Реалистичные диалоги, а не сценарные демо
Тестируем на неопрятных, реальных формулировках настоящего посетителя — опечатки, расплывчатые первые сообщения, смешение языков, если это актуально, — а не на чистом, покладистом тестовом диалоге, который всегда делает демо красивым.
Граничные случаи и вопросы вне области знаний
Намеренно задаём вопросы за пределами границы знаний агента, чтобы убедиться, что он честно об этом сообщает, а не гадает — см. How to Prepare a Knowledge Base for an AI Agent (на английском) про то, как эта граница определяется изначально.
Триггеры передачи человеку
Подтверждаем, что конкретные условия передачи диалога человеку реально срабатывают корректно — см. When Should AI Hand a Lead to a Human (на английском).
Сценарии сбоев
Тестируем, что происходит, если нижестоящая система (CRM, Telegram, почта) недоступна во время живого диалога — посетитель должен увидеть честное сообщение, а не тихий сбой. См. What Happens When an AI Automation Fails (на английском).
Сквозное тестирование, а не по компонентам
Весь путь — сайт, ответ агента, запись в CRM, триггер follow-up — тестируется как единый связанный поток перед запуском, что соответствует тому, как Revenue System (на английском) описывает запуск и передачу. См. AI Sales Agent Build Timeline (на английском) про то, где этот этап тестирования стоит в общем графике разработки.
Частые вопросы
Вы тестируете на реальных клиентских данных?+
Нет — тестовые диалоги используют синтетические сценарии, а не реальные данные посетителей, во время предзапускового тестирования.
Что если проблема обнаружится после запуска?+
См. What Happens When an AI Automation Fails про то, как отслеживаются и решаются проблемы после запуска.
Сколько занимает тестирование?+
Это часть графика разработки, описанного в Revenue System, а не отдельный открытый по срокам этап.
Сайт и форма заявки — на русском, проект ведётся на английском. Русский как язык проекта мы не обещаем.