Arquitetura tecnológica
O agente de IA ambiental da Brainfish adota uma estrutura de compreensão visual em camadas: a camada inferior captura as relações dos elementos da interface por meio da análise DOM em nível de pixel, a camada intermediária aplica o reconhecimento de padrões comportamentais para criar um modelo preditivo da intenção do usuário e a camada superior gera uma árvore de decisão em conjunto com a lógica comercial do produto. Essa arquitetura pode identificar com precisão os pontos de bloqueio operacional do 87%.
Mecanismos operacionais
Quando o usuário permanece em uma determinada interface por mais tempo do que a média, o sistema inicia imediatamente uma resposta em três estágios: ① comparando as soluções de cenários semelhantes no histórico; ② detectando o desvio do caminho da operação atual; e ③ gerando dinamicamente prompts incorporados contendo marcadores de interface e instruções passo a passo. As medições mostram que essa função reduz a curva de aprendizado do usuário em 40%.
Vantagens exclusivas
Em comparação com as ferramentas tradicionais de análise de gravação de tela, o avanço tecnológico está na capacidade de processamento em tempo real: ele suporta o monitoramento simultâneo de mais de 500 sessões simultâneas, com latência controlada em 300 ms, e a taxa de precisão é 3 vezes maior do que a dos métodos de análise baseados em registro. Depois que uma plataforma de comércio eletrônico o acessou, o número de solicitações de ajuda caiu em 72%.
direção da evolução
O sistema está integrando a tecnologia de realidade aumentada para orientar diretamente as operações do usuário por meio de marcadores visuais no futuro e alcançou uma profunda integração com ferramentas de desenvolvimento, como o Jira, de modo que os pontos de confusão do usuário de alta frequência sejam automaticamente transformados em requisitos de otimização do produto.
Essa resposta foi extraída do artigoBrainfish: documentação de ajuda autogerada para atendimento ao cliente on-lineO
