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ElevenLabs 公开内部 ElevenAgents 智能体的构建方法
ElevenLabs 表示，基于 ElevenAgents 构建的内部智能体每月为团队节省超过 1,200 小时。这些智能体从 Slack 内部信息查询起步，目前每月回答超过 5,000 个问题；其中分诊智能体可检索上下文、检查重复工单并创建 Linear 工单，上月创建了超过 150 个工单。
使用 ElevenAgents 构建的内部智能体，每月为 ElevenLabs 的各个团队节省超过 1,200 小时。今天，我们将分享这些智能体的构建方式以及我们从中获得的经验。
这些智能体最初以 Slack 机器人的形式推出，用于查询内部信息；如今每月能回答超过 5,000 个问题，例如“谁是我们在英国、法国和德国拥有标识使用权的头部客户？”
其中一些智能体还能根据请求采取行动。当有人报告 bug 时，我们的分类智能体会搜索 Slack 以了解上下文、检查是否存在重复工单，并创建一个分配给相应团队的 Linear 工单。上个月，它创建了超过 150 个工单。
我们的前线部署工程师智能体可以直接根据 Slack 线程构建客户演示，创建一个针对该潜在客户用例配置好的可用智能体。
详细了解我们如何构建这些智能体：elevenlabs.io/blog/internal-…
来源：ElevenLabs · x.com