Обновленный no-code инструмент позволяет компаниям быстро внедрять автономных ИИ-ассистентов, существенно снижая нагрузку на контактные центры и операционные службы.
Разработчик речевых технологий и искусственного интеллекта, компания BSS, представила масштабное обновление своей no-code платформы для разработки диалоговых сценариев – Dialog Composer (DC) версии 3.0. Релиз помогает перейти от классической автоматизации на жестких скриптах к созданию сложных автономных ИИ-агентов, способных самостоятельно принимать решения и интегрироваться в бизнес-процессы заказчика.
Ключевой особенностью DC 3.0 стала возможность реализации полноценных ИИ-агентов. В отличие от традиционных сценарных ботов, где прописаны каждый шаг и реакция, новые агенты на базе больших языковых моделей (LLM), промптов и набора инструментов сами определяют, какие уточняющие вопросы задать клиенту, запоминают контекст диалога и автономно выбирают необходимый инструмент для решения задачи.
Для разработчиков платформа предлагает современный визуальный интерфейс, отладку каждого элемента, систему версионности для безопасного отката изменений, а также гибкую настройку параметров LLM (температура, лимиты токенов и вызовов). Архитектура агентов теперь поддерживает создание пользовательских инструментов на Python, интеграцию через OpenAPI и подключение MCP-инструментов, что обеспечивает бесшовную стыковку с любыми корпоративными системами.
Понимая, что не все бизнес-процессы готовы к полной передаче диалога нейросетям, и учитывая интересы заказчиков, предпочитающих проверенные и детерминированные сценарные решения, в DC 3.0 был существенно доработан базовый функционал:
Появилась возможность копировать созданные элементы (ноды) в другие ветки сценария, что ускоряет разработку.
Удаление целой ветки сценария теперь выполняется в несколько кликов, избавляя от необходимости удалять элементы поштучно.
Грамматика для транскрибации голосового ответа теперь задается один раз на уровне всего бота, а не в каждой отдельной ноде, что экономит часы рутинной работы.
Добавлена кнопка для копирования всей отладочной информации одним кликом, заменяющая неудобные скриншоты или ручной перенос данных.
Отдельный блок улучшений коснулся ботов с архитектурой RAG (Retrieval-Augmented Generation). Изменения внедрены напрямую на основе обратной связи от клиентов. Система логирования стала прозрачнее: теперь можно анализировать время обработки запросов и строить статистику по наиболее востребованным документам. Кроме того, ИИ-ассистент теперь может предоставлять клиенту не только сформированный ответ, но и прямую ссылку на источник. Визуальная часть режима тестирования RAG также была переработана: отладочная информация структурирована по блокам и доступна для быстрого копирования.
Кроме того, в DC 3.0 реализован механизм отслеживания количества одновременных текстовых и голосовых сессий прямо в интерфейсе платформы. Если ранее для анализа пиковых нагрузок и контроля лицензий инженерам приходилось вручную выгружать логи и запускать скрипты, то теперь эта аналитика доступна в режиме реального времени, что существенно повышает операционную эффективность команд внедрения и эксплуатации. Мы подсели на цифрового паразита QR-код. От финтех-прорыва к нишевому инструменту Матрица маркетплейсов. Как бороться с галлюцинациями алгоритмов
Источник: www.it-world.ru