- РесурсыИспользование продуктаОнлайн-инструменты
Проведите достаточно времени рядом с агентами ИИ, и начнёте замечать сбои. Секунда тишины, медленный сигнал от CRM там, и вдруг весь обмен кажется немного несинхронным. На бумаге всё выглядит нормально. В реальной эксплуатации лаги нарушают впечатление.
Некоторые компании считают это ограничением крупных моделей и распределённых систем. Зентегрио — нет. Для них лаг был не просто технической особенностью. Это нарушало рабочие процессы, замедляло взаимодействие с клиентами и заставляло агента чувствовать себя ненадёжным. Если клиент ждёт звонка или сотрудник пытается продвинуть задачу вперёд, несколько секунд могут показаться гораздо больше.
Их решение пришло из переосмысления того, как агент рассуждает и действует в рабочем процессе, а не пытаясь сократить API-вызовы на миллисекунды.
Лаги обычно возникают из-за нескольких мелких проблем, которые накапливаются:
Для AI-агентов в обслуживании клиентов эти задержки особенно заметны. Пауза в середине разговора заставляет систему звучать неуверенно. Для управления рабочими процессами лаг заставляет людей возвращаться к ручной работе, что сводит на нет смысл автоматизации.
Голосовые агенты ИИ делают это ещё более заметным. Голосовые взаимодействия проходят быстро, и любая пауза кажется так, будто агент потерял нить разговора. Рабочий голосовой агент должен реагировать почти так же быстро, как и человек.
Это стандарт, которого Зентегрио хотел выполнить.
Zentegrio не пытался решить лаг с помощью небольших оптимизаций. Они изменили способ работы агента.
Большинство систем сначала собирают всю необходимую информацию, а затем решают, что делать. Агенты Зентегрио начинают готовить действия раньше. Они собирают данные, открывают соответствующие документы или проверяют доступность, пока остальной контекст ещё формируется. Это кажется быстрее, потому что подготовка уже сделана.
Многие агенты голосового ИИ отправляют каждое решение обратно в модель. Zentegrio переложил более простые шаги рассуждения на лёгкую локальную логику. Модель справляется со сложными частями. Агент справляется с остальными в одиночку. Меньше ожидания — меньше лагов.
Типичный агент общается с каждой системой отдельно. CRM. Календарь. Продажа билетов. Отправить по электронной почте. Zentegrio создала единый координационный слой, который эффективно обрабатывает эти соединения, кэширует то, что можно кэшировать, и быстро возвращает структурированные данные. Агент больше не ждёт нескольких инструментов.
Вот в чём их подход выделяется. Когда агент слышит начало запроса, система Зентегрио предсказывает следующие шаги. Если звонящий скажет: «Я хочу проверить свой заказ», агент уже отвечает:
К моменту окончания предложения работа уже началась.
Если система работает медленно или временно не отвечает, агент не зависает. Она переходит к запасному режиму: суммирует то, что уже знает, подтверждает намерение или предпринимает действие, не зависящее от недостающих данных. Взаимодействие никогда не кажется застревающим.
Для компаний, использующих ИИ-агентов для обслуживания клиентов, разница очевидна. Разговоры кажутся более естественными. Клиенты не испытывают неловких пауз. Агенты могут плавно триажировать и эскалировать ситуацию.
Для управления рабочими процессами лаги ещё более вредны, чем в обслуживании клиентов. Если агенту требуется несколько секунд на обновление задачи или получение документа, люди теряют доверие и возвращаются к ручной работе. Система Zentegrio поддерживает непрерывное движение процессов, что и должно обеспечивать автоматизация.
Преимущество голосовых ИИ-агентов проявляется только тогда, когда ответы быстрые и стабильные. Архитектура Zentegrio делает задержку практически незаметной.
Большинство поставщиков сосредоточены на качестве моделей. Zentegrio сосредоточился на том, как работа на самом деле движется в организации. Агент ИИ должен выступать как помощник. Ассистенты не могут замереть посреди работы.
Реорганизовав планирование, выполнение и восстановление действий, Zentegrio устранил трение, мешающее многим внедрениям ИИ. Их агенты больше похожи на коллег, работающих параллельно с командой, а не на инструменты, ожидающие чётких инструкций.
Для компаний, желающих голосовой автоматизации, не ощущающейся роботизированной, или внутренних агентов, поддерживающих операции без создания узких мест, подход Зентегрио решает одну из самых крупных и недооценённых проблем в отрасли: лаг.
