In unserem zweiten Aufsatz über Angewandte Intelligenz analysieren wir, wie @cartainc einen internen Agenten entwickelt hat, der ihrem Team über 3.500 Stunden pro Monat spart. CPO @artshali und Director of Machine Learning @JayantTikmani teilen die genauen Details, wie eine 11-minütige Aufgabe in eine verwandelt wurde, die in Sekunden erledigt werden kann: - Fokussierung auf Arbeitsabläufe, bei denen menschliches Urteilsvermögen entscheidend, aber ineffizient war - Diagrammierung eines Arbeitsablaufs in Lucidchart und Umwandlung in JSON, um als Systemaufforderung des Agenten zu fungieren - Entkopplung des Modellverhaltens von UX und Workflow-Integration für schnelle Iteration - Und vieles mehr Lesen Sie die gesamte Geschichte in den Antworten unten: