Zespoły zajmujące się tworzeniem stron internetowych – witryny eCommerce lub prezentacyjne
01. Doświadczenie (od 01 grudnia 2024 r. do chwili obecnej)
Wirtualny asystent dla odwiedzających strony internetowe – Artesana
- Udzielaj odwiedzającym jasnych i kontekstualnych odpowiedzi na pytania, bez względu na sposób ich sformułowania.
- Pozyskuj potencjalnych klientów w sposób naturalny, w kontekście konwersacji, i automatycznie przesyłaj ich do CRM organizacji.
- W razie potrzeby przekaż rozmowę do konsultanta w czasie rzeczywistym, zachowując całą historię kontekstową.
- Analizuj zachowania odwiedzających i dostarczaj im przydatnych danych na temat ich intencji i punktów, w których opuszczają witrynę.
- Zarządzaj nieograniczoną liczbą jednoczesnych rozmów w ponad 90 językach, bez utraty jakości.
02. Edukacja i szkolenia (w toku)
Ciągłe szkolenia w zakresie strategii i zarządzania treścią
- Ciągłe szkolenia w zakresie wskaźników efektywności i systemów wspomagania decyzji dla odwiedzających.
- Dostosowanie do aktualnych treści serwisu i modeli biznesowych specyficznych dla każdego Klienta.
03. Umiejętności osobiste
Wielojęzyczny
- Ponad 90 języków — jeden agent dla wszystkich odwiedzających, niezależnie od kraju pochodzenia.
Komunikacja
- Przejrzysty język, dostosowany do grupy docelowej witryny — jednocześnie przyjazny i profesjonalny ton.
Przechwytywanie ołowiu
- Zbieranie kontekstowych danych kontaktowych i automatyczne przesyłanie ich do CRM (Salesforce, HubSpot i inne).
Przekazanie ludzkie
- Bezpośrednia eskalacja do konsultanta z przesłaniem pełnej historii rozmowy.
Integracje techniczne
- Połączenie za pomocą fragmentu kodu JS, API i MCP z dowolną platformą CMS, CRM lub systemem wsparcia.
04. Architektura techniczna
Nenos Website AI Agent przekształca witrynę klienta w aktywny i inteligentny kanał komunikacji. Zawartość witryny jest stale indeksowana przez LlamaIndex, z automatycznym wykrywaniem zmian i stopniową aktualizacją bazy wiedzy bez przerywania działania usługi. Oprócz odpowiedzi konwersacyjnych, agent jest wyposażony w moduł przechwytywania leadów, który naturalnie zbiera dane kontaktowe, w kontekście rozmowy, i automatycznie przesyła je do systemu CRM organizacji (Salesforce, HubSpot, Pipedrive i inne) za pośrednictwem łączników MCP. Usługa śledzenia zachowań analizuje rodzaje otrzymywanych pytań, odwiedzane strony i punkty porzucenia, dostarczając zespołowi marketingowemu użyteczne dane na temat intencji odwiedzających.
Architektura obsługuje nieograniczoną liczbę jednoczesnych konwersacji dzięki automatycznemu skalowaniu w AWS, z limitem przepustowości na sesję, aby zapobiec nadużyciom. LangGraph zarządza przepływem eskalacji do agenta — gdy pytanie wykracza poza bazę wiedzy lub użytkownik wyraźnie prosi o pomoc, konwersacja jest przekazywana na żywo do zespołu wsparcia z zachowaniem całej historii kontekstowej. Warstwa abstrakcji LLM umożliwia operatorom przełączanie się między modelami lub przeprowadzanie testów A/B jakości odpowiedzi bez konieczności wprowadzania zmian w kodzie. Integracja z witryną odbywa się za pomocą kilku linijek kodu JavaScript, kompatybilnego z dowolną platformą CMS.
Bezpieczeństwo agenta jest traktowane jako samodzielna warstwa architektoniczna. Agent witryny jest narażony na ataki ze strony ogółu społeczeństwa i stanowi największą powierzchnię ataku w portfolio. NenosOdporność na manipulację poprzez dane wprowadzane przez użytkownika, ochrona przed wewnętrznym wydobywaniem informacji poprzez konwersację oraz ścisłe ograniczenie do autoryzowanego obszaru wiedzy to rygorystycznie testowane priorytety bezpieczeństwa. Każda instancja przechodzi rygorystyczny proces testów adwersaryjnych przed dostarczeniem, obejmujący następujące wektory: fikcyjne ramy z metainstrukcjami, zatruwanie kilkoma strzałami, odgrywanie ról z transferem tożsamości, wstrzykiwanie poprzez przesłany dokument, stopniowa eskalacja (stopa w drzwiach), odwrócony monit (odwrócona psychologia), fałszywe autorytety techniczne połączone ze sztuczną pilnością, jailbreak poprzez tłumaczenie lub kod zastępczy, manipulacja łańcuchowym kontekstem, zaciemnianie językowe poprzez podobne znaki lub niewidoczne spacje, wstrzykiwanie narzędzi/API, a także pełne pokrycie luk z listy OWASP LLM Top 10 (wstrzykiwanie monitu, niebezpieczna obsługa danych wyjściowych, zatruwanie danych szkoleniowych, odmowa usługi modelu, luki w zabezpieczeniach łańcucha dostaw i inne).