OpenAI 为自己的客服热线构建了支持代理，现在希望大企业也能信任它们

AI 和工业领域的普遍共识是，模型本身已不再是瓶颈——它们足以支持深度对话、生成大量生产级代码并解决各种客户支持请求。更困难的问题在于围绕模型的一切：决定代理可以自行处理哪些事务的政策、无法处理时的升级路径，以及出现问题时显示发生了什么记录。最终，这一切归结为信任：作为客户运营主管或首席信息官，您是否希望一个系统处理实时客户电话并对其账户执行操作，而没有明确界定它可以在无人监督下处理什么，以及如果失败谁来负责？

OpenAI 认为它通过 Presence 提供了答案，这是一款于周三发布的产品，将 AI 代理——正是 OpenAI 在其自身支持热线中运行的那些——部署到企业电话和聊天渠道。在宣布该产品的博文中，OpenAI 指出，企业 AI 代理的真正考验已不再是证明它们能完成工作，而是它们能否在产品、政策和人员不断变化时保持可靠。

“企业面临的挑战不再是证明 AI 代理可以工作，而是让它们在生产中足够可靠以完成高价值工作，”该公司写道。“代理行为还必须随着产品、政策和用户行为的变化而适应。”

使用 Presence，公司为代理选择一项单一、特定的任务——例如保险索赔、IT 请求或账单纠纷——代理只能访问与该任务相关的系统和信息，别无其他。制定规则的是公司，而不是 OpenAI：代理可以在不请示的情况下做什么，需要人员首先批准什么，以及在哪里停止并移交给人类。然而，要达到这一点，并不是简单地打开 API 开关。OpenAI 自己的工程师会与每位客户一起确定任务、连接系统、决定权限、通过测试运行并使其上线，然后随着部署的增长将持续支持移交给外部集成合作伙伴。目前，Presence 涵盖实时语音和聊天——客户支持、对外销售以及更高风险的内部请求。

值得注意的是，OpenAI 表示这实际上已成为其内部支持运营的一部分已有一段时间，并声称该代理现在可解决其英语电话热线中 75% 的入站问题，无需人工干预。这显然是其宣传的重要组成部分：如果它对 OpenAI（世界上最有价值的私营公司之一，其声誉完全取决于人们对其构建的信任）足够好，那么它肯定对其他人也足够好？到底够不够，还有待观察。但该公司已有一些早期设计合作伙伴，包括 BBVA、软银和 IAG。显然，这远未全面推出——它还不能作为自助产品使用，这就是一个信号。目前，只有符合条件的企业客户可以通过受限的发布获得访问权限，部署由 OpenAI 自己的“前向部署工程师”和少数全球系统集成商直接处理。

Presence 并非 OpenAI 在此方面的唯一行动。此次发布一个月前，ChatGPT 制造商与谷歌和微软等科技巨头共同创立了 Appia 基金会，这是一个 Linux 基金会项目，旨在为公司提供一种标准化的方式来证明其 AI 系统满足安全和合规义务，而不是仅依赖自我声明。Appia 正在构建行业范围的文书工作来证明 AI 系统可以信赖，而 Presence 则是 OpenAI 试图一次一个客户地证明它。

更广泛地看，Presence 对 OpenAI 自身工程师的依赖本身就是一个更广泛趋势的一部分：科技公司将技术人员直接派驻客户现场，共同设计、构建和支持 AI 系统，而不是交出 API 后就走开。正如 The New Stack 此前报道，“前向部署工程师”在五月份大约十天内迅速成为行业最热门职位之一：OpenAI 推出了一个完全围绕为企业配备这些工程师的 40 亿美元公司，而谷歌则发布了数十个薪水高达六位数中段的职位。与此同时，AWS 在六月份宣布投入 10 亿美元建立自己的类似团队，直接派驻工程师与客户合作，利用客户自己的数据和基础设施构建和运行 AI 系统。

OpenAI 全球前向部署工程负责人 Colin Jarvis 周三在 LinkedIn 上解释说，Presence 源于 OpenAI 的 FDE 团队与其产品团队直接合作，以解决客户部署中反复出现的问题。“我们最具挑战性的客户工作往往始于面向外部的用例，其中代理需要对不断变化的客户行为、业务政策转变和外部妥协保持稳健，”Jarvis 写道。这指向了信任：将电话线路交给代理的公司希望有一个既了解系统又了解业务的人站在背后，而不仅仅是一个在无监督下运行的模型。

OpenAI 的前向部署工程师 Zach Parent 在 LinkedIn 上解释说，困难现在已经从构建一个代理转移到构建一个公司实际上会允许在其客户附近、随着需求不断变化而使用的代理。“如今，制作一个 AI 代理很容易。困难的是制作一个能够被信任直接与客户对话、并能随着需求变化而适应的 AI 代理。”