摘要： 本文探讨了人工智能客服代理的架构设计，分析了如何通过产品决策来提高用户对代理的信任度。文章指出，尽管高准确率和快速响应时间很重要，但用户对复杂问题的处理能力不足会导致用户放弃使用代理。文章详细介绍了AI代理架构的不同层级，包括记忆管理、系统集成、技能能力、成功衡量和信任策略。此外，文章还讨论了不同的实施方法，如单代理架构、多技能路由、预定义流程和多代理协作，并强调了从简单到复杂的逐步实施的重要性。最后，文章提出用户更信任坦诚承认不确定性的代理，并强调了透明度、合理升级和优雅退出的重要性。
讨论： 上述内容主要讨论了人工智能在客户支持领域的应用和挑战。fny提出了逐步过渡到AI客户支持的策略，包括明确AI能解决的问题范围、及时转接到人工客服、使用“解锁代理”来评估性能等。gillesjacobs则对这种乐观态度表示质疑，认为当前的技术还远未成熟，存在很多问题和挑战。gabriel666smith分享了自己在尝试构建LLM客户支持系统的经验，强调了与用户直接交流的重要性。barbazoo和dfsegoat讨论了信心度校准的问题，jbmsf和ricardobeat则对产品经理（PM）的角色和在AI项目中的职责提出了疑问。
原文标题：A PM’s Guide to AI Agent Architecture
原文链接：https://www.productcurious.com/p/a-pms-guide-to-ai-agent-architecture
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