Поддержка ИИ-агентов в Dialog Composer от BSS

Компания BSS, разработчик речевых технологий и искусственного интеллекта, представила масштабное обновление своей no-code платформы для разработки диалоговых сценариев – Dialog Composer (DC) версии 3.0. Релиз помогает перейти от классической автоматизации на жестких скриптах к созданию сложных автономных ИИ-агентов, способных самостоятельно принимать решения и интегрироваться в бизнес-процессы заказчика.

Ключевая особенность DC 3.0 – возможность реализации полноценных ИИ-агентов. В отличие от традиционных сценарных ботов, где прописаны каждый шаг и реакция, новые агенты на базе больших языковых моделей (LLM), промптов и набора инструментов сами определяют, какие уточняющие вопросы задать клиенту, запоминают контекст диалога и автономно выбирают необходимый инструмент для решения задачи.

Для разработчиков платформа предлагает современный визуальный интерфейс, отладку каждого элемента, систему версионности для безопасного отката изменений, а также гибкую настройку параметров LLM (температура, лимиты токенов и вызовов). Архитектура агентов теперь поддерживает создание пользовательских инструментов на Python, интеграцию через OpenAPI и подключение MCP-инструментов, что обеспечивает бесшовную стыковку с любыми корпоративными системами.

Поскольку не все бизнес-процессы готовы к полной передаче диалога нейросетям и ряд заказчиков предпочитает проверенные и детерминированные сценарные решения, в DC 3.0 был существенно доработан базовый функционал:

• появилась возможность копировать созданные элементы (ноды) в другие ветки сценария, что ускоряет разработку;
• удаление целой ветки сценария теперь выполняется в несколько кликов, избавляя от необходимости удалять элементы поштучно;
• грамматика для транскрибации голосового ответа теперь задается один раз на уровне всего бота, а не в каждой отдельной ноде, что экономит часы рутинной работы;
• добавлена кнопка для копирования всей отладочной информации одним кликом, заменяющая неудобные скриншоты или ручной перенос данных.

Отдельный блок улучшений касается ботов с архитектурой RAG (Retrieval-Augmented Generation). Изменения внедрены на основе обратной связи от клиентов. Система логирования стала прозрачнее: теперь можно анализировать время обработки запросов и строить статистику по наиболее востребованным документам. Кроме того, ИИ-ассистент теперь может предоставлять клиенту не только сформированный ответ, но и прямую ссылку на источник. Визуальная часть режима тестирования RAG также была переработана: отладочная информация структурирована по блокам и доступна для быстрого копирования.

В DC 3.0 также реализован механизм отслеживания количества одновременных текстовых и голосовых сессий прямо в интерфейсе платформы. Если ранее для анализа пиковых нагрузок и контроля лицензий инженерам приходилось вручную выгружать логи и запускать скрипты, то теперь эта аналитика доступна в режиме реального времени, что существенно повышает операционную эффективность команд внедрения и эксплуатации.