Problema: Por que os atuais agentes de IA estão se aproximando do fracasso
Se você já projetou e usou um chatbot baseado em modelo LLM em produção, já experimentou a frustração de agentes que não conseguem executar tarefas de maneira confiável. Esses programas muitas vezes não são repetíveis e têm dificuldade para concluir as tarefas conforme pretendido, muitas vezes fogem do assunto e proporcionam uma experiência ruim ao cliente.
As estratégias convencionais para enfrentar estes desafios têm as suas limitações.
Uma abordagem comum é usar instruções longas e complexas. Embora isso possa reduzir o comportamento indesejado, nunca impede totalmente que o agente saia do assunto, mesmo que ligeiramente, o que pode ter um impacto significativo e introduzir atrasos significativos. Sempre que surgem novas condições de canto, o ajuste das informações de distância pode criar inadvertidamente uma borda adicional. casos, resultando num sistema frágil.
Outro método comumente usado é usar guarda-corpos. Embora isso possa funcionar, muitas vezes é uma medida poderosa porque força o desligamento imediato do chatbot após a detecção de qualquer violação ou desvio, o que prejudica a experiência geral do usuário.
O impacto é significativo:
- Confiança destruída: os usuários perdem rapidamente a confiança no bot — e no seu produto — quando as respostas estão claramente incorretas ou incompletas.
- Riscos de conformidade: Um chatbot que faz declarações não autorizadas ou erradas pode ser um risco jurídico e financeiro.
- Vendas perdidas: Se o agente se desvia do roteiro alvo, a conversão e as vendas tornam-se difíceis.
- Clientes perdidos: Um chatbot pouco profissional ou enganoso pode efetivamente afastar os clientes.
Alguns exemplos do mundo real onde essas questões são importantes:
- UM agente de atendimento ao cliente de um banco ou empresa de serviços financeiros que fornece aconselhamento inconsistente.
- UM agente de vendas em um site de comércio eletrônico que descreve ou define preços incorretamente.
- UM agente de serviços de saúde oferecendo sugestões médicas não comprovadas.
Uma nova abordagem de código aberto: Parlant
Parlante apresentar um sistema de controle dinâmico o que garante que os agentes sigam as regras específicas do seu negócio. Isto é feito combinando e aplicando a combinação certa de diretrizes para cada situação. Aqui está uma rápida olhada em como funciona:
- Avaliação de conteúdo:
Quando o chatbot precisa responder, o Parlant verifica o contexto da conversa e carrega as diretrizes apropriadas (regras que você define para seus casos de uso específicos).
- Diretrizes de Conduta:
Essas diretrizes moldam o tom, o estilo e o conteúdo permitido do chatbot. O Parlant também analisa continuamente à medida que novas informações surgem.
- Formas de autocrítica:
Antes de dar uma resposta final, Parlant executa um processo de autocrítica, garantindo que a resposta esteja em conformidade com as diretrizes padronizadas.
Como funciona o Parlant
Os principais componentes do Parlant incluem Instruçõesum Lista de palavrasum Verificador de unidadee um Serviço de ferramentas.
Vamos verificá-los:
1. Instruções
Aqui estão as diretrizes recurso de personalização muito poderoso em Parlant. Eles decidem como o seu chatbot deve responder a determinadas situações. Parlant insere apenas os guias relevantes no contexto do LLM em tempo real, mantendo a interação limpa e eficiente.
Quais são as Diretrizes?
As diretrizes permitem moldar o comportamento do agente de três maneiras principais.
Primeiro, eles ajudam a lidar com respostas indesejadas e prontas para uso, que são confusas ou incompletas.
Em segundo lugar, garantem um comportamento consistente em todas as interações.
Terceiro, eles orientam o agente a manter o foco no comportamento alvo (sem trocadilhos!)
Por exemplo, uma resposta natural a um pedido de reserva de um quarto pode ser: “Claro, posso ajudá-lo a reservar um quarto. Quando você vai ficar?” Embora esta resposta seja válida, diretrizes podem ser usadas para torná-la mais entusiasmada. Uma resposta reformulada poderia ser: “Estou tão feliz que você escolheu nosso hotel! você vai ficar?”
Estrutura das Diretrizes
Cada guia tem duas partes:
A situação: um prefixo ou condição (por exemplo, “É feriado”).
Ação: Uma instrução (por exemplo, “Dê um desconto”).
Resposta do Parlant:
Quando é feriado, Então dê um desconto.
2. Garantindo a conformidade
Parlant garante diretrizes para consistência interna e fornece visibilidade na tomada de decisões dos agentes. Isto elimina confusão ou conflito quando múltiplas diretrizes podem estar ativas ao mesmo tempo.
3. Glossário
Um glossário define quaisquer termos especiais ou linguagem específica de domínio que o chatbot precisa conhecer. Isso ajuda a manter os termos consistentes durante a conversa.
4. Serviço de ferramentas
O Tool Service permite que o chatbot chame APIs externas ou ferramentas de terceiros, como navegar em categorias de produtos de comércio eletrônico ou recuperar o histórico de pedidos de um usuário. Isso garante que seu agente possa agir com base em dados reais, em vez de depender apenas do treinamento do modelo interno.
Recursos bônus: grades de proteção e classificação de conteúdo
Mesmo com orientações rígidas, pode ser necessário adicionar outra camada de proteção. Parlant também inclui serviços como Omni Moderation da OpenAI para pré-filtrar conteúdo perigoso ou sensível, garantindo uma interação segura. Em domínios como saúde mental ou aconselhamento jurídico, é melhor encaminhar os utilizadores para um especialista. Os guias Parlant podem redirecionar automaticamente os usuários para agentes humanos quando esses tópicos surgirem, mantendo a conformidade e o bem-estar do usuário.
Os clientes também podem tentar assediar ou manipular o agente. A filtragem de conteúdo do Parlant ajuda a manter as conversas respeitosas e garante que o chatbot permaneça escrito em situações controversas. Por fim, alguns usuários tentam “hackear” o agente ou expor suas regras internas. Parlant oferece um modo “paranóico”, que inclui Lakera Guard, para manter os parâmetros pretendidos do chatbot e evitar comportamentos não autorizados.
A Jornada de Desenvolvimento do Agente evoluiu!
Parlant permite que você faça exatamente isso construir e refinar seu chatbot passo a passo. Você começa com diretrizes básicas e depois muda de agente à medida que aprende mais sobre as necessidades e comportamentos de seus clientes. Por ser de código aberto, você também pode usar contribuições e práticas recomendadas da comunidade 😉
Permite converter o Guardrail numa guia flexível… muito potente!
Experimente e experimente um um novo nível de controle no desenvolvimento de chatbot baseado em LLM.
Como instalar o Parlant?
EU todo o código fontelicenciado sob Apache 2.0, disponível no GitHub. Encorajamos você a conferir… essas serão as tendências crescentes de 2025. Sempre amamos projetos de código aberto, então um lembrete amigável de que uma simples “estrela” no repositório ajuda muito a mostrar seu apoio!
Aqui estão os links:
Obrigado à equipe Parlan pela liderança inovadora/recursos para este artigo. A equipe Parlan nos apoiou neste conteúdo/tópico.
Jean-marc é um executivo de negócios de IA de sucesso. Ele lidera e acelera o desenvolvimento de soluções baseadas em IA e fundou uma empresa de visão computacional em 2006. Ele é um palestrante conhecido em conferências de IA e possui MBA em Stanford.
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