{{opener}} команда ShipStation Global разработала Deckhand, помощника для IT, работающего в Slack на платформе Amazon Bedrock AgentCore. Этот ИИ-агент помогает отвечать на рутинные вопросы и обрабатывать заявки, освобождая время для IT-специалистов. Deckhand отвечает на часто задаваемые вопросы и обрабатывает запросы на основе курируемой базы знаний, анализирует скриншоты сообщений об ошибках и создает или обновляет заявки в системе Jira Service Management. Это решение позволило команде ShipStation Global решить 97,5% запросов, получая при этом 96% положительных отзывов от сотрудников. Проблема, которую решает Deckhand, знакома каждой IT-команде: часто задаваемые вопросы, сообщения об ошибках вне рабочего времени и необходимость собирать информацию из разных источников. В Slack-канале помощи сотрудники задавали вопросы, а IT-отдел отвечал на них по одной теме за раз. Ответы обычно уже были доступны в статьях Confluence или в предыдущих обсуждениях. Однако находить их было сложно. В течение 12 месяцев до запуска в канале было опубликовано более 1500 тем, и объем запросов продолжал расти. Сотрудники из разных стран задавали вопросы, и более пятой части запросов приходила вне рабочего времени в США. Ответы были разбросаны по различным источникам, и повторяющиеся вопросы занимали время, которое можно было бы использовать для более структурированного самообслуживания. Deckhand работает в Slack как любой другой член команды, присоединяясь к каналам и извлекая контекст из профилей пользователей для ответов на IT-вопросы. Решение состоит из четырех основных компонентов: сервис Slack, агентская служба, инструменты и база знаний Amazon Bedrock. Сервис Slack обрабатывает события и создает контекст пользователя на основе его профиля. Агентская служба управляет многопользовательским циклом взаимодействия с помощью Claude от Anthropic в Amazon Bedrock. Инструменты и знания классифицируют запросы и обрабатывают изображения, а база знаний индексирует контент из Confluence и других источников. Когда сотрудник задает вопрос в канале, где присутствует Deckhand, сервис Slack собирает историю обсуждения и контекст пользователя, а затем вызывает агента через API AgentCore. Агент ищет ответ в базе знаний и, если находит его, возвращает окончательный ответ. Если ответа нет, он может задать уточняющий вопрос или предложить создать заявку. Deckhand был запущен в апреле 2026 года и с тех пор обрабатывает все больше сообщений. За первые три месяца он обработал 1935 сообщений и открыл 409 заявок в Jira. Благодаря этому сотрудники сэкономили много времени, которое они могли бы потратить на свою работу, вместо того чтобы ждать ответов от IT-команды. Таким образом, Deckhand снял с сотрудников рутинные IT-вопросы и вернул время как им, так и команде IT. Это решение работает, потому что каждая часть системы выполняет свою задачу и работает как управляемый сервис, что позволяет избежать необходимости в управлении серверами и кодом оркестрации. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.