Intuit пересмотрела свою систему AI-агентов дважды за четыре месяца, что подчеркнуло динамичность разработки технологий. На конференции VB Transform 2026 вице-президент Intuit по AI Нхун Хо отметила, что это решение улучшило взаимодействие между агентами и повысило их эффективность в выполнении задач клиентов.
Предыстория Intuit и рынок AI-агентов
Intuit, будучи одним из пионеров в области агентного AI, столкнулась с проблемами в своей системе, что привело к необходимости обновления. Изначально компания создала сеть специализированных агентов, которые передавали результаты друг другу на естественном языке. Однако из-за потери контекста на каждом этапе передачи информация терялась, и это негативно влияло на точность исполнения задач. Рынок AI-агентов становится все более конкурентным, и компании необходимо адаптироваться к новым требованиям пользователей.Подробности перезапусков архитектуры
Первый перезапуск был инициирован после трех месяцев работы системы, когда стало очевидно, что текущая архитектура не справляется с требованиями. Полное обновление заняло 60 дней, при этом первая рабочая версия была создана за 20 дней. Хо подчеркнула, что основная проблема заключалась в том, что агенты не могли надежно передавать данные друг другу, и это приводило к накоплению ошибок. Чтобы устранить эти недоработки, Intuit вернулась к архитектуре, основанной на навыках и инструментах, что значительно улучшило ситуацию.Как это влияет на пользователей
Для пользователей Intuit новая архитектура агентов уже дала свои плоды — команда внедрила возможность привлекать к разговору живого специалиста, что повышает качественное обслуживание клиентов. В текущих тестах эта функция доступна лишь для 1% пользователей, однако в ближайшие недели планируется рост этой цифры. Это подход позволит клиентам получить помощь от экспертов без потери контекста, что является значительным преимуществом по сравнению с общими AI-ассистентами на рынке.Таким образом, обновления в архитектуре AI-агентов Intuit подчеркивают важность обеспечения надежного взаимодействия между системами, что непосредственно сказывается на качестве обслуживания клиентов. Этот случай может послужить уроком для других компаний в сфере AI, ориентированных на взаимодействие с пользователями.
Планируется дальнейшее развитие системы и расширение функций в следующие месяцы, что может предоставить пользователям еще больше возможностей для эффективной работы.