【智能体】Rocket如何通过亚马逊Bedrock 智能体简化购房体验

Rocket Companies是一家总部位于底特律的金融科技公司，其使命是“帮助每个人回家”。尽管许多人都知道Rocket是一家抵押贷款机构，但Rocket的使命延伸到了从寻找完美住房、购买、融资到使用房屋净值的整个房屋所有权之旅。Rocket通过使复杂变得简单来发展壮大，使客户能够通过直观、技术驱动的解决方案来驾驭购房之旅。Rocket的网络和移动应用程序将家庭搜索、融资和服务整合在一个无缝的体验中。通过将数据分析及其11PB的数据与高级自动化相结合，Rocket加快了从贷款审批到服务的一切速度，同时保持了大规模的个性化。

Rocket的客户至上理念是他们所做一切的核心。凭借可定制的数字工具和熟练的抵押贷款银行家的专家指导，Rocket旨在快速、准确、安全地为每个客户匹配合适的产品和合适的支持。

随着生成式人工智能的出现，Rocket认识到了一个更进一步的机会。买房仍然会让人感到不知所措。这促使Rocket提出了一个问题：我们如何在任何时间、任何渠道提供客户所期望的同样值得信赖的指导？其结果是Rocket AI Agent，这是一款对话式AI助手，旨在改变客户与Rocket数字资产的互动方式。Rocket AI Agent基于亚马逊基岩代理构建，结合了深厚的领域知识、个性化指导以及代表客户执行有意义行动的能力。自推出以来，它已成为Rocket客户体验的核心部分。与不与Rocket AI Agent互动的客户相比，与Rocket人工智能Agent互动的客户端关闭贷款的可能性要高出三倍。

因为它直接嵌入到Rocket的网络和移动服务中，所以它可以在客户需要的时间和地点提供支持。这篇文章探讨了Rocket如何使用亚马逊基岩代理将这一愿景变为现实，为持续可用、深度个性化和为采取行动而构建的人工智能驱动支持的新时代提供动力。

Rocket AI Agent简介：个性化的AI购房指南

Rocket AI Agent现在可以在Rocket的大多数网页和移动应用程序中使用。它在贷款发放、服务甚至在Rocket的第三方经纪人系统（Rocket Pro）中帮助客户，本质上是在客户与Rocket进行数字互动的任何地方与客户会面。Rocket AI Agent是一个专门构建的AI代理，其设计目的不仅仅是回答问题。它提供实时、个性化的指导，并在需要时采取行动。它提供：

• 通过Rocket网站和移动服务提供全天候多语言协助
• 情境意识。Rocket AI代理知道客户端正在查看哪个页面，并根据此上下文定制其响应
• 有关抵押贷款选项、利率、文档和流程的实时答案
• 指导自助服务操作，如填写预批准表格或安排付款
• 使用Rocket专有数据和用户上下文的个性化体验
• 当需要人力支持时，无缝过渡到火箭抵押贷款银行家

无论有人想知道为什么他们的托管发生了变化，或者如何获得再融资的资格，Rocket AI Agent都旨在以清晰、自信和行动的方式做出回应。

亚马逊基岩代理商

Amazon Bedrock Agents是一种完全托管的、基于云的功能，客户可以使用它在Amazon Web Services（AWS）上快速构建、测试和扩展代理AI应用程序。凭借内置的集成和安全性，像Rocket这样的客户使用亚马逊基岩代理安全可靠地从概念验证加速到生产。这些代理使用推理和行为（ReAct）框架扩展了基础模型（FM），使其能够解释用户意图、计划和执行任务，并与企业数据和API无缝集成，就像熟练的数字助理一样。

代理使用FM分析用户的请求，将其分解为可操作的步骤，检索相关数据，并触发下游API以完成任务。这使得Rocket AI Agent能够从被动支持转向主动协助，帮助客户实时导航复杂的财务流程。Rocket AI Agent中使用的Amazon Bedrock Agent的关键功能包括：

• 代理人说明——设定代理人的目标和角色（例如，抵押贷款服务专家），实现目标导向的行为
• 亚马逊基岩知识库——提供从Rocket学习中心和其他专有文档中快速、准确地检索信息
• 行动组——定义安全操作，如提交潜在客户或安排付款，代理可以通过与Rocket的后端服务交互来执行这些操作
• Agent记忆——记忆保留允许Rocket AI Agent在多个回合中保持上下文感知，通过更自然、个性化的交互增强用户体验。
• 亚马逊基岩护栏——通过确保代理保持在适当的主题范围内，支持Rocket负责任的人工智能目标。

通过将结构化推理与跨系统行动的能力相结合，Amazon Bedrock Agents使Rocket AI Agent能够提供结果，而不仅仅是答案。

Rocket AI Agent的工作原理：架构概述

Rocket AI Agent是部署在Rocket数字资产套件中的集中式功能，旨在实现规模、灵活性和特定任务的精度。其架构的核心是一个不断增长的领域特定代理网络，目前有八个代理，每个代理专注于不同的功能，如贷款发放、服务或经纪人支持。这些代理在统一的界面后面协同工作，提供无缝的、上下文感知的帮助。下图显示了解决方案架构。

以下是塑造Rocket AI Agent架构的三个基本要素：

• 客户端启动：客户端使用Rocket移动应用程序或网页中的聊天功能
• Rocket人工智能代理API：Rocket的人工智能代理API为支持聊天功能的代理提供统一的API接口
• 代理路由：AI代理API根据静态标准将请求路由到正确的Amazon Bedrock代理，例如客户端进入聊天的网络或移动属性，或使用基于LLM的意图识别
• 代理处理：代理将任务分解为子任务，确定正确的顺序，并在工作时执行操作和知识
• 任务执行：代理使用知识库中的Rocket数据查找信息，将结果发送给客户端，并执行操作以完成工作
• 护栏：通过阻止偏离体验目标的主题和语言来执行Rocket负责任的人工智能政策
• 提示管理：帮助Rocket管理其AI代理的提示库，并优化特定FM的提示

这种模块化、可扩展的设计使Rocket能够在整个服务和所有权生命周期内高效、一致地满足不同的客户需求。

影响和结果

自推出Rocket AI Agent以来，我们看到了客户旅程和内部运营的变革性改进：

• 从网络流量到已关闭贷款的转化率提高了三倍，因为Rocket AI Agent即使在传统工作时间之外也能全天候捕捉线索。
• 运营效率提高，特别是通过聊天遏制。随着人工智能助手的实施，以支持潜在客户探索Rocket的产品，Rocket的客户服务转移减少了85%，服务专家转移减少了45%。减少向人工代理的交接，使团队能够专注于更复杂、更具影响力的客户需求。
• 客户满意度（CSAT）得分较高，68%的客户在服务和发起聊天互动中提供了高满意度评级。主要驱动因素包括快速的响应时间、清晰的沟通和准确的信息，所有这些都有助于提高客户的信任度和减少摩擦。
• 更强大的客户参与度，用户在直观、个性化的自助服务功能的驱动下独立完成更多任务。
• 更大的个性化和灵活性。Rocket AI代理能够适应每个客户在购房过程中的阶段及其偏好，并能够根据他们的条件升级到银行家。这种个性化的支持反映了Rocket的核心使命“帮助每个人回家”，即在客户所在的地方与他们会面，并给予他们前进的信心。
• 扩大语言支持，包括西班牙语援助，以更好地服务于多样化和不断增长的人口。

Rocket在其数字服务中部署了Rocket AI代理，包括服务门户和第三方代理系统，在客户参与的任何地方提供持续的体验。通过在这些接触点提供一致的品牌支持，Rocket正在改变客户体验住房的方式。通过Amazon Bedrock Agents的个性化功能，Rocket可以根据客户的背景和偏好量身定制每一次交互，通过可扩展的智能参与，将其“帮助每个人回家”的使命变为现实。

经验教训

在Rocket AI Agent的开发和部署过程中，Rocket团队发现了几个关键经验教训，这些经验教训塑造了其技术战略和整体客户体验。这些见解可以为其他组织大规模构建生成性人工智能应用程序提供有价值的指导：

• 仔细管理你的数据：生成式人工智能生成的响应质量与其源数据的质量和结构密切相关。Rocket使用Amazon Bedrock知识库构建了他们的企业知识库，该知识库在内部使用Amazon Kendra在Rocket的内容库中进行检索，包括常见问题解答、合规性文档和服务工作流程。
• 限制每个任务的代理范围：Rocket发现，为每个代理分配3-5个动作的严格范围会导致更可维护、可测试和高性能的代理。例如，付款代理只专注于安排付款和提供到期日等任务，而再融资代理则处理利率模拟和潜在客户捕获。每个代理的功能都使用亚马逊基岩行动组，这些行动组具有记录良好的界面和单独监控的任务解决率。
• 优先考虑优雅的升级：升级不是失败，它是用户信任的关键部分。Rocket使用置信度得分和特定关键字触发器来实现不确定性阈值，以检测交互何时可能需要人工协助。在这些情况下，Rocket AI Agent会主动将会话转换为实时支持代理，或者为用户提供升级选项。这避免了令人沮丧的对话循环，并确保复杂或敏感的交互得到适当程度的人工护理。
• 期待用户行为的发展：现实世界的使用是动态的。客户端将以意想不到的方式与系统交互，模式会随着时间的推移而变化。投资于可观察性和用户反馈回路对于快速适应至关重要。
• 从一开始就使用跨区域推理：为了提供可扩展、有弹性的模型性能，Rocket在开发早期启用了跨区域推理。这允许将推理请求路由到受支持地理区域内的最佳AWS区域，通过基于容量自动分配负载来改善延迟和模型可用性。在产品发布或利率变动等流量高峰时段，这种架构使Rocket能够避免区域服务配额瓶颈，保持响应能力，并通过利用多个AWS区域的计算能力来提高吞吐量。结果是，即使在突发、不可预测的负载条件下，用户体验也更加流畅、一致。

这些经验教训提醒我们，尽管生成式人工智能可以释放强大的功能，但深思熟虑的实施是提供可持续价值和值得信赖的体验的关键。

下一步：迈向多智能体协作

Rocket刚刚开始意识到代理人工智能的潜力。在特定领域代理成功的基础上，下一阶段的重点是通过亚马逊基岩代理支持的多代理协作来扩展这些能力。这一演变将使Rocket能够跨域协调代理，并提供反映真实客户旅程复杂性的智能端到端体验。

通过使代理无缝协作，Rocket为未来奠定了基础，在未来，人工智能不仅可以回答问题，还可以主动导航从发现和鉴定到服务等整个工作流程。

火箭的好处

多代理协作标志着Rocket在构建基于代理的人工智能体验的旅程中迈出了变革性的一步，这些体验从第一个问题到最终签名重新构想了房屋所有权。通过使多个专业代理在一次对话中进行协调，Rocket可以在其数字服务中解锁新的智能、自动化和个性化水平。

端到端个性化：通过允许多个特定领域的代理（如再融资、服务和贷款选项）共享上下文和协调，Rocket可以提供更量身定制、更智能的响应，这些响应会随着客户的购房历程实时发展。

后台集成：借助能够调用安全后端API和工作流的代理，Rocket可以开始自动化其部分后台操作，如文档验证、跟进和潜在客户路由，从而提高速度、准确性和运营效率。

上下文切换：在一次聊天中在服务、发起和再融资之间流畅地移动。

编排：处理跨越多个Rocket业务部门的多步任务。

通过多代理编排，Rocket为一个持续可用、深度个性化的助手奠定了基础，该助手不仅可以回答问题，还可以从房屋搜索到贷款关闭等各个方面带来有意义的结果。它代表了Rocket“帮助每个人回家”使命的下一章

结论

Rocket AI Agent不仅仅是一个数字助理。这是一种重新构想的客户参与方法，由代理人工智能提供支持。通过将亚马逊基岩代理与Rocket的专有数据和后端系统相结合，Rocket创造了一种更智能、更可扩展、更人性化的全天候体验，无需等待。

要更深入地了解如何使用Amazon Bedrock agent构建智能多代理应用程序，请浏览AWS研讨会，分层多代理协作的统一用户体验。这个实践研讨会包括开源代码和从现实世界的金融服务实现中汲取的最佳实践，展示了多代理系统如何自动化复杂的工作流程，以提供下一代客户体验。

Rocket简单地说：“我们与AWS一起开始了。我们的目标是让每个客户都能充满信心地前进，并最终帮助每个人回家。”