По данным ElevenLabs, ее внутренние агенты позволяют командам экономировать более 1200 часов в месяц в ежедневных операциях. Эти агенты отвечают на более чем 5000 вопросов ежемесячно, а также переходят к действиям, создавая демонстрации для клиентов и открывая тикеты.
Изначально эти инструменты использовались для более легкого поиска информации в Slack, корпоративном мессенджере компании, будь то данные об удержании пользователей, документация или история аккаунта. Затем они эволюционировали в агентов, способных действовать: сотрудник задает вопрос, сообщает о баге или просит демонстрацию, а агент отвечает или выполняет запрос.
Продажи и демонстрации по запросу
Команды продаж используют двух агентов. « GTM бот » (go-to-market) отвечает на вопросы о клиентах, а « FDE бот » (Forward Deployed Engineer, то есть инженер, работающий с клиентами) обрабатывает вопросы по продукту и демонстрации. Среди недавних примеров: коммерсант спрашивает « Кто наши ключевые клиенты с правами на использование их логотипа в Великобритании, Франции и Германии? », а другой вопрос касается основных сценариев использования API.
FDE бот также может собрать из простого сообщения функционального агента, настроенного под сценарий использования потенциального клиента. Речь идет о полноценных демонстрациях, создаваемых по запросу.
Поддержка и инжиниринг: автоматизация сортировки
« Triage bot » управляет запросами на новые функции и багами, следуя разной процедуре для каждого типа проблемы. Перед созданием тикета он ищет релевантный контекст в Slack, проверяет дубликаты среди существующих тикетов и убеждается, что информации достаточно для диагностики проблемы. Затем тикет открывается в Linear с соответствующим приоритетом и передается нужной команде благодаря документу о распределении ответственности, загруженному в базу знаний агента. По словам компании, эта работа раньше была очень ручной между поддержкой и инжинирингом.
Команды продукта и продуктового маркетинга задают свои вопросы о данных в выделенных каналах и получают анализ прямо в ветке обсуждения. Пример от ElevenLabs: как конверсия бесплатных пользователей в платные подписки ElevenCreative изменилась за последние шесть месяцев в США и каковы основные факторы. Сотрудники могут затем обсуждать или задавать уточняющие вопросы в той же ветке. Однако качество ответов зависит от того, к каким данным имеет доступ агент, отсюда тщательный подбор данных для каждого из них.
Что компания получает от этого
ElevenLabs подчеркивает, что эти агенты должны быть надежными и точными с самого начала, иначе команды перестанут их использовать. В общем канале ошибки более заметны, но и успехи тоже, что способствовало внедрению.
По словам компании, наибольший выигрыш в качестве ответов достигается не переписыванием инструкций, а удалением полей. « Кураторство схемы превосходит инжиниринг промптов », — пишет она. Каждый дополнительный столбец или поле дает модели возможность ошибиться. Для полей Salesforce с фиксированными значениями, таких как стадия сделки или тип аккаунта, допустимые значения теперь извлекаются при запуске и внедряются в определения инструмента MCP (протокол, соединяющий модели с внешними инструментами), чтобы модель могла выбирать только из существующих вариантов. Наконец, Architect от ElevenAgents реструктурирует перекрывающиеся процедуры, и каждый созданный в Linear тикет проверяется на поля и целевую команду.
