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거버넌스 · 에이전틱 데이터

에이전트는 자신을 개선하는 데이터를 스스로 만듭니다

에이전트가 나누는 모든 대화는 움직이는 여러분의 운영에 대한 라벨링된 예시입니다. IntuneLabs는 이를 구조화되고 통제된 데이터 — 트레이스, 성과, 점수 — 로 포착하고, 다음 버전을 이전보다 낫게 만드는 테스트와 튜닝으로 바꿉니다.

기본이 구조화

실행은 녹음이 아니라 데이터가 됩니다

통화 녹음 더미는 보관함이지만, 구조화된 실행 데이터는 자산입니다. 각 실행은 맥락, 취한 행동, 성과, 노스스타 점수와 함께 포착됩니다. 그래서 나중에 받아쓰는 무언가가 아니라, 첫날부터 질의하고 분석할 수 있습니다.
  • 모든 실행의 트레이스·도구 호출·성과·점수
  • 워크플로·결과·어디서 잘됐고 잘못됐는지로 태깅
  • 첫 통화부터 질의 가능 — 수작업 전사 없음

쌓아 두지 말고 큐레이션

전부가 아니라 올바른 예시

목표는 더 많은 데이터가 아니라 올바른 데이터입니다. 흥미로운 실행 — 아슬아슬한 실수, 깔끔한 방어, 새로운 형태의 실패 — 이 검토를 위해 드러나고 테스트 스위트와 튜닝 세트로 승격됩니다. 그래서 개선은 쌓아 둔 잡음이 아니라 여러분이 고른 신호에서 나옵니다.
  • 배울 가치가 있는 실행을 자동으로 드러냄
  • 좋은 예시와 나쁜 예시를 한 번에 스위트로 승격
  • 팀이 실제로 검토한 사례로 튜닝 세트를 구성

처음부터 끝까지 통제

실제 기록을 맡길 수 있는 데이터 루프

이 데이터는 실제 고객에게서 나오므로, 그에 맞게 다룹니다. 접근은 통제되고, 민감한 필드는 마스킹할 수 있으며, 보존은 여러분의 정책을 따릅니다. 그래서 에이전트를 더 똑똑하게 만드는 루프가, 여러분을 위험에 빠뜨리는 것이 되지 않습니다.
  • 민감한 필드에 대한 접근 통제와 마스킹
  • 여러분의 정책을 따르는 보존과 거주지
  • 운영 실행에서 그것이 끌어낸 변경까지의 명확한 계보

시작하기

실행이 두 번 일하게 만드세요

이미 어딘가에서 돌고 있는 워크플로를 가져오세요. 그것이 만들어 낼 데이터와, 그 데이터가 더 나은 에이전트로 어떻게 복리처럼 쌓이는지 보여드립니다.