Agenții AI Navan folosesc NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL în producție, după ce compania de software pentru călătorii de afaceri a ajustat modelul și l-a implementat în decurs de trei săptămâni de la primirea accesului anticipat. Într-un anunț din 16 octombrie 2026, Navan a declarat că modelul gestiona interacțiunile cu clienții la un cost redus.
Concluzii principale
- Implementarea este finalizată, nu este vorba despre un test planificat al modelului NVIDIA.
- Navan a raportat performanțe mai bune în sarcinile de călătorie în cadrul propriilor evaluări, dar nu a cuantificat economiile de costuri în producție.
- Găzduirea proprie îi permite Navan să personalizeze și să înlocuiască modelele, păstrând totodată controlul asupra implementării.
Cuprins
- Agenții AI Navan trec dincolo de simplul răspuns la întrebări
- Testele interne compară calitatea cu eficiența răspunsurilor
- Găzduirea proprie păstrează flexibilitatea în alegerea modelelor
- Concluzie
Agenții AI Navan trec dincolo de simplul răspuns la întrebări
Anunțul tehnic al Navan descrie un sistem conceput să îndeplinească sarcini de călătorie, nu doar să genereze răspunsuri conversaționale. Un zbor anulat poate impune căutarea disponibilității în timp real, explicarea alternativelor, verificarea politicii companiei și coordonarea modificărilor rezervărilor la hotel sau pentru mașini.
În prezentarea implementării Nemotron în producție, Navan a declarat că a adaptat un model folosind experiența combinată a cinci agenți: un orchestrator și agenți specializați în hoteluri, zboruri, mașini și trenuri. Fiecare agent își păstrează responsabilitatea pentru propriile instrumente și decizii, partajând în același timp informații despre călătorie.
Prin urmare, îndeplinirea sarcinilor este testul practic al integrării. Un răspuns rapid nu este suficient dacă sistemul nu poate utiliza corect instrumentele de rezervare sau nu poate respecta constrângerile călătorului.
| Element | Detalii |
|---|---|
| Capacitatea modelului | Aproximativ 120 de miliarde de parametri, dintre care circa 12 miliarde sunt activați la fiecare pas. |
| Metoda de ajustare fină | Ajustare fină LoRA folosind biblioteca open-source NVIDIA NeMo AutoModel. |
| Informații finale de antrenare | Aproximativ 10 milioane de tokenuri. |
| Validare | Aproape 2.000 de teste de validare în setul final de antrenare. |
Testele interne compară calitatea cu eficiența răspunsurilor
Navan a folosit Qwen 3.8-27B, modelul de referință existent, găzduit în regim propriu și utilizat în producție, pentru comparația principală. Compania a testat modelele folosind aceleași solicitări, instrumente, scenarii de călătorie și sistem de evaluare.
Modelul Nemotron ajustat fin a depășit sau a egalat modelele concurente la șase dintre cele șapte măsuri din evaluarea Navan. Compania a evidențiat utilizarea instrumentelor, îndeplinirea sarcinilor, ancorarea în informații reale și calitatea conversației drept puncte forte.
Acestea sunt rezultate ale testelor raportate de companie, nu constatări de performanță verificate independent. Evaluarea s-a concentrat pe sarcini de călătorie bazate pe text, deși modelul acceptă și alte tipuri de date de intrare. Navan a declarat că modelul implementat a redus costurile, dar nu a dezvăluit procentul economiilor sau valoarea în dolari.
Găzduirea proprie păstrează flexibilitatea în alegerea modelelor
Navan a declarat că găzduirea proprie îi oferă un control mai mare asupra vitezei, costurilor și fiabilității, deoarece compania gestionează personalizarea, testarea, implementarea și actualizarea modelelor. De asemenea, îi permite să înlocuiască un model fără a reconstrui întregul sistem în jurul acestuia.
Prin urmare, integrarea extinde portofoliul de modele al Navan, în loc să stabilească un singur model permanent pentru fiecare flux de lucru. Abordarea declarată de companie este să evalueze modelele în raport cu cerințele specifice călătoriilor și să testeze asistentul complet cu instrumente reale, inclusiv capacitatea acestuia de a-și reveni atunci când ceva nu funcționează.
Concluzie
Etapa confirmată este implementarea în funcțiune, utilizată pentru interacțiunile cu clienții. Anunțul Navan oferă dovezi interne privind îmbunătățirea performanței în îndeplinirea sarcinilor, fără a dezvălui însă amploarea economiilor de costuri în producție.
Citiți mai multe știri
Declinarea responsabilității
Acest articol FinanceVelix oferă informații generale, nu consultanță financiară, de investiții, juridică sau fiscală personalizată. Prețurile de piață, ratele dobânzilor și condițiile economice se pot schimba; investițiile implică riscul unor pierderi. Informațiile reflectă materialele disponibile la momentul publicării și se pot modifica. Verificați independent informațiile importante și consultați un profesionist calificat atunci când este necesar. Menționarea unui activ, a unei companii sau a unui serviciu nu constituie o recomandare.
