Biznesin məqsədləri və ehtiyacları müəyyən edilir. AI agentin hansı problemləri həll edəcəyi, hansı funksiyaları yerinə yetirəcəyi və hansı platformalarda işləyəcəyi planlaşdırılır. Lazım olan məlumat mənbələri və inteqrasiyalar müəyyənləşdirilir.
AI modelləri üçün lazım olan məlumatlar toplanır, təmizlənir və strukturlaşdırılır. Məlumatlar təlim, validasiya və test dəstlərinə bölünür. Dəqiq nəticələr əldə etmək üçün məlumatların keyfiyyəti və tamlığı təmin edilir.
Problemin xarakterinə uyğun olaraq maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə modelləri seçilir. Müxtəlif modellər qiymətləndirilir və ən uyğun olanları təlim keçirilir. Modellərin parametrləri tənzimlənir və performansı artırılır.
AI agentin istifadəçi ilə qarşılıqlı əlaqəsi üçün interfeys yaradılır. API-lər vasitəsilə mövcud sistemlərlə (CRM, çat platformaları, e-poçt və s.) inteqrasiya edilir. Məlumat mübadiləsi və sorğu-cavab prosesləri təşkil edilir.
AI agentin müxtəlif test ssenariləri üzrə işi yoxlanılır. Dəqiqlik, etibarlılıq və sürət kimi xüsusiyyətlər ölçülür. İstifadəçi rəyləri toplanır və bu əsasda modellər təkmilləşdirilir. Sistem yükü, cavab müddəti və məlumat təhlükəsizliyi optimallaşdırılır.
AI agent istifadəyə verilir və real mühitdə işləməyə başlayır. İstifadəçi davranışı və performans göstəriciləri daimi izlənilir. Yeni məlumatlar əsasında model yenidən təlim keçir və AI agent daim təkmilləşdirilir. Yeni funksiyalar və xüsusiyyətlər əlavə edilir.