Kontext
Jedes System, das Sie bereits betreiben, und jede Interaktion, die Ihre Agenten bearbeiten, abgebildet in einer einzigen Datenschicht, aus der Agenten lesen und in die sie schreiben, für kumulatives Lernen mit jedem Gespräch.
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Externe Systeme
Die Systeme und der Data Lake, auf denen Ihr Unternehmen bereits läuft, lassen sich Agenten als aktuelle, präzise Datensätze bereitstellen.
- Über 200 native IntegrationenVerbinden Sie Salesforce, MongoDB, CRM-, Ticketing-Systeme und über 200 weitere, damit Agenten mit aktuellen Datensätzen arbeiten.
- Bidirektionale REST-APIEine öffentliche API und ein verwaltetes Gateway ermöglichen externen Systemen, Daten einzuspeisen, abzurufen oder bei Bedarf abzufragen.
- WissensdatenbankenDokumente, Richtlinienverweise und SOPs werden anhand dessen abgerufen, was gerade in der laufenden Interaktion passiert.
Edge
Alles, was Ihre Agenten erzeugen, wird zu strukturierten Daten: was gesagt wurde, was entschieden wurde und was danach geschah.
- Automatische ErfassungJede Interaktion wird während der Ausführung zu strukturierten Daten: Transkripte und Aufzeichnungen sowie das daraus extrahierte Ergebnis, die Absicht, der Kontaktgrund und die Stimmung.
- Benutzerdefinierte VariablenErfassen Sie über Ergebnis, Absicht und Stimmung hinaus jede relevante Variable: einen genannten Preis, eine Dokumentenreferenz, eine Compliance-Bestätigung.
- Ein Gehirn für alle AgentenWas ein Support-Workflow lernt, weiß ein Vertriebsagent bereits. Durch funktionsübergreifenden Wissensaustausch macht jeder Durchlauf jeden anderen Agenten besser.
Memory
Eine dauerhafte Aufzeichnung jedes Kontakts und jeder Entität, sodass Agenten jedes Gespräch bereits mit Kenntnis der Historie beginnen.
- Entity MappingJeder Datenpunkt wird automatisch dem Kontakt, Konto, Lieferanten oder der Sendung zugeordnet, zu dem bzw. der er gehört.
- KontakteMemory-Snippets, extrahierte Attribute und Verhaltens-Tags sammeln sich sitzungsübergreifend zu einem dauerhaften Datensatz.
- Relevanz statt MasseEin Agent startet nur mit den Details, die für das bevorstehende Gespräch spezifisch und relevant sind, statt mit allem, was hinterlegt ist.
+1 (312) 555-0148
14 Attribute gespeichert
Jeder Agent arbeitet wie eine erfahrene Fachkraft
Jeder Workflow-Lauf schreibt in den Kontext zurück, sodass der Datenbestand als Nebenprodukt der Arbeit wächst. Je mehr Funktionen Agenten abdecken, desto mehr Tabellen umfasst er, die nie miteinander gesprochen haben. Was sich ansammelt, ist unternehmensweiter operativer Kontext, der jeden Agenten befähigt, Kundeninteraktionen wie Ihre erfahrensten Mitarbeitenden zu bearbeiten.
Superintelligenz für UnternehmenFAQs
Kontext ist die agentennative Datenschicht von HappyRobot, das Bindegewebe, das Workflows, Unternehmenssysteme und operative Intelligenz zusammenhält. Agenten fragen den Kontext mitten im Gespräch ab und schreiben Ergebnisse nach Ende der Interaktion hinein. So werden Daten Teil der laufenden Ausführung statt eines nachgelagerten Reports.
Kontext ist keine gemeinsame Reporting-Tabelle, die an die Plattform angeflanscht wurde. Jede Organisation erhält ihre eigene, vollständig isolierte Instanz, und Agenten lesen daraus und schreiben hinein als natürlichen Teil der Workflow-Ausführung. Daten aus Unternehmenssystemen und agentische Interaktionsdaten liegen so an einem Ort zusammen.
Kontext speichert drei Datenarten in einem Modell: Daten aus Systems of Record (über Polling-Tabellen, die mit externen APIs synchronisiert werden), von Workflows erzeugte Daten (Ergebnisse, extrahierte Variablen, Eskalationsprotokolle) und individuelle operative Daten mit Schemata, die Teams selbst definieren.
Memory ist die sitzungsübergreifende Gedächtnisschicht des Kontexts. Sie baut für jeden Kontakt einen dauerhaften Datensatz über drei Dimensionen auf: semantisch durchsuchbare Gedächtnis-Snippets aus früheren Interaktionen, strukturiert extrahierte Attribute (Präferenzen, Kontodetails) und verhaltensbasierte Tags. So behandeln Agenten wiederkehrende Kontakte nie wie Fremde.
Kontext stellt eine öffentliche RESTful API und ein verwaltetes REST-Gateway bereit und wird damit zum bidirektionalen Integrationspunkt: Externe Systeme wie Data Lakes, BI-Tools und Analyseplattformen können bei Bedarf Daten hineinschieben oder herausziehen, ganz ohne separate Datenpipeline für die KI-Belegschaft.
