Компании Meta, OpenAI и Uber разрабатывают проактивных ИИ-агентов, которые самостоятельно инициируют общение с пользователем. Основная задача таких систем — определить подходящий момент и канал для сообщения, чтобы избежать навязчивости. Эффективность взаимодействия оценивается через сопоставление ценности уведомления и стоимости прерывания пользователя.
Для управления коммуникацией внедряются специализированные модели принятия решений. Например, модель Julia 1 от Supersonic Labs работает на центральных процессорах с задержкой около 33 мс. Такие инструменты выдают структурированные оценки или бинарные решения, что позволяет агентам отсеивать лишние уведомления до обращения к языковым моделям.
Выбор канала связи зависит от срочности: от внутриприложенческих карточек до SMS и голосовых вызовов. Uber использует данные об исходах операций для настройки логики этих моделей. Meta развивает коммерческие функции в агенте Muse, а OpenAI представила интерфейс Dots и тарифный план стоимостью $500 в месяц.
Успех проактивных агентов зависит от способности компаний правильно распоряжаться вниманием пользователя. Разработчики стремятся минимизировать количество сообщений, отдавая приоритет только тем, что несут реальную пользу. Компании с многолетним опытом работы с уведомлениями имеют преимущество в обучении таких систем.
