@cartainc creó un mensaje del sistema para su agente mediante el uso de Lucidchart para diagramar el flujo de trabajo completo de un experto en el dominio. Luego, un generador de avisos interno lo convirtió en JSON, que se introdujo en el agente mediante programación. "Los equipos que mejor entienden el dominio están contribuyendo directamente al diseño de avisos y contextos, mejorando la velocidad y la relevancia sin necesidad de entrenar modelos o aprender ML", dice @JayantTikmani. Aquí están sus técnicas de indicaciones estándar de oro, que dependen en gran medida del aprendizaje en contexto. Para conocer la historia completa de cómo Carta creó un agente que ahorró a los equipos internos 3,500+ horas por mes, siga el enlace en los comentarios.