Os agentes trabalham sintetizando dados de diferentes partes da sua conta do Amplitude, como as , o e as , bem como os . Portanto, quanto mais você usa o Amplitude para analisar o comportamento dos usuários, mais contexto seus agentes terão para trabalhar.

Comece definindo uma meta para seu agente, como aprimorar a conversão ou aumentar a adoção de recursos. O agente usará seus dados do Amplitude para identificar padrões e fazer recomendações que você poderá aprovar para que o agente tome medidas.

Os agentes do Amplitude são projetados para operar com uma interface de linguagem natural, tornando-os acessíveis para membros da equipe com diversos níveis de proficiência. Você pode interagir com os agentes, acessar análises, aprovar recomendações, dar feedback e ajustar o nível de autonomia deles como preferir. Planejamos também oferecer essa interface em vários idiomas a clientes do mundo todo.

Usamos uma combinação de modelos da OpenAI e da AWS Bedrock. Criamos também muitas ferramentas especializadas e subagentes que se encarregam de diferentes partes do trabalho, e podem se concentrar em fazer análises, realizar experimentos, criar guias etc. O back-end do Amplitude possibilita a maior parte da orquestração, da memória e do gerenciamento de sessões. Essa abordagem nos dá a flexibilidade de personalizar como os agentes se comportam, para que eles operem como especialistas de análise de produtos, em vez de generalistas de IA.

Os agentes farão parte da plataforma principal do Amplitude. Queremos que todos os clientes se beneficiem dos colegas de equipe de IA. Haverá recursos adicionais que você poderá acessar com outros produtos, mas daremos mais detalhes sobre os pacotes no lançamento de disponibilidade geral, no início do segundo semestre. No momento, nosso foco é assegurar que a experiência seja ótima para os clientes da versão beta.

Ainda não, mas em breve. Por enquanto, nosso foco é assegurar que a experiência principal com os agentes seja a ideal. Depois disso, poderemos adicionar mais integrações e protocolos abertos. Imaginamos um mundo onde os agentes do Amplitude operarão facilmente com ferramentas e agentes de outros sistemas.

Não treinamos modelos de IA com os dados de nenhum cliente para os agentes de IA do Amplitude.

Os agentes aprendem com diferentes fontes: eles começam com as práticas recomendadas gerais dos modelos de base mais recentes, como padrões de interação, padrões de acessibilidade e práticas de design que podem ser aplicadas em diferentes setores. A partir dessa base, adicionamos a experiência do Amplitude usando prompts de sistema que desenvolvemos ao trabalhar com milhares de equipes.

Cada agente cria sua própria memória a partir do banco de dados de um cliente sobre seu produto específico e o que funciona para seus usuários. Esse conhecimento permanece completamente separado e seguro para cada cliente. Com o tempo, esperamos que os agentes fiquem mais inteligentes à medida que os modelos subjacentes deles se aprimoram, nós refinamos nossa abordagem e eles aprendem mais sobre seu negócio específico.