A DevRev afirma que seus agentes Computer e Operator foram projetados para atender a solicitações de clientes e funcionários raciocinando com base em dados empresariais atualizados, executando ações aprovadas e, quando necessário, preparando uma pessoa para agir. A empresa afirma que as ações podem ser revertidas e que as respostas incluem links para suas fontes.
Os agentes usam modelos da OpenAI, incluindo o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol, juntamente com o software da DevRev, que conecta o conhecimento da empresa, gerencia permissões e controla o que um agente pode fazer. Os modelos da OpenAI dão suporte ao raciocínio, ao planejamento e à seleção de ferramentas, enquanto a DevRev afirma que seus sistemas foram concebidos para equilibrar confiabilidade e rapidez nas respostas com o custo de atender aos usuários.
A DevRev avalia os modelos em conjunto com seu software usando o Enterprise-Bench. O benchmark testa situações que envolvem dados armazenados em diferentes sistemas, versões conflitantes das informações e acessos que variam de acordo com a função de cada pessoa. O CTO da DevRev, Ahmed Bashir, afirma que o GPT-6.1 Sol tem bom desempenho nessas avaliações, nas quais os agentes precisam entender solicitações e responder rapidamente a um custo sustentável.
No Agent Studio da DevRev, os usuários podem descrever como uma ferramenta deve se comportar em uma conversa com IA e definir regras fixas para partes de seu comportamento. A empresa também está explorando maneiras de permitir que os agentes lidem com decisões difíceis de codificar como regras, especialmente quando as informações que as fundamentam mudam com frequência.
A DevRev afirma que seus engenheiros adotaram o Codex em toda a empresa depois de experimentar várias ferramentas de programação e que cancelou suas licenças do Cursor. Seus engenheiros de vendas também usam o GPT-6 Astra para criar demonstrações para os estandes da empresa em conferências internacionais.
O próximo objetivo da empresa é permitir que o Operator lide com solicitações mais longas e exigentes, mantendo as ações rastreáveis, baseadas em permissões e reversíveis. A DevRev vê tarefas como encontrar uma resposta na base de conhecimento, fazer upgrade de um plano ou providenciar um reembolso como exemplos iniciais dos fluxos de autoatendimento que deseja que seus agentes concluam.
Fontes: OpenAI News.