Moonborn — Developers

Karakter-tutarlı destek

Drift detection, voice fingerprinting ve uzun-dönem hafıza — bir müşteri destek ajanına bağlanarak marka sesinin binlerce oturumda korunmasını ve kaydığında QA'nın uyarılmasını sağlar.

Problem

Generic chat ajanları sohbet ortasında kayar. Ton düzleşir, marka sesi sızar ve sistem prompt'u yük altında otoritesini kaybeder. Uzun oturumlar bunu büyütür. Sonuç: marka-riskli mesajlar, eskalasyonlar ve kaybedilen müşteri güveni.

Çözüm daha iyi prompt yazmak değil. Personanın sesinin sayısal bir temel referansına sahip olmak, her yanıtı buna karşı puanlamak ve başarısız olanları müşteriye ulaşmadan önce QA'ya yönlendirmek.

Moonborn nasıl çözüyor

Üç yetenek, tek bir sonuç:

Voice fingerprint persona üretiminde pişirilir — destek ajanının Mask'inin elli-senaryoluk embedding temel referansı.
Drift detection her yanıtı bu fingerprint'e karşı puanlar. Eşik altı gönderilir; eşik üstü uyarır (ve opsiyonel olarak daha katı bir modele düşer).
Uzun-dönem hafıza cold-tier rotasyonu ile destek sohbetlerini topraklı tutar — context window'u patlatmadan semantic + BM25 hibrit retrieval.

Chat runtime bunları varsayılan olarak sunar. Eşiği ve webhook hedefini yapılandırırsın; gerisi açıktır.

Minimum entegrasyon

import Moonborn from '@moonborn/sdk';
 
const client = new Moonborn({ apiKey: process.env.MOONBORN_API_KEY });
 
// Created once via UI or API.
const SUPPORT_PERSONA_ID = 'persona_...';
 
// Per ticket.
const session = await client.chat.sessions.create({
 personaId: SUPPORT_PERSONA_ID,
 metadata: { ticketId },
});
 
// Per inbound message.
const reply = await client.chat.messages.create({
 sessionId: session.id,
 content: customerMessage,
});
 
if (reply.driftAlert) {
 // Route to QA, don't auto-ship.
 await qaQueue.push({ sessionId: session.id, messageId: reply.id, driftScore: reply.driftScore });
}

conversation.drift_detected webhook event'ine abone ol ve uyarıları yoklamadan Slack'e, QA aracına veya PagerDuty'ye it.

Kalite geçitleri

Bir destek personası production'a ulaşmadan önce iki otomatik geçit çalışır:

Provokasyon test suite'i — rol kırma, çelişkiler, duygusal yük, kültürel uyumsuzluk. Yapılandırılabilir, Team+ üzerinde ekip-tarafından yazılan özel testlerle.
LLM-as-judge audit — beş boyut (tutarlılık, derinlik, kültürel sadakat, ses ayırt ediciliği, gerçekçilik) bias detection ile. İnsan-değerlendirici temelinde Cohen's kappa ≥ 0.7.

İkisi de CI'a bağlanabilir: her persona refine bir audit tetikler ve düşük skor deploy'u bloklar.

Destek operasyonları için bunun açtığı kapılar

Binlerce oturum boyunca tutarlı ajan sesi. Drift uyarıları olayları yüzeye çıkarır, müşteri şikayetlerini değil.
Lineage fork'ları üzerinden marka sesi varyantlarını A/B test et — bkz. Marka sesi varyantları.
Lokal başına persona varyantları — her persona bir ISO-639-1 dil etiketi tanımlar; drift detection dil başına çalışır.
İzlenebilir iz. Her yanıtın bir driftScore'u, her override'ın bir audit log girdisi, her eskalasyonun bir oturum ID'si vardır.

Tier

Drift detection ve hafıza retrieval için Pro tier veya üzeri gereklidir. Free tier drift geçidi olmadan temel sohbeti destekler. Özellik başına döküm için tier matrisine bak.