Чому Smol агенти для підтримки клієнтів?
Традиційні системи підтримки клієнтів часто включають статичні чат-боти з обмеженими можливостями вирішення проблем. Smol агенти пропонують динамічну альтернативу завдяки своїй здатності виконувати Python код, інтегруватися з потужними мовними моделями та виконувати операції в пісочниці. Ці можливості дозволяють вирішувати проблеми в реальному часі, з урахуванням контексту. Ось деякі переваги:
- Налаштована інтелектуальність: Smol агенти дозволяють розробникам створювати індивідуальні рішення, визначаючи власні інструменти та робочі процеси.
- Масштабованість: Вони безперешкодно інтегруються з моделями Hugging Face, OpenAI та API Anthropic, забезпечуючи масштабованість для задоволення зростаючих потреб клієнтів.
- Безпечне виконання: Завдяки пісочницям, які надає E2B, smol агенти гарантують, що виконання коду буде безпечним і контрольованим.
Практичний приклад: Підтримка за допомогою ШІ
Уявімо середній інтернет-магазин, який хоче революціонізувати свій досвід підтримки клієнтів. Ось як він може використовувати smol агентів для досягнення цієї мети:
- Інтеграція Smol агентів: ShopEase інтегрує smol агентів у свою існуючу інфраструктуру за допомогою моделей Hugging Face для розуміння природної мови. Агента оснащено такими інструментами, як:
- Інструмент запитів до бази знань для отримання відповідей з FAQ і документації.
- Перевірка статусу повернення коштів через API для реального відстеження замовлень.
- Інструмент рекомендацій продуктів, який пропонує альтернативи на основі запитів клієнтів.
2. Вирішення проблем в реальному часі: Клієнти взаємодіють з smol агентом через веб-інтерфейс чату. Наприклад:
- Клієнт запитує: “Коли буде оброблено повернення для замовлення #12345?”
- Агент використовує інструмент перевірки статусу повернення, щоб отримати дані в реальному часі та відповідає: “Ваше повернення обробляється і буде зараховано протягом 3 робочих днів.”
3. Динамічні та контекстно обґрунтовані відповіді:
- Якщо клієнт запитує рекомендацію продукту, smol агент динамічно аналізує попередні покупки та вподобання за допомогою можливостей NLP від Hugging Face, щоб надати індивідуальні пропозиції.
4. Безперервне навчання: З часом агент покращує свої відповіді, аналізуючи журнали чатів та виявляючи шаблони, що дозволяє ефективніше вирішувати повторювані питання.
Давайте писати код
Спочатку імпортуємо необхідні бібліотеки:
# Імпортуємо необхідні класи з бібліотеки smolagents
from smolagents import CodeAgent, Tool, HfApiModel
Тепер визначимо власний інструмент для перевірки статусу повернення:
class RefundCheckerTool(Tool):
def execute(self, query):
"""
Симулює API виклик для перевірки статусу повернення замовлення.
Параметри:
query (str): Вхідний запит з ID замовлення.
Повертає:
str: Повідомлення з інформацією про статус повернення.
"""
# Видобуваємо ID замовлення з запиту (простий парсинг)
order_id_prefix = "Order #"
if order_id_prefix in query:
order_id_start = query.find(order_id_prefix) + len(order_id_prefix)
order_id_end = query.find(".", order_id_start)
order_id = query[order_id_start:order_id_end].strip() if order_id_end != -1 else query[order_id_start:].strip()
else:
return "Помилка: Не знайдено правильного ID замовлення в запиті."
# Симульована логіка перевірки статусу повернення
if order_id.isdigit():
return f"Повернення для замовлення #{order_id} буде оброблено протягом 3 робочих днів."
else:
return "Помилка: ID замовлення має містити лише цифри."
Час ініціалізувати нашого агента
# Ініціалізуємо CodeAgent з RefundCheckerTool
agent = CodeAgent(
tools=[RefundCheckerTool()], # Додаємо наш інструмент до агента
model=HfApiModel() # Використовуємо безкоштовну модель API Hugging Face
)
Тепер ви можете протестувати агента з кількома прикладами запитів
# Запускаємо агента з кількома прикладами запитів
queries = [
"Перевірити статус повернення для замовлення #12345.",
"Можете сказати мені про повернення для замовлення #67890?",
"Статус повернення для замовлення #invalidID.",
"Який статус повернення для замовлення #98765?"
]
for query in queries:
response = agent.run(query)
print(f"Запит: {query}\nВідповідь: {response}\n")
Звісно, це лише маленькі приклади, але вони дають вам загальне уявлення про інструменти, як налаштувати агента і як він може взаємодіяти з наданими інструментами. Також є колекція стандартних інструментів, які ви можете додати до свого агента.
from smolagents import ToolCollection
Стандартна колекція включає кілька корисних утиліт, таких як функціональність веб-пошуку.
Майбутнє агентів у підтримці клієнтів
Оскільки вимоги клієнтів зростають, здатність надавати персоналізовану, ефективну та інтелектуальну підтримку стає важливою. Smol агенти є справжнім проривом у цій галузі, пропонуючи ідеальне поєднання простоти та потужності. Незалежно від того, чи це відповіді на часто задавані питання, відстеження замовлень чи надання індивідуальних рекомендацій, компанії можуть використовувати smol агентів для покращення своєї підтримки клієнтів.
Щоб дізнатися більше, ви можете ознайомитися з офіційною документацією HuggingFace щодо smol агентів: smolagents
Перекладено з: Redefining Customer Support with Open-Source AI Agents