QA మెట్రిక్ మాత్రమే కాదు; ఇది డ్యాష్‌బోర్డ్‌ల మధ్య మారకుండానే ప్రభావితమైన కస్టమర్ సెగ్మెంట్‌లు, రిస్క్‌లో ఉన్న ఆదాయం మరియు టీమ్ వర్క్‌లోడ్‌తో నిజ సమయంలో పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉంటుంది.

మెవేజ్ ద్వారా ఇప్పటికే కార్యకలాపాలు నిర్వహిస్తున్న 138,000+ వ్యాపారాల కోసం, ఈ ఇంటిగ్రేటెడ్ విజిబిలిటీ AI పర్యవేక్షణను సాంకేతిక వ్యాయామం నుండి వ్యూహాత్మక సామర్థ్యంగా మారుస్తుంది. మీరు "ఏజెంట్ పని చేస్తున్నారా?" అని అడగడం లేదు. — మీరు "మాకు అవసరమైన వ్యాపార ఫలితాలను ఏజెంట్ నడిపిస్తున్నారా?" మరియు నిజమైన కార్యాచరణ డేటా ద్వారా సమాధానాలను పొందడం.

ఈరోజు మీ AI ఏజెంట్లను పరీక్షించడం ప్రారంభించడానికి ఆచరణాత్మక దశలు

మీ AI ఏజెంట్‌లను సమర్థవంతంగా పరీక్షించడం మరియు పర్యవేక్షించడం ప్రారంభించడానికి మీకు అంకితమైన ML ops బృందం అవసరం లేదు. సాంకేతిక పరిజ్ఞానంతో సంబంధం లేకుండా ఏదైనా వ్యాపారం వారంలోపు అమలు చేయగల ఈ నిర్దిష్ట దశలతో ప్రారంభించండి.

1. మీ ప్రస్తుత ఏజెంట్ ఇంటరాక్షన్‌లను ఆడిట్ చేయండి. 100 ఇటీవలి సంభాషణల యాదృచ్ఛిక నమూనాను లాగండి మరియు ఖచ్చితత్వం, సహాయం మరియు భద్రత కోసం వాటిని మాన్యువల్‌గా గ్రేడ్ చేయండి. ఈ బేస్‌లైన్ మీ ఏజెంట్ పనితీరు యొక్క వాస్తవ స్థితిని వెల్లడిస్తుంది — ఇది జట్లు ఊహించిన దాని కంటే దాదాపు ఎల్లప్పుడూ దారుణంగా ఉంటుంది.
2. మీ క్లిష్టమైన వైఫల్య మోడ్‌లను నిర్వచించండి. మీ ఏజెంట్ చేయగలిగిన చెత్త పని ఏమిటి? ఇ-కామర్స్ వ్యాపారం కోసం, అది తప్పు ధరను కోట్ చేసి ఉండవచ్చు. ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్లాట్‌ఫారమ్ కోసం, తప్పు మందుల సమాచారాన్ని అందించడం. ఈ అధిక-ప్రమాదకర పరిస్థితులలో ప్రత్యేకంగా మీ మొదటి స్వయంచాలక పరీక్షలను రూపొందించండి.
3. నిర్మాణాత్మక మెటాడేటాతో సంభాషణ లాగింగ్‌ను అమలు చేయండి. ప్రతి ఏజెంట్ ఇంటరాక్షన్ వినియోగదారు ఉద్దేశం, ఏజెంట్ చర్య, ఫలితం (పరిష్కరించబడింది, పెంచబడింది, వదిలివేయబడింది) మరియు టైమ్‌స్టాంప్‌తో లాగ్ చేయబడాలి. మీరు తర్వాత నిర్మించే ప్రతి మానిటరింగ్ డాష్‌బోర్డ్‌కు ఈ నిర్మాణాత్మక డేటా పునాది.
4. వారం వారీ రిగ్రెషన్ తనిఖీలను సెటప్ చేయండి. ప్రతి వారం, లైవ్ ఏజెంట్‌కి వ్యతిరేకంగా మీ క్లిష్టమైన పరీక్ష దృశ్యాలను అమలు చేయండి మరియు ఫలితాలను మీ బేస్‌లైన్‌తో సరిపోల్చండి. ఇది రోజువారీ కార్యకలాపాలలో కనిపించని క్రమంగా క్షీణతను పట్టుకుంటుంది.
5. ఎక్స్కలేషన్ ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌ను సృష్టించండి. మీ ఏజెంట్ మానవునిగా మారినప్పుడు, ఎందుకు అని సంగ్రహించండి. ఈ పెరుగుదల కారణాలు ఉచిత పరీక్షా సందర్భాలు — మీ ఏజెంట్ యొక్క సామర్థ్యాలు ఎక్కడ ముగుస్తాయి మరియు మెరుగుదల ప్రయత్నాలను ఎక్కడ కేంద్రీకరించాలో అవి మీకు ఖచ్చితంగా తెలియజేస్తాయి.

AI ఏజెంట్ కార్యకలాపాలలో రాణిస్తున్న బృందాలు పరీక్ష మరియు పర్యవేక్షణను ఉత్పత్తి ఫంక్షన్‌గా పరిగణిస్తాయి, ఒక-పర్యాయ ప్రాజెక్ట్ కాదు. వారు యాజమాన్యాన్ని కేటాయిస్తారు, నాణ్యమైన SLAలను సెట్ చేస్తారు మరియు వారి ప్రధాన ఉత్పత్తి కొలమానాలకు వర్తించే అదే కఠినతతో ఏజెంట్ పనితీరును సమీక్షిస్తారు. ఈ కార్యాచరణ క్రమశిక్షణ అనేది ఏజెంట్‌లను మరింత దూకుడుగా మోహరించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది, ఎందుకంటే కస్టమర్‌లు చేసే ముందు సమస్యలను పట్టుకునే భద్రతా వలయం వారికి ఉంది.

భవిష్యత్తు ధృవీకరించే వ్యాపారాలకు చెందినది, కేవలం అమలు చేయడమే కాదు

AI ఏజెంట్‌ని అమలు చేయడంలో ఉన్న అవరోధం సమర్థవంతంగా సున్నాకి కుప్పకూలింది. ఏదైనా వ్యాపారం ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ APIలను ఉపయోగించి మధ్యాహ్నం సమయంలో చాట్‌బాట్ లేదా వాయిస్ అసిస్టెంట్‌ని స్పిన్ అప్ చేయవచ్చు. కానీ విశ్వసనీయంగా పని చేసే AI ఏజెంట్‌ని అమలు చేయడంలో అవరోధం — ఇది ఎడ్జ్ కేసులను సునాయాసంగా నిర్వహిస్తుంది, మీ ఉత్పత్తి అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్వహిస్తుంది మరియు కస్టమర్ అనుభవాన్ని నిజంగా మెరుగుపరుస్తుంది — ఇది గణనీయంగానే ఉంటుంది. కస్టమర్ అంచనాలు పెరగడం మరియు నియంత్రణ పరిశీలన తీవ్రతరం కావడంతో ఆ అంతరం పెరుగుతోంది.

గెలుపొందిన వ్యాపారాలు తప్పనిసరిగా AI ఏజెంట్లను అమలు చేయడంలో మొదటివి కానవసరం లేదు. ఉత్పత్తిలో ఆ ఏజెంట్లను నిరంతరం ధృవీకరించడానికి, పర్యవేక్షించడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి కార్యాచరణ మౌలిక సదుపాయాలను రూపొందించే వారు. పరీక్షించడం మరియు పర్యవేక్షించడం అనేది అసహ్యకరమైన ఆలోచన కాదు - ఇది పోటీ కందకం. మీ AI ఏజెంట్లు నిరూపించదగిన విధంగా విశ్వసనీయంగా ఉన్నప్పుడు, మీరు వాటిని అధిక-స్టేక్స్ సందర్భాలలో మోహరించవచ్చు, మరింత సంక్లిష్టమైన వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయవచ్చు మరియు ఖర్చు-పొదుపు వ్యూహం నుండి ఆటోమేషన్‌ను నిజమైన వృద్ధి డ్రైవర్‌గా మార్చే కస్టమర్ నమ్మకాన్ని సంపాదించవచ్చు.

మీరు సోలో ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తున్నా లేదా 200 మంది వ్యక్తుల బృందాన్ని నిర్వహిస్తున్నా, సూత్రం ఒకటే: మీ AI వాస్తవానికి ఏమి చేస్తుందో కొలవండి, అది ఏమి చేస్తుందో కాదు. ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లను రూపొందించండి. పర్యవేక్షణలో పెట్టుబడి పెట్టండి. మరియు మీ మొత్తం వ్యాపారంలో మీకు దృశ్యమానతను అందించే కార్యాచరణ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఎంచుకోండి - కేవలం AI లేయర్‌ను మాత్రమే కాకుండా. ఆ విధంగా మీరు AI ఏజెంట్ల వాగ్దానాన్ని కొలవగల, స్థిరమైన ఫలితాలుగా మార్చారు.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

మీ AI ఏజెంట్ ప్రత్యక్షంగా ఉన్నారు — అయితే ఇది నిజంగా పని చేస్తుందా?

వ్యాపారాలు అస్థిరమైన వేగంతో AI ఏజెంట్లను అమలు చేస్తున్నాయి. వాయిస్ సహాయకులు కస్టమర్ కాల్‌లను నిర్వహిస్తారు, చాట్‌బాట్‌లు మద్దతు టిక్కెట్‌లను పరిష్కరిస్తాయి మరియు ఆటోమేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలు మానవ ప్రమేయం లేకుండా ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తాయి. గార్ట్‌నర్ ప్రకారం, 2026 నాటికి 80% కంటే ఎక్కువ సంస్థలు ఉత్పాదక AI ఏజెంట్లను ఉత్పత్తిలో మోహరించాయి - 2024లో 5% కంటే తక్కువ. అయితే చాలా కంపెనీలు చాలా ఆలస్యంగా కనుగొన్న అసహ్యకరమైన నిజం ఇక్కడ ఉంది: AI ఏజెంట్‌ను ప్రారంభించడం సులభమైన భాగం. వాస్తవ ప్రపంచంలో ఇది సరిగ్గా, స్థిరంగా మరియు సురక్షితంగా పని చేస్తుందో లేదో తెలుసుకోవడం? అక్కడే పనులు గందరగోళంగా తయారవుతాయి. "నా ఆర్డర్‌ని రద్దు చేయి"ని "నా ఖాతాను రద్దు చేయి" అని తప్పుగా అర్థం చేసుకునే ఒక భ్రాంతికరమైన వాపసు విధానం లేదా వాయిస్ ఏజెంట్ రాత్రిపూట కస్టమర్ నమ్మకాన్ని దెబ్బతీస్తుంది. AI ఏజెంట్ పరీక్ష మరియు పర్యవేక్షణ యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న క్రమశిక్షణ ఇకపై ఐచ్ఛికం కాదు - ఇది ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ లేయర్, ఇది ఎగిరే అంధుల నుండి నమ్మకంగా స్కేలింగ్ చేసే కంపెనీలను వేరు చేస్తుంది.

సాంప్రదాయ QA AI ఏజెంట్లతో ఎందుకు విడిపోతుంది

సాఫ్ట్‌వేర్ పరీక్ష దశాబ్దాలుగా ఉంది మరియు చాలా ఇంజినీరింగ్ బృందాలు యూనిట్ పరీక్షలు, ఇంటిగ్రేషన్ పరీక్షలు మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ టెస్టింగ్ కోసం బాగా స్థిరపడిన పైప్‌లైన్‌లను కలిగి ఉన్నాయి. కానీ AI ఏజెంట్లు ఆ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఆధారపడే ప్రతి ఊహను విచ్ఛిన్నం చేస్తారు. సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ నిర్ణయాత్మకమైనది - అదే ఇన్‌పుట్ అదే అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. AI ఏజెంట్లు సంభావ్యత కలిగి ఉంటారు. ఒకే ప్రశ్నను రెండుసార్లు అడగండి మరియు మీరు రెండు వేర్వేరు సమాధానాలను పొందవచ్చు, రెండూ సాంకేతికంగా సరైనవి కానీ విభిన్నంగా ఉంటాయి. దీనర్థం అవుట్‌పుట్ A ఆశించిన అవుట్‌పుట్ Bకి సమానం అని మీరు నొక్కిచెప్పలేరు. మీకు అర్థ సమానత్వం, టోన్ స్థిరత్వం మరియు వాస్తవిక ఖచ్చితత్వాన్ని ఏకకాలంలో లెక్కించే మూల్యాంకన ప్రమాణాలు అవసరం.

AI ఏజెంట్ టెస్టింగ్ యొక్క ఐదు స్తంభాలు

బలమైన AI ఏజెంట్ పరీక్షకు సాంప్రదాయ QA కంటే ప్రాథమికంగా భిన్నమైన విధానం అవసరం. బైనరీ పాస్/ఫెయిల్ పరిస్థితులను తనిఖీ చేయడానికి బదులుగా, బృందాలు ఏకకాలంలో బహుళ గుణాత్మక పరిమాణాలలో ఏజెంట్లను మూల్యాంకనం చేయాలి. అత్యంత ప్రభావవంతమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఏజెంట్ ప్రవర్తన యొక్క సమగ్ర కవరేజీని అందించే ఐదు ప్రధాన స్తంభాల చుట్టూ పరీక్షలను నిర్వహిస్తాయి.

ఉత్పత్తిలో మానిటరింగ్: చాలా జట్లు బాల్ డ్రాప్ చేసే చోట

ప్రీ-డిప్లాయ్‌మెంట్ టెస్టింగ్ స్పష్టమైన వైఫల్యాలను గుర్తించింది. కానీ AI ఏజెంట్లు ఓపెన్-ఎండ్ ఎన్విరాన్మెంట్లలో పనిచేస్తారు, ఇక్కడ వినియోగదారులు మీ టెస్ట్ సూట్ ఎప్పుడూ ఊహించని పరస్పర చర్యలను అనివార్యంగా కనుగొంటారు. అందుకే ప్రీ-లాంచ్ QA కంటే ఉత్పత్తి పర్యవేక్షణ నిస్సందేహంగా చాలా ముఖ్యమైనది. అత్యంత ప్రమాదకరమైన ఫెయిల్యూర్ మోడ్ అద్భుతంగా క్రాష్ అయ్యే ఏజెంట్ కాదు — ఇది 3% పరస్పర చర్యలలో సూక్ష్మంగా తప్పుడు సమాచారాన్ని అందజేస్తుంది, కస్టమర్ నిరాశను మరియు మద్దతు టిక్కెట్‌లను ఎవరూ తిరిగి AIకి కనెక్ట్ చేయలేరు.

మీ AI ఆపరేషన్స్ స్టాక్‌ను రూపొందించడం

చాలా వ్యాపారాలు ఎదుర్కొంటున్న సవాలు ఏమిటంటే, వారికి AI పరీక్ష మరియు పర్యవేక్షణ అవసరమని అర్థం చేసుకోవడం లేదు - ఇది ఇప్పటికే విచ్ఛిన్నమైన వారి టెక్ స్టాక్‌కు మరొక డిస్‌కనెక్ట్ చేయబడిన సాధనాన్ని జోడించకుండా దాన్ని ఎలా అమలు చేయాలో గుర్తించడం. ఒక ప్లాట్‌ఫారమ్‌ని ఉపయోగించే సహాయక బృందం, మరొక ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో CRM, మూడవదానిలో విశ్లేషణలు మరియు ఇప్పుడు AI పర్యవేక్షణ నాల్గవదానిలో సమాచార గోళాలను సృష్టిస్తుంది, అది సమస్యను మరింత తీవ్రతరం చేస్తుంది. మీ AI ఏజెంట్ టెస్టింగ్ డేటా మీ కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్‌ల నుండి ప్రత్యేక సిస్టమ్‌లో నివసిస్తున్నప్పుడు, ఏజెంట్ వైఫల్యాలను నిజమైన వ్యాపార ప్రభావంతో పరస్పరం అనుసంధానించడం మాన్యువల్ పరిశోధన ప్రాజెక్ట్ అవుతుంది.