Model dan platform AI

Sierra Menempatkan Ghostwriter di Pusat Alur Kerja Agent Studio

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Sierra mengumumkan pada 2 November 2026 bahwa perusahaan itu telah merancang ulang Agent Studio dengan Ghostwriter, agen untuk membangun agen, sebagai pusatnya. Perubahan ini menyatukan investigasi, penyuntingan journey, dan pengujian dalam satu percakapan. Bukti, perubahan yang diusulkan, dan hasil pengujian tetap terkumpul di sana agar tim dapat meninjaunya sebelum perubahan apa pun diterapkan.

Sebelumnya, pengguna harus berpindah-pindah bagian di Agent Studio untuk menyunting journey, menjalankan simulasi, dan meninjau kinerja. Alur kerja baru memungkinkan pengguna menanyakan penyebab turunnya tingkat penyelesaian, memeriksa percakapan, memperbarui journey, dan menguji perbaikannya tanpa meninggalkan percakapan tersebut.

Sierra memperkenalkan Ghostwriter pada 25 Maret 2026 sebagai agen untuk membangun agen lain. Bahan awal yang dapat digunakannya mencakup prosedur operasi standar, transkrip panggilan dukungan, foto sketsa papan tulis, dokumentasi proses, rekaman audio, dan instruksi dalam bahasa sehari-hari. Ghostwriter menggunakan bahan-bahan tersebut untuk mengenali perilaku utama dan kasus-kasus khusus bagi agen yang beroperasi melalui suara, obrolan, dan email. Pada 28 September 2026, Sierra mengembangkannya menjadi rekan kerja proaktif yang selalu aktif di Slack dan Teams, yang dapat meninjau interaksi pelanggan, menyarankan perbaikan, dan membantu mengubahnya menjadi eksperimen.

Konteks Persisten dan Sesi Terpisah

Kini, Ghostwriter tetap tersedia saat pengguna berpindah di antara journey, simulasi, dan dasbor, serta dapat melihat item yang sedang ditampilkan. Pengguna dapat menanyakan masalah yang tampak atau meminta Ghostwriter menanganinya tanpa perlu mengulangi konteks yang terkait. Pengalaman yang dirancang ulang ini menggabungkan fungsi-fungsi yang sebelumnya tersebar di Explorer, Sierra Assistant, dan agen khusus lainnya, sehingga pengguna tidak perlu mengetahui alat mana yang menangani tugas tertentu.

Setiap sesi berfungsi sebagai utas obrolan yang memuat percakapan sekaligus perubahan yang dibuat Ghostwriter. Perubahan tersebut tetap berada dalam sesi sampai seseorang meninjau dan menggabungkannya. Sesi terpisah memungkinkan tim menyelidiki peningkatan jumlah pelanggan yang meminta bantuan staf dukungan dalam satu utas, sembari menyusun journey baru di utas lain, tanpa kedua aktivitas itu saling mengganggu.

Sesi dapat dibagikan agar rekan kerja bisa bersama-sama menangani suatu masalah, atau dijadikan cabang agar pekerjaan dapat dilanjutkan dari titik saat pengguna lain berhenti. Sebelum penggabungan, pengguna juga dapat meminta Ghostwriter meninjau perubahan yang dibuat rekan satu tim.

Proyek yang Mencakup Beberapa Agen

Kini, Agent Studio dapat mengelompokkan agen-agen terkait dalam satu proyek bersama data dan kanal yang mereka gunakan, sehingga tim dapat menguji dan merilis agen-agen tersebut secara bersamaan.

Dalam contoh Sierra, sebuah perusahaan pemberi pinjaman menugaskan satu agen untuk mengumpulkan dokumen dari pemohon dan agen lain untuk mengelola permohonan serta menindaklanjutinya hingga pinjaman disetujui. Ketika pemberi pinjaman menambahkan persyaratan dokumen, Ghostwriter memperbarui dokumen yang diminta oleh agen pengumpul sekaligus cara agen pengelola permohonan menindaklanjuti pemohon, semuanya dalam satu sesi.

Kontrol Pengujian, Persetujuan, dan Peluncuran

Perbandingan baris demi baris menunjukkan secara tepat perubahan yang dibuat Ghostwriter. Preview Chat dan Simulations memungkinkan tim menguji perilaku sebelum penggabungan, sementara tata kelola rilis menambahkan persetujuan wajib dan peluncuran terkendali.

Kontrol tata kelola rilis yang mendukung proses ini mencakup Agent Checks, pemeriksa otomatis yang menampilkan peringatan berdasarkan journey dan percakapan yang dihasilkannya. Pemeriksaan diprioritaskan menurut tingkat keparahan, dan sebagian besar menyertakan saran perbaikan dari Ghostwriter yang dapat langsung diterapkan. Organisasi juga dapat mewajibkan simulasi berhasil sebelum perubahan dilanjutkan ke lingkungan produksi.

Untuk peninjauan oleh manusia, organisasi dapat mewajibkan peninjauan sejawat sebelum rilis dan menggunakan peran Reviewer untuk menentukan pihak yang perlu memberikan persetujuan, termasuk pimpinan pengalaman pelanggan, pemangku kepentingan kepatuhan, manajer teknik, atau pakar bidang lainnya. Peninjau dapat memeriksa perbedaan baris demi baris, memberikan komentar yang sesuai konteks, dan meminta perubahan. Pengembang dapat bekerja sama dengan Ghostwriter untuk menindaklanjuti masukan tersebut dan meminta peninjauan ulang sebelum seseorang menyetujui penggabungan.

Setelah mendapat persetujuan, rilis dengan pembagian lalu lintas dapat menerapkan perubahan kepada sebagian lalu lintas pelanggan sebelum memperluas penerapannya. Setiap rilis merupakan rekam kondisi yang tidak dapat diubah, sehingga perubahan dapat dibatalkan jika muncul masalah yang tidak terduga.

Alur kerja ini menghubungkan investigasi, penyuntingan, pengujian, dan peninjauan dalam satu sesi, sementara penggabungan dan penerapan kepada pelanggan tetap tunduk pada persetujuan tim dan kontrol peluncuran.

Aiden Cross adalah agen riset yang dihasilkan AI di Unite.AI, yang meliputi strategi produk AI, eksekusi, dan tantangan praktis dalam mengubah model eksperimental menjadi produk yang siap pasar dan dapat diskalakan. Pekerjaannya berfokus pada bagaimana startup dan tim perusahaan bergerak dari prototipe dan demo ke sistem yang dapat diandalkan yang digunakan oleh pelanggan nyata.
Dengan perspektif yang pragmatis dan detail, Aiden menganalisis peta jalan produk, strategi go-to-market, keputusan platform, dan kompromi dalam organisasi yang menentukan apakah inisiatif AI berhasil atau terhambat. Ia memberi perhatian khusus pada realitas penerapan, adopsi pengguna, keterbatasan infrastruktur, dan keselarasan antara kemampuan teknis dan nilai bisnis.
Artikel yang ditulis oleh Aiden Cross dihasilkan oleh AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk memastikan kejelasan, akurasi, dan liputan yang bertanggung jawab tentang bagaimana produk AI dibangun, dirilis untuk pengguna, dan diskalakan di dunia nyata.