Трансформация Investigator
В прошлом месяце главный инженерный директор Canvas Бо Гандерсон выпустил внутреннего ИИ-агента под названием «Investigator», который изменил наш подход к работе в Canvas. Работающий на базе Claude Code и встроенный в наши Slack-каналы, он использует MCP и API для получения контекста из Pylon, Jira, Sentry, Elastic, Notion и нашей кодовой базы, помогая нам исследовать всё — от обучения клиентов до «археологии кода».
Концепция Investigator изначально была разработана в партнёрстве с директором по GTM в Canvas Джесс Херберт, также одним из основателей команды поддержки компании, как CLI-инструмент для ускорения ручного исследования множества источников, связанных с тикетами поддержки.
Investigator помог нашей команде находить ответы на такие вопросы, как:
- Как мы можем оптимизировать код, написанный клиентом для их собственного плагина?
- Какие рассуждения использовал агент Canvas для предоставления этого ответа?
- Какие следующие шаги необходимы для завершения настройки этой интеграции?
- Что стало причиной ошибок, связанных с этим рецептом, лабораторным или визуализационным направлением?
После появления Investigator в Slack он быстро стал одним из самых используемых инструментов в компании. Хотя наиболее частые вопросы по-прежнему связаны с поддержкой клиентов, взаимодействие команды с этим агентом продолжает развиваться. Теперь Investigator помогает создавать документацию, предоставлять обновления компании, строить инфраструктуру отчётности и даже самостоятельно улучшать пул-реквесты. Публичные разговоры с Investigator вызвали важные обсуждения в Slack — как с другими агентами, так и с членами команды.
Представляем Navigator
Наблюдая за трансформацией, которую наша команда испытала при общении с Investigator, следующий шаг стал очевидным: что, если мы создадим нечто подобное для наших клиентов? На BUILD мы анонсировали Navigator — ИИ-агента, который живёт в Slack-каналах клиентов и помогает пользователям ориентироваться в Canvas. Сейчас он находится в бета-версии, а общедоступная версия появится позже этим летом.
На бумаге агент поддержки, ориентированный на клиентов, звучит просто. Но когда Бо и я начали прорабатывать концепцию Navigator, мы стали оценивать баланс между единообразием и кастомизацией.
Это означало, что нам нужно было решить:
- Какие защитные ограничения были необходимы, чтобы обеспечить единообразный опыт?
- Какой контекст требовался для предоставления высокорелевантных и персонализированных ответов?
По сути, это означало предоставить Navigator базовый контент и инструкции, связанные с универсальным опытом Canvas. Сюда входит доступ к нашему справочному центру, документации по SDK, документации по API, руководствам, примечаниям к выпускам и репозиториям с открытым исходным кодом.
Однако только этой информации было бы недостаточно для полноценного руководства для наших клиентов. Это связано с тем, что клиенты Canvas могут создавать совершенно уникальный опыт, разворачивая собственные плагины с помощью Canvas SDK. Если бы 100 конечных пользователей Canvas, связанных с разными клиентами, задали один и тот же вопрос, Navigator должен был бы дать 100 разных ответов. Чтобы создать агента, который действительно мог бы поддерживать наших клиентов, нам нужно было убедиться, что у него есть конкретный контекст, необходимый для построения правильного ответа.
Навигация по Canvas
Navigator понимает уникальный опыт, созданный каждым клиентом Canvas. Это достигается за счёт доступа к коду развёрнутых плагинов — что запущено, какая версия, что делает каждый из них — чтобы помочь клиентам понять или изменить их с использованием паттернов Canvas SDK. Он имеет полный доступ к документации Canvas SDK и FHIR API, логам инстансов клиентов, нашему публичному справочному центру и примечаниям к выпускам. Он даёт ответы о текущей конфигурации клиента, а не о том, что кто-то помнит о настройке шесть месяцев назад. Этот агент служит персонализированным гидом для клиентов на протяжении всего их пути в Canvas, поэтому наш операционный менеджер Алисса Яндура назвала его «Navigator».
Navigator может отвечать на специфические вопросы клиентов, например:
- Что было включено в последний релиз Canvas?
- Какой ресурс FHIR мне следует использовать для проверок права на получение услуги?
- Могу ли я написать плагин, который получает показатели жизнедеятельности с внешнего устройства?
- В чём разница между протоколом и плагином?
Что дальше?
Если вы уже находитесь в Slack-канале Canvas, вы увидите, как он появится. Попросите его представиться и объяснить, чем он может помочь. Если у вас есть другие запросы, тоже расскажите ему — именно так он будет продолжать совершенствоваться.
Приятной навигации!
