无代码 agent 构建器
使用可视化拖放构建器,无需编写代码即可创建 AI Agent。网站称你可以配置行为、连接数据源,并在几分钟内构建可用于生产的 agent。
Tars 是一款面向客服支持和线索获取的无代码 AI agent 平台,支持团队为网站和消息工作流构建、测试、部署并分析对话式 agent。
Tars 是一个无代码平台,用于构建可自动化客服支持和线索获取的 AI Agents。它被定位为一款客户体验自动化工具,帮助团队在不增加人手的情况下处理大量对话。
该产品围绕可视化构建器、可复用模板,以及网站所描述的 Build、Customize、Deploy 和 Analyze 工作流展开。团队可以连接数据源和工具,基于自身内容训练 agent,在上线前测试响应,然后在部署后监控表现。
使用可视化拖放构建器,无需编写代码即可创建 AI Agent。网站称你可以配置行为、连接数据源,并在几分钟内构建可用于生产的 agent。
使用预置模板或从零开始,然后自定义 agent 的提示词、护栏和模型选择。首页将 Gambits 描述为 agentic 工作流的构建模块。
使用你自己的数据训练 agent,并将其与知识库结合,用于语义搜索和检索。产品页将这视为一种以准确、个性化响应回答高频问题的方式。
使用合成数据集和问题集在上线前测试 agent,以评估检索准确性、工具选择、回答质量和行为一致性。
将 agent 部署到网站、发布到 WhatsApp,或与 Slack 集成。首页还表示 agent 可以在内部共享供团队使用。
在上线后查看对话分析,包括唯一访问量、目标完成率、CX 分数、解决率、转接率、情感分析和对话记录。
使用基于公司自身文档和知识库训练的 agent 自动处理高频支持问题。这适合希望在不扩大一线团队的情况下提供准确、个性化答案的团队。
立即与网站访客互动,判断意图,并在潜在客户离开页面前收集线索信息。首页将其定位为一种避免在任何时段错失获客机会的方法。
为特定服务流程创建内部或外部助手,例如 IT 帮助、政务服务请求或医院导诊。模板示例展示了 agent 如何将用户引导到正确的下一步,并收集继续流程所需的信息。
衡量对话是否解决了问题、是否转移了支持请求,或是否在流程中途流失用户,然后根据分析结果更新提示词或内容。这对希望持续优化 agent 而不是将上线视为终点的团队很有用。
为团队现有渠道和协作工具增加一层 AI,包括网站嵌入、Slack,以及 HubSpot、Notion 或 Zapier 等选定集成。这种场景适合希望 agent 融入现有运营而非取代它们的团队。
Tars 提供可视化的无代码构建器,用于创建 AI Agent,并表示你无需编写代码即可构建、定制、部署和分析它们。网站还提到可使用预置模板、在上线前进行测试,以及部署到网站嵌入、WhatsApp 和 Slack。
首页将 Tars 定位为用于客服支持和线索获取的产品。它描述的 agent 可以回答支持问题、判断购买意图,并在处理大量交互的同时捕获线索。
定价页面显示有 Freemium、Premium 和 Enterprise 计划。Premium 提供更高的使用额度和支持选项,而 Enterprise 增加白手套式入门指导、无限知识库、自定义集成、SSO,以及可配置的访问和保留设置。
是的。网站表示分析区域会展示唯一访问量、目标完成率、CSAT、解决率、转接率、情感分析以及完整的对话记录等指标。
来源提到的集成工具包括 Firecrawl、Notion、HubSpot、Slack、Zapier、Google Analytics、Facebook Pixel 和 AdWords 转化标签,并且还说明 Tars 可连接 600 多种工具。具体支持范围取决于套餐和实施方式。