SimulationMaxxing: How we ship agents 20× faster — Aman Gupta (Nubank) + Shreya Rajpal (Snowglobe)
Nubank, som betjänar 135 miljoner kunder, använde simulerad träning för att skicka fem AI-agenter till produktion 20 gånger snabbare än tidigare.
Problemet var att det tog långt tid att testa agenter — man behövde verklig data från kundsamtal som var långa och kontextberoende, inte bara enkla frågor och svar. Snowglobe löste det genom att generera simulerade kundsamtal automatiskt, med realistiska detaljer som kundkonto, tonfall och syfte. Denna metod fungerade tillräckligt väl — simulerade samtal stämde överens med riktiga i cirka 80 procent av fallen — för att låta Nubanks team testa agenter snabbt och iterera utan att vänta på feedback från produktionen.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
SOTA Generative Media Panel — Dumitru Erhan, Shane Gu & Nicole Brichtova, Google DeepMind
AI Engineer 30 aug.
Tell the Robot What You Want — Sandhya Subramani, AWS
AI Engineer 29 aug.
The Signal Layer: What to Build When Anything Can Be Built — Lena Hall, Akamai
AI Engineer 29 aug.
Tribal Dungeons of Global Shipping: AI Agents at Global Scale — Dmitry Buykin, Maersk
AI Engineer 29 aug.