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!