Capi­tal One hat kürz­lich auf einer Kon­fe­renz erläu­tert, wie es sei­ne agen­ten­ba­sier­te Platt­form für das Geschäft mit Auto-Händ­lern ent­wi­ckelt hat. Die Ent­wick­lung begann vor 15 Mona­ten, bevor der Begriff „agen­tisch“ popu­lär wur­de. Ent­schei­dend war, dass die Agen­ten aus den Inter­ak­tio­nen mensch­li­cher Agen­ten ler­nen, um Kun­den­pro­ble­me zu iden­ti­fi­zie­ren^[1]Capi­tal One builds agen­tic AI to super­char­ge auto sales.

Im Auto-Geschäft unter­stützt die Platt­form Auto­händ­ler dabei, Kun­den pas­sen­de Fahr­zeu­ge und Kre­di­te anzu­bie­ten. Händ­ler berich­te­ten von einer 55%igen Ver­bes­se­rung bei Enga­ge­ment und Ver­kaufs­leads durch die neu­en, natür­li­chen Dia­lo­ge der Agen­ten. Die­se arbei­ten rund um die Uhr und sind auch in Not­fäl­len wie Pan­nen ver­füg­bar. Capi­tal One plant, ähn­li­che Agen­ten für den Rei­se­be­reich ein­zu­set­zen, wobei umfang­rei­che inter­ne Tests erfor­der­lich sind.

Capi­tal One ori­en­tier­te sich bei der Ent­wick­lung der Agen­ten an der eige­nen Orga­ni­sa­ti­ons­struk­tur, ins­be­son­de­re an der Art, wie das Unter­neh­men Risi­ken managt und Pro­zes­se über­prüft. Ein zen­tra­ler Bestand­teil ist ein Eva­lua­tor-Agent, der ande­re Agen­ten über­wacht und bei Ver­stö­ßen gegen Richt­li­ni­en ein­greift. Dies ähnelt einem Exper­ten­team mit unter­schied­li­chen Spezialisierungen.

Her­aus­for­de­run­gen bestan­den in der Opti­mie­rung von Daten und Model­len. Capi­tal One nutz­te Tech­ni­ken wie Modell­di­stil­la­ti­on und Mul­ti-Token-Vor­her­sa­gen, um Effi­zi­enz und Kos­ten zu ver­bes­sern. Zudem wur­den zahl­rei­che Ite­ra­tio­nen und Tests durch­ge­führt, da es kei­ne Vor­bil­der für die Imple­men­tie­rung gab.