DevRev 用 GPT-6.1 Sol 打造自主自助服务

DevRev 构建了 Computer 和 Operator 两款产品，帮助服务与运营团队把最棘手的客户和员工请求推进到完成。据其 CTO Ahmed Bashir 介绍，这两款产品设计为跨实时数据进行推理，动作可逆，答案可回溯到来源。DevRev 将 OpenAI 模型与其自有的连接企业知识的 harness 结合，让团队能控制智能体可执行的动作。 在技术实现上，OpenAI 模型负责 Computer 和 Operator 背后的推理、规划与工具选择。在 DevRev 的 Agent Studio 中，用户可以用对话方式描述工具行为，并用固定规则定义部分行为。DevRev 将模型与提供企业上下文、执行权限控制和管理动作的软件一起测试，其 Enterprise-Bench 基准评估模型在数据存在多个版本、信息分散在不同系统、访问取决于个人角色时的表现。Ahmed 表示 GPT-6.1 Sol 在这些评测中表现良好，并在推理能力、可信度、对齐与延迟之间取得平衡。 工程侧，DevRev 团队在尝试多种编程工具后全面采用 Codex，并在采访前已弃用 Cursor 许可证。Ahmed 称工程师们明确希望继续使用 Codex。其销售工程师则使用 GPT-6 Astra 为国际会议展台制作演示。 在请求处理流程中，Operator 负责理解问题、执行已批准动作，或转交 Computer 准备合适的人员处理。Ahmed 认为 Decisions API 和 Ultrafast 可帮助这些工作流快速完成，无需每一步都进行深度推理，并希望构建者能以对话方式描述更多此类逻辑，为每项任务选择合适的智能类型。DevRev 的下一步目标是让 Operator 承接更长、更复杂的请求，同时保持动作可追溯、有权限且可逆。