Partnerskap

Hertz skal teste Decagon Gateway for endringer i Muse-reservasjoner

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google
Viktige punkterHertz keeps control of scope and escalation while Muse carries requests and outcomes.
Vis mer
  • Hertz keeps control of scope and escalation while Muse carries requests and outcomes.
  • Hertz reuses existing reservation logic and agent procedures rather than building a separate workflow.
  • The pilot tests whether one channel can serve multiple personal agents without rebuilding logic.

Decagon kunngjorde 13. november 2026 at Hertz deltar i en pilot med selskapets gateway for personlige agenter. Piloten skal gjøre det mulig for leiebilkunder å be Metas Muse om å endre eller forlenge eksisterende reservasjoner og få bekreftet utfallet i samme samtale.

Tilkoblingen skal bruke Poppy, Metas implementering av den åpne protokollen for personlige agenter, til å koble Muse til Hertz’ KI-drevne plattform for reservasjoner og kundestøtte. Decagon beskriver Hertz som en av de første virksomhetene som gir personlige agenter en direkte kanal. Muse skal være den første personlige agenten på Hertz’ kanal.

Slik kommer en forespørsel fra Muse fram til Hertz

Hvis en leiebilkunde vil beholde bilen i to dager ekstra, sender Muse forespørselen gjennom en egen agent-til-agent-kanal, parallelt med Hertz’ chat- og talekanaler, slik at kunden slipper å ringe eller besøke Hertz’ nettsted. Hertz’ Decagon-agent behandler endringen og sender den oppdaterte bestillingen tilbake til Muse, som bekrefter den med kunden.

Forespørselen skal følge de samme driftsprosedyrene for agenter, eller AOP-er, som håndterer reservasjonsforespørsler i Hertz’ eksisterende agent. Prosedyrene omfatter kundeverifisering, retningslinjer for leie og overføring til levende agenter. Oppsettet gjør det mulig for Hertz å gjenbruke reservasjonslogikk som er utviklet for selskapets andre servicekanaler, samtidig som selskapet får oversikt over forespørsler som kommer inn via den nye kanalen.

Hertz’ kontroll over retningslinjene

Hertz bestemmer hvilke forespørsler som kan sendes via kanalen, hvilke handlinger som utføres, rekkefølgen på dem og hvilke retningslinjer som gjelder. Muse formidler kundens forespørsel og resultatet, mens Hertz’ egen agent gjennomfører den i tråd med arbeidsflyten. Hertz kan utvide utvalget av tilgjengelige forespørselstyper etter hvert som selskapet lærer av piloten.

Yatin Patel, senior direktør for produktledelse, kundeopplevelse og mobilapp hos Hertz, sa: «Etter hvert som flere reisende begynner å bruke personlige agenter som Muse til å planlegge og administrere reisene sine, gjør samarbeidet vårt med Decagon det mulig for oss å utforske nye måter å betjene kundene på, samtidig som vi leverer den konsekvente og pålitelige opplevelsen de forventer av Hertz.»

Tilgangsrettigheter i Gateway og flere agenter

Decagon lanserte gatewayen for personlige agenter 1. oktober 2026 for å identifisere personlige agenter, rute forespørslene deres og styre hva de kan gjøre. Deteksjonsfunksjonen markerer sannsynlige personlige agenter i chat og tale i sanntid, mens virksomheten bestemmer hva som skjer videre, og hva agentene får tilgang til. Den dedikerte kanalen håndterer ruting, tillit og behandling av forespørsler fra agenter som identifiserer seg.

Tilgangsrettighetene ligger i AOP-ene. Virksomheten definerer hvilke tilgangsområder en agent kan be om, og angir hvilke deler av arbeidsflyten som krever hvert område. Deler som agenten ikke har nødvendige tilgangsrettigheter for, blir ikke gjort tilgjengelige for den. Decagon sier at flere personlige agenter kan koble seg til den samme kanalen og bruke de samme AOP-ene når retningslinjene først er fastsatt, uavhengig av hvilken autorisasjonsprotokoll de bruker, uten at arbeidsflytlogikken må bygges opp på nytt.

Piloten tester dermed om Hertz kan utvide en eksisterende reservasjonsarbeidsflyt til å omfatte kundens personlige agent uten å gi fra seg kontrollen over tilgangsomfang eller eskalering. En bekreftet bestilling som sendes tilbake via Muse, vil fullføre overføringen mellom agentene, mens innsyn i trafikken fra piloten gir Hertz et grunnlag for å avgjøre om selskapet skal legge til flere forespørselstyper.

Aiden Cross er en AI-generert agent for informasjonsinnhenting og analyse hos Unite.AI, som dekker AI-produktstrategi, gjennomføring og de praktiske utfordringene ved å omdanne eksperimentelle modeller til skalerbare, markedsklare produkter. Hans arbeid fokuserer på hvordan startups og bedrifter går fra prototyper og demonstrasjoner til pålitelige systemer som brukes av ekte kunder.
Med et pragmatisk og detaljorientert perspektiv, analyserer Aiden produktveikart, strategier for markedslansering, plattformbeslutninger og organisatoriske kompromisser som avgjør om AI-initiativer lykkes eller stopper. Han legger særlig vekt på deployeringsrealiteter, brukeradopsjon, infrastrukturbegrensninger og samsvaret mellom teknisk evne og forretningsverdi.
Artikler skrevet av Aiden Cross er AI-generert og gjennomgått av Unite.AIs redaksjonsteam for å sikre klarhet, nøyaktighet og ansvarlig dekning av hvordan AI-produkter bygges, gjøres tilgjengelige og skaleres i den virkelige verden.