Leistung
Messbare Standards, an denen jeder Agent bewertet wird, vor der Bereitstellung umfassend nachgewiesen und im Produktivbetrieb laufend auditiert. Jedes Ergebnis, jedes Signal fließt zurück ins System, für einen kontinuierlichen Kreislauf der Selbstoptimierung. Jede Prüfung wird einzeln bewertet: Ein Durchlauf, der das richtige Ergebnis über die falsche Abfolge erreicht, gilt dennoch als nicht bestanden.
Demo buchenNorthstars
Kennzahlen, auf die Agenten sich selbst hin optimieren: wie sie sich verhalten und für welche Ergebnisse sie verantwortlich sind.
- VerhaltensstandardsKommunikationsstil, zu vermeidende Formulierungen, welche Tools in welcher Reihenfolge einzusetzen sind.
- GeschäftsergebnisseLösungsquote, Containment und Eskalationsbedingungen, auf dieselbe Weise erfasst wie das Verhalten.
- Automatisch extrahiertEchte Beispiele aus dem Produktivbetrieb zeigen dem Evaluator, was gut und was schlecht ist, und die Genauigkeit steigt, je mehr Sessions geprüft werden.
Tests
Agenten und ganze Workflows werden End-to-End geprüft, bevor irgendetwas in Produktion geht.
- Adversariale TestsKI-gesteuerte Testnutzer versuchen, Ihren Agenten mit Prompt Injection, Themenabweichung und Datenextraktion auszuhebeln.
- Custom- und RegressionstestsLegen Sie exakt fest, welche Antwort und welche Tool-Aufrufe Sie erwarten, und machen Sie aus jedem Produktionsfehler einen dauerhaften Testfall.
- End-to-End-TestsFühren Sie den gesamten Workflow aus, vom Erstkontakt bis zum schriftlichen Ergebnis, mit Bewertung jedes Tool-Aufrufs und jeder Prüfung.
Produkt außerhalb der Garantie, Anrufer bittet um Ersatz
Ersatz ablehnen und Anruf beenden
Audits
Live-Sessions werden laufend bewertet, sodass Probleme von selbst sichtbar werden und jede Erkenntnis ein Schwungrad speist, mit dem Agenten sich selbst optimieren.
- Verhaltens-AuditsLive-Läufe werden stichprobenartig erfasst und von einem KI-Judge anhand Ihrer Northstars bewertet, in von Ihnen festgelegten Raten.
- Fehler-TrackingTechnische Fehler werden erfasst und dedupliziert, inklusive Häufigkeitszählung und Verlinkung zu den betroffenen Sessions.
- Monitoring der SprachqualitätJede Sprachsitzung wird nach Transkriptionsgenauigkeit, Sprachqualität, Gesprächsfluss und Latenz bewertet.
Selbstoptimierende Agenten
Jedes Audit-Ergebnis und jede menschliche Korrektur fließt zurück, sodass Agenten eigene Korrekturen vorschlagen und sich nichts ändert, bevor Sie es freigeben.
- Feedback im geschlossenen KreislaufEin Daumen hoch oder runter zu einem Audit-Ergebnis wird zum Kalibrierungsbeispiel für den jeweiligen Northstar.
- Vorgeschlagene KorrekturenAudit-Fehler kommen als konkrete Änderungen zurück, etwa als Prompt-Anpassung, neuer Northstar oder Regressionstest.
- A/B-Tests über Versionen hinwegTeilen Sie den Produktions-Traffic zwischen Versionen auf und messen Sie die Wirkung, bevor Sie eine Änderung breit ausrollen.
Optimierung auf die wichtigsten Ergebnisse
Ganze Kohorten sind an wenige zentrale Northstars gebunden, etwa Cost-to-Serve, Kundenbindung usw., statt dass Tausende Agenten ihren individuellen Metriken hinterherlaufen. So bewegt sich der Betrieb auf ein globales Maximum zu, statt in Silos in lokalen Optima festzustecken.
Superintelligenz für UnternehmenFAQs
Leistung ist das mehrschichtige Bewertungs- und Auditsystem, das definiert, wie korrektes Agentenverhalten aussieht, das Produktivverhalten kontinuierlich gegen diesen Standard prüft, Abweichungen früh erkennt und Änderungen sicher validiert, bevor sie Kunden erreichen. Genau das unterscheidet einen Piloten von einer produktionsreifen Bereitstellung.
LLM-as-a-Judge ist die Evaluierungsmethodik von HappyRobot, mit der Agentenverhalten automatisch anhand definierter Standards bewertet wird. Sie erreicht eine Übereinstimmung von 85 bis 90 % mit menschlichen Fachprüfenden, validiert über mehrere Benchmarks hinweg, mit höherer Genauigkeit bei binären Bestanden/Nicht-bestanden-Bewertungen.
Während der Entwicklung schreiben Teams Northstars, Evals und Adversarial Tests, bevor sie bereitstellen. In der Produktion werden Live-Sessions für Verhaltens- und Audio-Audits stichprobenartig geprüft, während Observability den Zustand überwacht. Fehler erzeugen neue Regressionstests, Korrekturen werden gegen die gesamte Suite validiert, und Audits bestätigen, dass die Korrektur hält. So schließt sich der Kreis.
Vor der Bereitstellung werden Agenten validiert: durch Custom Tests, also manuell entworfene Szenarien mit erwartetem Verhalten und erwarteten Tool-Aufrufen, die geplante Abläufe und Grenzfälle prüfen; durch Regressionstests, die direkt aus echten Produktivgesprächen entstehen, sodass jeder vergangene Fehler zu einem fest verankerten Testfall wird, gegen den alle künftigen Releases geprüft werden; und durch Adversarial Tests, bei denen ein KI-gesteuerter Mock-User den Agenten aktiv durch Prompt Injection, Themenabweichung oder Datenextraktionsversuche aus dem Konzept zu bringen versucht. End-to-End-Tests erlauben außerdem, ganze Workflows zu testen. Nichts erreicht die Produktion, ohne diese vollständige Suite zu bestehen.
Im Live-Betrieb werden Agentensitzungen fortlaufend stichprobenartig erfasst und anhand von Northstar-Standards durch verschiedene Audit-Typen bewertet: Verhaltens-Audits prüfen, ob der Agent die richtige Reihenfolge eingehalten und Unerwünschtes vermieden hat; Audio-Audits überwachen Sprachqualitätskennzahlen wie Wortfehlerrate, TTS-Genauigkeit und Latenz je Komponente; Node-Error-Audits verfolgen technische Workflow-Fehler; und manuelle Markierungen liefern strukturiertes menschliches Feedback aus der Transkriptprüfung. Zusammen bestätigen sie, dass der Agent auch lange nach der ersten Bereitstellung in großem Umfang korrekt arbeitet.
