Klarna 以其以消费者为中心、AI 驱动的支付和购物解决方案重塑了全球商业。Klarna 拥有超过 8500 万活跃用户和每天 250 万笔交易，是金融科技领域的领导者，它简化了购物流程，同时通过更智能、更灵活的金融解决方案赋能消费者。
Klarna 的旗舰 AI 助手正在彻底改变购物和支付体验。AI 助手构建于 LangGraph 之上，并由 LangSmith 提供支持，处理从客户支付到退款到其他支付升级的各种任务。
迄今为止，AI 助手已进行了 250 万次对话，它不仅仅是一个聊天机器人；它是一个变革性的代理，其工作量相当于 700 名全职员工，能够快速交付成果并提高公司效率。
挑战：扩展客户支持 & 处理升级
克服升级过载
Klarna 在管理跨部门升级方面面临着日益增长的挑战。为了满足不断增长的消费者期望，Klarna 需要一种解决方案，该解决方案能够兼顾速度、准确性和可访问性，同时在全球市场范围内扩展。
“LangChain 在帮助我们实现 AI 驱动助手、扩展支持并在全球范围内提供卓越客户体验的愿景方面，一直是出色的合作伙伴。”— Sebastian Siemiatkowski，Klarna 首席执行官兼联合创始人
解决方案：由 LangGraph 和 LangSmith 提供支持
推动精准度和性能的合作伙伴关系
Klarna 转向 LangGraph 和 LangSmith，将其 AI 助手发展成为可靠、可扩展的多代理系统。主要改进包括
- 可控的代理架构：Klarna 的 AI 助手使用 LangGraph 框架路由请求并处理不同的任务。 这有助于减少延迟、提高可靠性并降低运营成本。
- 上下文感知的智能：通过根据特定场景动态调整提示，Klarna 确保其 AI 助手始终如一地提供相关的、上下文感知的响应，同时降低 token 成本和延迟。
- 测试驱动的开发：借助 LangSmith，Klarna 可以通过逐步查看其 AI 助手的行为来查明出现的问题。借助 LangSmith，Klarna 对其 AI 助手的关键用例进行了严格的测试，然后通过 LLM 评估和提示迭代来验证和改进代理性能。
- 提示优化：Klarna 的见解反过来改进了 LangSmith 的提示工程功能——值得注意的是，Klarna 帮助启发和设计了元提示等高级功能。元提示允许用户通过提示他们并查看优化的提示如何影响响应质量，来建议对提示进行具体改进。
影响
Klarna 的 AI 助手使用 LangGraph 构建并由 LangSmith 改进，使其团队能够更有效地处理客户升级。在过去的 9 个月中，他们取得了以下成果
- 更快的解决方案：平均客户查询解决时间缩短了 80%，从而能够更快地响应用户查询，并为分析师和工程师每周节省数小时的调查时间。
- 提高聊天处理的 AI 自动化程度：自动化了约 70% 的重复性支持任务，从而解放了客户服务代理，使其能够处理复杂的、高价值的交互
- 提高准确性：改进了拒绝的根本原因识别，从而显著减少了客户升级。