Eksempel: Anvend det strukturerede designframework på en autonom e-mailsupportagent

Dette eksempel viser, hvordan man anvender den fulde strukturerede designramme på et virkelighedsnært scenarie.

Problem: IT-supportindbakken er oversvømmet med e-mails. IT-supportmedarbejdere læser manuelt hver besked, gennemgår ticketnumre, slår ServiceNow op, søger i vidensbasen og svarer. Denne proces er langsom, gentagende og fejlbehæftet.

Ønsket resultat: Behandl support-e-mails på sekunder, ikke timer. Reducer manuelt arbejde, hurtig responstider og forbedr medarbejderoplevelsen.

Kategori	Beskrivelse af eksempel
Mål	Hvorfor eksisterer dette middel? Hvilket problem løser det? Hvem skal bruge agenten? Reducer manuel triage af IT-support-indbakke-e-mails. Automatisk detekter intention, ticketnumre og nødvendige handlinger. Giv præcise svar uden menneskelig indgriben. Forbedr responstider og reducer efterslæb. Jobs-To-Be-Done indramning: Som en IT-supportagent Jeg skal automatisk behandle indkommende e-mails Så det Jeg kan fokusere på komplekse problemstillinger i stedet for gentagen triage Succeskriterier: E-mails behandles fra ende til anden uden menneskelig involvering. Nøjagtige ticketopslag. Svar på e-mails af høj kvalitet. Betydelig reduktion i manuel triagetid.
-udløsere	En ny e-mail ankommer i IT-supportens delte postkasse. Dataovervejelser: E-mails kan indeholde følsomme oplysninger. Dataudtrækning skal være robust for ustrukturerede formater. Systemtokenet skal have læse-/skriveadgang til ServiceNow.
Værktøjer og integrationer	Hvad agenten faktisk gør: Analyserer indkommende e-mails og identificerer hensigten. Udtrækker eller udleder ticketnummer (hvis det er til stede). Henter sagsstatus eller relevant information fra ServiceNow. Søger i vidensbasen efter svar på spørgsmål. Skriver og sender et komplett, kontekstuelt svar. Opretter eller opdaterer sager efter behov. Systemer: ServiceNow (kritisk afhængighed), Knowledge base (SharePoint eller lignende), Outlook, Graph API'er Krav: Systemtoken-autentificering, API-hastighedsgrænser og gentagelser, pålidelig forbindelse mellem systemer Tværteamafhængigheder: ServiceNow-administrationsteam, IT-supportdrift, ejere af vidensbasen
Kanaler	Teams-notifikationer til eskalering og admin-dashboards til revision og overvågning.
Viden og data	Detaljeret de oplysninger, agenten er afhængig af: HR- og IT-vidensindhold til fejlfindingstrin. Tickethistorik for at tilpasse svarene. Kategorikortlægninger (hardware, software, adgangskodenulstilling, netværksproblemer). Regler for hensigtsklassificering. Mønstre til billetudtrækning (#12345, INC12345 osv.). Kvalitetsforventninger: Vidensbasen skal gennemgås regelmæssigt. Viden skal indeholde opdaterede regler. Undgå forældede eller forældede fejlsøgningsflows.
Flow og orkestrering	Menneskelige ansvar: Håndter eskaleringer, når agenten ikke kan klassificere hensigten. Godkend eller gennemgå højrisiko-handlinger (for eksempel lukning af tickets). Opdater vidensbasens indhold, så agentens svar forbliver korrekte. Overvåg revisionslogfiler og ydeevne. Agentens ansvar: Svar på rutinemæssige henvendelser. Bekræft status på billetten. Udkast til svar med validerede videnskilder. Foreslå at afklare spørgsmål, når e-mailen er tvetydig. Deterministiske komponenter: Registreringsnummer. "Ingen ticket fundet" fallback-flow. Eksplicit routing for kategorier (adgangskodenulstillinger, hardwareproblemer, softwareanmodninger). Fleksible komponenter: Forståelse af e-mailen på naturligt sprog. Generativ udarbejdelse af svar baseret på KB-indhold. Designnoter: Brug strukturerede trin til hentning og validering, før du svarer. Undgå menneskelignende samtaleformuleringer. E-mails skal være præcise.
Instruktioner og adfærd	Disse overordnede instruktioner definerer, hvordan agenten tænker og handler: Valider altid de udtrukne billetnumre, før du bruger dem. Hvis der ikke findes en bøde, så stil et opklarende spørgsmål, før du fortsætter. Brug kun godkendte KB-kilder til fejlfindingstrin. Hold svarene korte, faktuelle og professionelle. Oplys aldrig ticketdetaljer, medmindre afsenderen er den som anmoder. Når du er tvetydig, svar med opklarende spørgsmål. Log alle handlinger til revision. Tone og stil: Professionel og hjælpsom. Ingen samtalefyld. Formatering passende til e-mailen.
Agentarkitektur og sammensætning	Potentielle børneagenter: En Knowledge Base Answer Agent til at håndtere artikelsøgning og udtrækning. En billetagent til at håndtere ServiceNow-interaktioner. En klassifikationsagent til at kategorisere hensigt. Fordele: Klar opdeling af opgaver. Lettere vedligeholdelse og iteration. Lavere risiko for utilsigtede handlinger.
Governance og risikostyring	Risici at overveje: Fejlagtig klassificering af brugerens hensigt. Svar med forkerte fejlfindingstrin. Eksponering af følsomme ticketdata for uautoriserede brugere. Overautomatisering fører til ikke-overholdelsesmæssige handlinger. Afbødninger: Brug rollebaseret adgangskontrol. Log alle handlinger for revision og sporbarhed. Inkluder backup-adfærd for tvetydige beskeder. Oprethold opdaterede, validerede videnskilder. Begræns muligheden for at ændre eller lukke sager uden menneskelig godkendelse. Ledelsesovervejelser: Autentificering: Bruger en system-niveau token til ServiceNow og følger organisationens politikker for adgang til delte postkasser. Autorisation: Agenten har tilladelse til at læse og opdatere sager, oprette nye sager og besvare e-mails. Agenten må ikke lukke sager og ændre følsomme felter. Revisionsbarhed: Hver handling logges (parse → opslag → svar), fejlede handlinger markeret til gennemgang, regelmæssige revisionskontroller for at validere sikkerhed og overholdelse.
Evaluering og optimering	Målinger: Procentdelen af e-mails er fuldt automatiserede. Nøjagtighed af ticketudtræk. Gennemsnitlig svartid versus manuel behandling. Antal eskaleringer. Brugertilfredshedssignaler. Hallucinationer/fejlrater. Telemetri: Hver handling udført af agenten (parse → opslag → svar). Fejl og fallback-triggere. Tool ringer til ServiceNow. Indholdet af genererede svar (til QA).