Überwachung von Agenten-Durchläufen

Bei jedem Relevance AI-Durchlauf liest der Agent das Ausführungsprotokoll, seine Eingaben, den Status und alle zurückgegebenen Fehler. Er gleicht das Ergebnis mit Ihren Qualitätsregeln ab, aktualisiert den Aufgaben-Datensatz und benachrichtigt den Verantwortlichen, wenn ein Durchlauf abgeschlossen ist oder fehlschlägt. Durchläufe, die innerhalb der erwarteten Parameter abgeschlossen werden, werden protokolliert und geschlossen. Ein Durchlauf, der wiederholt Fehler aufweist, Ergebnisse liefert, die stark vom Üblichen abweichen, oder ein von Ihnen festgelegtes Kosten- oder Zeitlimit überschreitet, wird angehalten und an das Team eskaliert, dem der Workflow gehört – inklusive der Durchlaufdaten, damit eine Person entscheiden kann, ob er wiederholt oder angepasst werden soll.

Verarbeitung der Aufgaben-Warteschlange

Sobald Arbeitselemente in eine Relevance AI-Warteschlange gelangen, liest der Agent jede Aufgabe, ihre Nutzdaten und ihre Priorität. Er wendet Ihre Routing-Regeln an, weist die Aufgabe dem richtigen Agenten oder Workflow zu und aktualisiert den Datensatz, damit der Fortschritt sichtbar bleibt. Standardaufgaben werden selbstständig abgearbeitet und protokolliert. Aufgaben mit fehlenden Eingaben, einem unbekannten Typ oder einer Priorität, die im Konflikt mit Ihren Regeln steht, werden beiseitegelegt und an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet. Dieser liefert das Fehlende nach oder leitet das Element vor der Ausführung um. So wird verhindert, dass fehlerhafte Arbeiten in automatisierte Pipelines gelangen, und die nachgelagerten Ergebnisse werden geschützt.

Routing der Ergebnisüberprüfung

Wenn ein Relevance AI-Workflow ein Ergebnis liefert, das für einen Kunden oder eine Datensatzänderung bestimmt ist, liest der Agent das Ergebnis und bewertet es anhand Ihrer Abnahmeregeln. Erfolgreiche Ergebnisse werden zurückgeschrieben oder freigegeben und protokolliert. Der Agent aktualisiert den entsprechenden Datensatz und benachrichtigt den Verantwortlichen, sobald ein Element freigegeben ist. Ergebnisse mit geringer Konfidenz, Antworten zu sensiblen Themen, die durch Ihre Regeln geschützt sind, oder Ausgaben, die hochwertige Daten verändern würden, werden zur Freigabe durch eine Person zurückgehalten. So wird sichergestellt, dass keine ungeprüfte Generierung einen Kunden erreicht oder ein System of Record ohne menschliche Freigabe überschreibt.