AI Agents sind mehr als nur Chatbots – aber wie bewertet man sie richtig? Wir sprechen über die Herausforderungen beim Testen von AI im Kundenservice, warum falsche API-Parameter ins Chaos führen und wieso "mysteriöser Fleischeintopf" ein PR-Desaster wurde. Matthäus Deutsch von Parloa berichtet, wie flexible Plattformintegrationen und evaluative Ansätze (z.B. assertion-based Testing und Simulationen) den Einsatz von AI Agents vorantreiben. Außerdem: welche Metriken wirklich zählen, was Multi-Agent-Setups leisten und warum der Preisverfall bei Open-Source-Modellen das Game verändert.
Zusammenfassung
- AI Agents erweitern klassische Chatbots im Kundenservice, insbesondere im Telefonbereich, durch GenAI-basierte, dynamische Lösungen
- Parloa demonstriert flexible Plattformintegrationen und den Einsatz von Evaluationsmethoden wie assertion-based Testing und Simulationen
- Die Evaluation von AI Agents erfordert spezielles Benchmarking auf Plattform- und individueller Ebene
- Typische Herausforderungen sind Integrationsprobleme, fehlerhafte API-Calls und unzureichendes Instruction Following
- Tests erfolgen sowohl auf Konversationsebene als auch durch deterministische Ansätze und LLMs als Judge
- Es müssen komplexe Metriken und Trade-offs beachtet werden, wobei häufig binäre Testansätze aggregiert werden
- Schnelle Updates auf neue Modellversionen sind möglich, allerdings steigen langfristig die Kosten durch umfangreiche Testzyklen
- Innovationen wie optimierte Speech-to-Speech-Technologien und Open-Source-Lösungen (z. B. DeepSeek) bieten Potenzial zur Kostenreduktion
- Der Einsatz von Operatoren-Modellen und Tool-Integrationen ermöglicht auch die Anbindung an Legacy-Systeme, z.B. SAP
- Ziel ist es, den Automatisierungsanteil im Kundenservice zu erhöhen und eine Balance zwischen bewährter Qualität und neuen Features zu finden
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