您的AI助手演示是完美无缺的。利益相关者留下了深刻的印象，用例引人注目，ROI预测看起来令人难以置信。但是，在生产部署的三个星期后，用户投诉正在涌入，您的对话流程完全被打破了。听起来像噩梦吗？不幸的是，这种情况现在正在数百个组织中发挥作用。Gartner预测，超过40％的代理AI项目将被取消，当它们从原型过渡到生产时，大多数都会失败。罪魁祸首通常不是AI本身，而是大多数开发团队从未预料到的微妙的技术整合挑战。我们在最近的一个项目中亲眼目睹了这一亲笔，在该项目中，AI一直反复向用户询问相同的问题。想象一下，提供您的帐户详细信息，确认您的请求，只是让系统在五分钟后再次要求所有内容。问题？该平台无法跟踪简单/否状态，例如“客户经过验证”。一个看似较小的技术细节打破了整个用户的体验。要知道我们如何解决它？让我们深入研究一个现实世界中的案例研究，表明魔鬼在建立准备就绪的虚拟助手时会在细节上进行细节，并在构建这些挑战之前如何构建这些挑战，并如何努力实现目标。不仅仅是训练智能AI模型。实际上，您正在构建一个多代理系统 - 一个复杂的虚拟助手，其中多个AI代理在幕后一起工作以处理对话流的不同部分。 这样考虑：当客户联系您的支持团队时，不同的人处理过程的不同部分。一个人验证帐户，另一个人分析问题，而其他人则生成解决方案。多代理的虚拟助手以相同的方式工作 - 除了人类通过