respond.io 如何将 OpenAI 的专业知识与经过验证的基础设施相结合以保障 AI 代理的可靠性

可靠的 AI 代理帮助企业赢得客户信任，并推动销售与支持对话持续进行。 Respond.io 作为一家客户对话平台，目前已与 OpenAI Enterprise 签订直接协议，使我们的工程师在强化聊天和语音领域的 AI 工程能力时，可获得 OpenAI 专家的支持。

如果您是面向中端市场的 B2C 企业，在聊天或语音中使用 respond.io 的 AI 代理进行销售和支持，其价值体现在关键对话中——一条模糊的回复就可能让您失去宝贵的潜在客户。您无需进行任何设置或更改。这一优势在幕后体现，体现在我们如何构建、测试和改进 AI 代理上。

直接访问 OpenAI 会给 respond.io 带来哪些变化

我们与 OpenAI 的协议为产品和工程团队提供了专属的 OpenAI 账户联系人，并可获得 OpenAI 应用型 AI 工程师的支持。

OpenAI 的模型已是 respond.io 的 AI 代理的一部分。变化在于我们围绕这些模型与 OpenAI 的合作方式。我们的工程师此前主要依赖标准支持渠道和公开文档来解答复杂问题。该企业协议加强了这种合作关系，通过基于大量真实使用而非单一技术试验的经验，提升 AI 代理在真实客户会话中的性能。

在复杂会话中提升 AI 代理的可靠性

当 AI 代理的问题可能涉及模型本身时，我们的工程师现在能更直接地联系 OpenAI 的专家。

这些问题很少显而易见。例如，当客户在会话中途切换语言时，AI 代理的行为可能会不同，或在聊天中能正确执行指令，但在语音通话。在解决此类问题之前，我们需要弄清问题是由模型、平台，还是两者协同工作方式导致的。当只能看到一方时，这要困难得多。

在问题解决之前，您的客户会感受到影响。例如，可能给潜在客户报出错误的价格，或会话被转给人工坐席而不得不重新开始。 Respond.io 的工程师仍然主导每一次调查，并与深谙模型的专家核查模型方面的问题。

针对优先用例优化 AI 代理

我们的工程团队现在能够直接与 OpenAI 的应用型 AI 工程师合作，优化 respond.io 的 AI 代理在真实客户会话中的表现。我们从对客户最重要的用例入手：以聊天和语音进行的销售与支持，通常涉及多种语言。

一个 AI 代理在一次会话中需要处理大量工作。它需要理解客户需求，查找正确信息，遵循您的业务规则，执行操作，并识别何时应由人工接手。语音增加了时间压力，因为在聊天中无人注意的停顿在通话中会显得尴尬。多语言会话增加了另一层复杂性，因为同一个 AI 代理可能需要为多种语言的客户服务，并且在每种语言中都必须同样准确。

我们的工程师主导这项工作，而在测试和优化每一步时，OpenAI 的应用型 AI 工程师为我们带来了对模型的深入理解。其结果是 AI 代理在客户使用的语言中保持准确，并且反应足够快以维持聊天或通话的流畅。

respond.io 的基础设施与 OpenAI 的专业知识如何保持 AI 代理的可靠性

Respond.io 每季度处理超过 20 亿条消息并以 99.999% 的正常运行时间。该平台建立在 AWS 支持的基础设施之上，旨在处理会话量的突发激增，例如来自广告或广播活动的数千条询问。 AI 代理在繁忙时段仍能保持响应，客户会话持续推进。借助 respond.io 的 AI 代理， iMotorbike 将其线索处理能力翻倍， Emrah Cinik 的平均首次响应时间达到了 26 秒，且 Diskat 端到端处理了 90% 的销售会话。

随着企业将更多客户会话和销售任务交给 AI，他们需要一家值得信赖的技术服务提供商。 Respond.io 自 2017 年起管理客户会话，积累了企业如何通过聊天与客户互动并完成销售的经验。直接获得 OpenAI 专家的支持建立在这一基础之上，使我们能够在 AI 在企业运营中作用日益增长时，更有效地帮助企业从 AI 中获得价值。

我们的工程师在评估新模型、解决技术难题以及开发跨聊天和语音的 AI 代理时，会借助 OpenAI 专家的专长。结合 respond.io 自有的会话上下文、知识检索、操作、路由和人工交接等技术，这为企业提供了一个围绕真实客户会话需求构建的平台。