Evaluationsorientierte KI-Agenten: Wie Zepto den Kundensupport auf Databricks und MLflow skaliert
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Zepto hat seine Kundensupport-Agenten auf Databricks und MLflow mit einem evaluationsorientierten Ansatz entwickelt, bei dem Traces, Golden Datasets und LLM-as-judge-Prüfungen als Kerninfrastruktur behandelt werden, und verbindet Entwicklung und Produktion über eine Dual-Loop-Architektur mit einem strikten Qualitäts-Gate. Das Ergebnis: 65 % niedrigere Supportkosten und Amortisation in unter einem Monat – ein wiederverwendbarer Bauplan für andere KI-Entwickler, um Zuverlässigkeit, Kosten und Risiko in produktionsreife Agenten einzubauen.
* Wie Zepto evaluationsorientierte KI-Agenten auf Databricks und MLflow baut und dabei Traces, Golden Datasets und LLM-as-judge-Evaluierungen als Kerninfrastruktur für LLM-Systeme nutzt. * Wie eine Dual-Loop-Architektur – Entwicklung und Produktion verbunden durch ein striktes Qualitäts-Gate – ein konkretes Muster liefert, um Zuverlässigkeit zu engineeren, Kosten zu kontrollieren und Risiko bei großskaligen Agenten zu managen. * Wie dieses Framework 65 % niedrigere Supportkosten und eine Amortisation in unter einem Monat erreicht und damit KI-Entwicklern einen wiederverwendbaren Bauplan für wirkungsvolles, produktionsreifes Agentendesign bietet.