Decagon, Uzun Süreli Yapay Zekâ Müşteri İş Akışları için Missions’ı Kullanıma Sunuyor

Decagon, Missions’ı kullanıma sundu 12 Kasım 2026’da. Birden fazla görüşmeye, sisteme ve katılımcıya yayılan müşteri sonuçlarını yapay zekâ ajanlarının yönetmesini sağlamak üzere tasarlanan ürün, ajanların çalışmalarını tek bir etkileşimle sınırlamak yerine belirlenmiş bir hedef doğrultusunda günlerce, haftalarca veya aylarca ilerleyebilmesine olanak tanıyor.

Decagon; bir MR için ön onay alınmasını, düşük tutarlı bir kredinin onaylanmasını ve potansiyel müşterilerin nitelendirilmesini, anlamlı gelir sağlayabilecek çok aşamalı yolculuklara örnek gösteriyor. Müşteri deneyimi ekipleri açısından amaçlanan değişiklik, manuel durum takibini ve devir koordinasyonunu bırakıp müşteri yolculuğunu sürekli olarak iyileştirmek.

Görüşmeler ve Arka Ofis Sistemleri Arasında Orkestrasyon

Ekip, hedefi sade bir dille belirterek, ajanın iletişime geçmesi gereken kişileri tanımlayarak ve yönlendirme ekleyerek bir Mission başlatır. Ardından ajan, bu hedef doğrultusunda sonraki adımları seçer. Farklı kişilerin dahil olduğu yazışma dizilerini birbirine bağlayabilir, her katılımcıyla uygun bir kanaldan iletişim kurabilir ve süreç devam etmeden önce üçüncü bir tarafın bir adımı tamamlaması gerekiyorsa bekleyebilir.

Ürün, görüşmelerin ötesine de uzanıyor. Browser Actions aracılığıyla ajan, form doldurmak gibi arka ofis işlerini üstlenebilir. Decagon’ın reçete yenileme örneği, hastaya bildirim gönderilmesiyle başlıyor; onay gerektiğinde sağlık hizmeti sağlayıcısıyla iletişime geçilmesiyle devam ediyor ve ödeyici portalında taleplerin yeniden işleme alınmasını da içeriyor. Süreç, ajanın hastayla ilaçları teslim alma bilgilerini teyit etmesiyle tamamlanıyor.

Bu örnek, ürünün kurumsal ölçekteki daha geniş rolünü ortaya koyuyor: tek bir hizmet sonucuna ulaşmak için müşteriyle iletişim, sağlık hizmeti sağlayıcısıyla koordinasyon ve ödeyici sistemlerinde işlem yapılması gerekebilir. Missions, her etkileşimi ayrı bir iş olarak ele almak yerine bu faaliyetleri tek bir hedef odaklı iş akışında bir araya getiriyor.

Vakalar ve Memory Sonraki Adımları Şekillendiriyor

Her Mission vakasında, tamamlanan adımlar ve planı değiştirebilecek yeni bilgiler dahil olmak üzere ilerleme kaydı tutulur. Ajan, sonraki adımını seçmek, proaktif iletişim planlamak ve ileride yapılacak işler için bağlamı korumak üzere bu vakadan yararlanır. Harekete geçmeden önce, mevcut planın hâlâ uygun olup olmadığını belirlemek için hem vakayı hem de müşterinin Memory’sini yeniden kontrol eder.

Memory, diğer görüşmelerden edinilen tercihleri ve ilgili bağlamı sağlar. Decagon’ın örnekleri arasında, müşterinin saat 15.00’ten sonra telefonla aranmak istememe talebine uymak ve aynı müşterinin ilgisiz bir sorunu giderirken yeni bir ürün için eş zamanlı olarak başlangıç işlemlerini yürüttüğü paralel bir etkileşimi hesaba katmak yer alıyor.

Müşteri beklenen sıralamayı değiştirdiğinde de aynı yeniden kontrol yapılır. Ajan bir potansiyel müşteriyi nitelendirip takip görüşmesi ayarlamışsa ancak müşteri bu görüşmeyi kendi başına e-posta yoluyla planlarsa ajan izlediği yolu değiştirir. Böylece tasarım, iki tür bağlamı birbirinden ayırır: Mission vakası iş hedefine doğru kaydedilen ilerlemeyi izlerken Memory, kişisel tercihleri ve eş zamanlı etkileşimleri görünür kılar.

Optimizasyon, Uzun İş Akışlarında Atıf Sorununu Ele Alıyor

Decagon, otomatikleştirilmiş işler çok sayıda etkileşime yayıldığında atıf yapmayı temel bir güçlük olarak tanımlıyor. Reçete yenileme gecikirse ekiplerin sorunun ilk iletişimden, sağlık hizmeti sağlayıcısına devirden veya sigorta doğrulamasından kaynaklanıp kaynaklanmadığını belirlemesi gerekebilir. Bu da değiştirilmesi gereken etkileşimi veya devri saptamayı zorlaştırır.

Her Mission, Agent Operating Procedure (AOP) olarak oluşturulur. Ekipler bu mantığı yazabilir, düzenleyebilir ve iyileştirebilir; ajanın kararlarını inceleyebilir ve iyileştirilmesi gereken noktaları belirlemek için yapılandırmanın tek tek bölümlerini test edebilir. Duet ve Duet Autopilot, tekil etkileşimlerin ötesine geçerek müşteri yolculuğunun tamamını hedefleyen öneriler sunar.

Bu nedenle ürün modeli, uygulama ve teşhisi bir araya getiriyor: ajanlar bir hedefi katılımcılar ve sistemler boyunca takip ederken vakalar, Memory ve AOP tabanlı testler ekiplere izlenen yolu inceleyip gözden geçirme araçları sunuyor. Daha uzun süre devam eden otomasyon çözümlerini değerlendiren kurumlar için yanıt bekleyen soru, etkileşim sayısı arttıkça bu kontrollerin sorunlu devirleri güvenilir biçimde ortaya çıkarıp sonuçları iyileştirip iyileştiremeyeceği.