Decagon在技术架构上有哪些独特之处？

2025-09-10

2.2 K

Decagon的技术创新架构

Decagon虽然频繁调用GPT-4、Claude等基础AI模型，但其核心技术价值在于构建在这些模型之上的专有系统。

协调层(Orchestration Layer)：决定AI智能体如何混合使用不同AI模型，并围绕客户业务逻辑工作
- 设有专门的评价机制来衡量各模型在特定任务中的表现
- 不同类型Agent（如客服与编程Agent）的协调逻辑完全不同
透明度工具：让客户清楚地了解Agent使用的数据来源和决策过程
- 展示每个回答的数据依据和生成路径
- 打破传统AI黑箱操作模式
Análise avançada：自动分析海量客服对话，识别关键问题和趋势
- 生成需要关注的客服问题类别报告
- 提供业务洞察和改进建议

这套架构使Decagon能够在基础模型之上创造独特的商业价值和应用效果。