Mô hình và nền tảng AI

NiCE nâng cấp Cognigy để xây dựng các tác nhân AI doanh nghiệp có cơ chế quản trị

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Ngày 12 tháng 11 năm 2026, NiCE công bố thế hệ tiếp theo của nền tảng Cognigy, phục vụ việc xây dựng và quản lý các tác nhân AI chăm sóc khách hàng trong doanh nghiệp. Bản phát hành bổ sung khả năng phát triển có AI hỗ trợ, kỹ năng có thể tái sử dụng, truy vết quyết định và tương tác thoại hai chiều tích hợp sẵn. Bản phát hành cũng thay đổi cách khách hàng truy cập và thanh toán cho các mô hình vận hành những tác nhân này.

Nền tảng được thiết kế cho các hoạt động trải nghiệm khách hàng cần điều phối tác nhân xuyên suốt toàn bộ hành trình khách hàng, thay vì tự động hóa từng tác vụ riêng lẻ. Thiết kế này kết hợp khả năng suy luận tự chủ với quy trình làm việc có cấu trúc và cơ chế quản trị, giải quyết cả vấn đề kiểm soát tác nhân sau khi đưa vào vận hành lẫn cách xây dựng chúng.

Philipp Heltewig, giám đốc AI của NiCE, cho biết các công cụ này nhằm giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô triển khai tác nhân với “khả năng quan sát và kiểm soát mà môi trường vận hành thực tế đòi hỏi”. Mô tả của ông kết nối khâu phát triển với vận hành thông qua vòng đời gồm xây dựng, thử nghiệm, cải tiến và kiểm tra tác nhân.

Kỹ năng có thể tái sử dụng và kết nối mở

Agentic Experience Studio là môi trường phát triển được thiết kế lại. Nền tảng cung cấp sẵn các mô hình chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói và mô hình ngôn ngữ lớn, cùng các tài nguyên có thể sử dụng ngay cho dự án mới. Trung tâm thông tin ra mắt sản phẩm cho biết thêm rằng các mô hình được cung cấp sẵn và một không gian làm việc duy nhất kết hợp khả năng hỗ trợ bằng AI, tính năng thoại nâng cao, phân tích và cơ chế quản trị.

Trong môi trường đó, các nhóm có thể lắp ghép tác nhân từ những kỹ năng, công cụ và chân dung tác nhân có thể tái sử dụng. Một kỹ năng tập hợp hướng dẫn cùng các công cụ phục vụ một tác vụ cụ thể, còn khung vận hành tác nhân cung cấp các cơ chế bảo vệ, nguồn kiến thức đáng tin cậy và quy tắc quản trị. Tác nhân có thể phối hợp với các tác nhân phụ chuyên biệt và kết nối với tác nhân bên ngoài, hệ thống doanh nghiệp và công cụ thông qua MCP và A2A, những tiêu chuẩn mở được dùng cho các kết nối này. Các kết nối bên ngoài bao gồm cả tác nhân AI cá nhân của khách hàng.

Kiểm thử, truy vết và cơ chế kiểm soát kết hợp

AI Assist có thể đồng hành cùng người dùng trong quá trình xây dựng, gỡ lỗi tác nhân, chạy mô phỏng và giải thích khái niệm, đồng thời cung cấp hướng dẫn thiết lập từng bước và các phương pháp hay nhất. Bộ công cụ đánh giá hỗ trợ mô phỏng và so sánh đa biến song song, giúp các nhóm kiểm thử áp lực nhiều phương án trước khi chọn phiên bản đưa vào vận hành.

Tính năng truy vết cho thấy các bước dẫn đến kết quả của một tác nhân, bao gồm những kỹ năng được kích hoạt, các lệnh gọi công cụ và mô hình, mức sử dụng token, thời gian tạo token đầu tiên và lý do chuyển sang phương án dự phòng. Nhờ đó, các nhóm có chung một bản ghi để gỡ lỗi và giám sát, vì họ có thể kiểm tra cả tài nguyên mà tác nhân đã sử dụng lẫn những quyết định mà tác nhân đã đưa ra. Nền tảng cũng cung cấp các cơ chế bảo vệ, khả năng truy vết quá trình thực thi và lịch sử kiểm tra mọi thay đổi do AI và con người thực hiện.

Doanh nghiệp có thể kết hợp các tác nhân tự chủ với quy trình làm việc có cấu trúc và logic xác định trong những trường hợp cần bảo đảm tính dự đoán, khả năng kiểm soát hoặc tuân thủ quy định. Vì vậy, mỗi tổ chức có thể quyết định bước nào do tác nhân tự xử lý và bước nào phải tuân theo quy trình đã xác định. Phương án kết hợp này cho phép áp dụng quyền tự chủ có chọn lọc, thay vì triển khai ở mọi bước của một tương tác.

Tương tác bằng giọng nói và tính phí mô hình

Đối với tương tác bằng giọng nói, các mô hình chuyển giọng nói thành giọng nói tích hợp sẵn xử lý âm thanh xuyên suốt từ đầu đến cuối. NiCE cho biết tác nhân có thể suy luận và gọi công cụ trong khi nói, nhờ đó giảm khoảng lặng, đồng thời duy trì các cuộc trao đổi trôi chảy hơn khi khách hàng ngắt lời.

Các mô hình AI mặc định đã được tính trong giá mỗi cuộc hội thoại và không cần hợp đồng hoặc cấu hình mô hình riêng. Khách hàng có thể bổ sung các mô hình cao cấp của bên thứ ba với hình thức tính phí theo mức sử dụng, hoặc tiếp tục sử dụng các hợp đồng mô hình hiện có của mình. Các mô hình cao cấp của Deepgram, ElevenLabs và Anthropic cũng được tích hợp sẵn.

Đối với khách hàng Cognigy hiện tại, thế hệ tiếp theo được cung cấp như một phần trong quá trình phát triển sản phẩm liên tục của NiCE. NiCE cho biết các hệ thống đang được triển khai trong môi trường thực tế sẽ tiếp tục hoạt động như hiện nay, còn các nhóm có thể áp dụng những khả năng mới bất cứ khi nào sẵn sàng, tránh phải chuyển đổi các hệ thống đang vận hành chỉ vì sản phẩm ra mắt.

Bản phát hành gắn tốc độ triển khai với kỷ luật vận hành: các thành phần có thể tái sử dụng, khả năng hỗ trợ bằng AI và các mô hình mặc định đi kèm giúp giảm khối lượng công việc thiết lập và ký kết hợp đồng, trong khi tính năng truy vết, đánh giá và cơ chế kiểm soát kết hợp giúp doanh nghiệp xác định những khâu nào trong hành trình khách hàng phù hợp để giao cho tác nhân tự chủ.

Aiden Cross là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra tại Unite.AI, chuyên về chiến lược sản phẩm AI, thực hiện và các thách thức thực tế khi chuyển đổi các mô hình thử nghiệm thành các sản phẩm có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho thị trường. Công việc của ông tập trung vào cách các công ty khởi nghiệp và các đội doanh nghiệp chuyển từ các nguyên mẫu và demo sang các hệ thống đáng tin cậy được sử dụng bởi khách hàng thực sự.
Với quan điểm thực tế và chi tiết, Aiden phân tích các lộ trình sản phẩm, chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường, quyết định nền tảng và những đánh đổi trong tổ chức quyết định liệu các sáng kiến AI thành công hay đình trệ. Ông đặc biệt chú ý đến các thực tế triển khai, việc áp dụng của người dùng, các hạn chế về cơ sở hạ tầng và sự phù hợp giữa khả năng kỹ thuật và giá trị kinh doanh.
Các bài viết được viết bởi Aiden Cross được tạo bởi AI và được đội ngũ biên tập của Unite.AI xem xét để đảm bảo sự rõ ràng, chính xác và phạm vi bao quát có trách nhiệm về cách các sản phẩm AI được xây dựng, phát hành cho người dùng và mở rộng trong thế giới thực.