Розробка масштабованої B2B-платформи для автоматизації клієнтської підтримки на основі мультимодальних агентів штучного інтелекту

Abstract

У даній кваліфікаційній роботі розглядається процес розробки масштабованої B2B-платформи для автоматизації клієнтської підтримки на основі мультимодальних агентів штучного інтелекту. Метою роботи є створення ефективної програмної системи, що поєднує серверну та клієнтську складові з підтримкою текстового й голосового каналів взаємодії та забезпечує автономне опрацювання звернень із ескалацією складних випадків операторові. У роботі представлено аналіз предметної області та наявних рішень, сформульовано вимоги до системи, описано етапи розробки, зокрема проєктування моделі даних, реалізацію серверного програмного інтерфейсу на основі безсерверної реактивної платформи, побудову клієнтської частини засобами фреймворку Next.js за компонентним підходом та інтеграцію інтелектуальної підсистеми опрацювання звернень. Особливу увагу приділено питанням ізоляції даних організацій за принципом багатоорендарності, наскрізної типової безпеки та масштабованості системи. Результатом роботи є працездатна платформа автоматизації клієнтської підтримки, що дозволяє автономно опрацьовувати типові звернення агентом штучного інтелекту, обслуговувати декілька організацій єдиним екземпляром системи з ізоляцією їхніх даних та забезпечувати оператора зручним інтерфейсом керування зверненнями в режимі, близькому до реального часу

This qualification work explores the development of a scalable B2B platform for customer support automation based on multimodal artificial intelligence agents. The aim of the work is to create an efficient software system that combines server-side and clientside parts with support for text and voice interaction channels and provides autonomous handling of customer inquiries with escalation of complex cases to a human operator. The work presents an analysis of the subject area and existing solutions, formulates the system requirements, and describes the development stages, including data model design, implementation of the server-side application programming interface based on a serverless reactive platform, construction of the client side using the Next.js framework following a component-based approach, and integration of the intelligent inquiryhandling subsystem. Particular attention is given to the issues of tenant data isolation based on the multi-tenancy principle, end-to-end type safety, and system scalability. The result of the work is a functional customer support automation platform that enables autonomous handling of typical inquiries by an artificial intelligence agent, serves multiple organizations from a single instance of the system with isolation of their data, and provides operators with a convenient interface for managing inquiries in near real time.