Cresta 用 Claude Agent SDK 做出 Agent 构建器 Conductor

在我们的系列中，初创公司如何用 Claude 构建，我们审视 AI 产品背后的决策。在这里，我们探讨Cresta如何将其构建 AI 原生客户体验的专业能力带入Conductor，一个帮助开发者构建和改进其他智能体的智能体。

为客户体验用例构建企业级 AI 智能体，需要理解嵌入在广泛客户交互中的上下文。例如，客户可能会：

• 要求退款，却没有说明指的是哪笔购买，
• 在同一条消息中同时报告账单问题和登录问题，或者
• 在退货窗口关闭后要求退款。

为了正确回应，智能体可能需要核查客户购买了什麼、退款政策、其账户历史或支付状态。

Cresta 大规模地看到这些交互。其平台为客户体验提供支持，AI 智能体能够自行处理对话，为与之协作的人工坐席提供实时指导，并呈现对话智能，向企业展示应在何处改进。

构建和维护客户体验智能体，要求组织在运营需求上做出关键决策：智能体需要知道什么、必须访问哪些系统，以及其行为应在何处保持灵活或确定性。Cresta 希望让更多团队能够获得这种判断力，而不必每个团队都从零开始。

Conductor 就是这一成果：一个自然语言智能体构建器，帮助团队将复杂的业务上下文转化为可投入生产的智能体。用户描述他们想要构建的内容，Conductor 则引导工作从有依据的蓝图一路走向实现、评估和优化。

“我们在内部将 Claude Code 作为开发工具使用，因为它在构建智能体的软件开发环节上非常高效，”Cresta Conductor 工程负责人 Renjie Li 表示。“Claude Agent SDK 让我们能够以编程方式使用同一套智能体开发框架。借助 Conductor，我们将其与 Cresta 深度对话智能、CX 专业知识、评估和运行时连接起来，为用户提供我们从第一天起就希望拥有的智能体构建体验。”

Cresta 报告称，在 Cresta 及其合作伙伴的早期用例中，Conductor 将初始部署时间缩短了约一半。

一个帮助构建下一个智能体的元智能体

Conductor 是一个自我改进的元智能体，基于 CX 智能体开发的成熟最佳实践构建。随着团队用它构建和优化更多智能体，他们会沉淀出自己经过验证的模式、工作流和专家判断。这形成了一个知识飞轮，使未来的开发更快、更一致。

上线后，生产环境中的交互、工作流结果和反馈会成为下一轮改进的新信号。

Conductor 帮助构建者将他们在智能体构建中学到的内容转化为可复用的记忆产物，捕捉模式、业务规则和评估方法。随后他们可以将其作为技能与团队其他成员共享，让其他人能够基于同样经过验证的实践进行构建。

让重要决策变得更轻松

编写第一条提示词只是构建一个有用智能体的一部分。更难的抉择之一是：对话应在何处保持灵活，又在何处需要明确的业务规则和受控的工具行为。

“你不希望过于确定性，否则你会创建一棵巨大的决策树，试图映射出每一个可能的分支……但有些对企业至关重要的流程，你需要确保它们始终正常运行，尤其是对于风险容忍度极低的高度监管行业，”Renjie 说。“Conductor 有助于发现并强化这些确定性需求及其实现，同时保持灵活性以改善整体体验。”

Conductor 利用历史对话来帮助团队确定哪些环节应保留人工介入，哪些环节可以给模型留出适应空间。一旦设定了这些边界，开发者仍需针对这些确定性部分所要执行的需求进行测试，并在底层业务规则变化时修订这些测试。

Cresta 如何评估 Conductor

Conductor 的衡量标准是它构建智能体的效果。为此，Cresta 让 Conductor 完成一组构建任务：

• 构建一个新智能体
• 为其编写一个测试用例
• 修改一个已存在的智能体
• 执行根因分析

完成任务并不是唯一的标准。团队还会考察结果、Conductor 是如何达成结果的，以及它在过程中使用了什么。

这些相同的任务也起到了安全网的作用。当新的 Claude 模型发布或 Conductor 框架更新时，Cresta 会重新运行其评估。它使用相同的任务和相同的评分来识别哪些方面有所改进、哪些方面仍需完善，然后才会有人提交该变更。

同样的评估纪律也内置于 Conductor 中，使其用户能够检查并确认他们的智能体是否按预期运行。Conductor 将构建阶段捕获的需求和边缘情况转化为其评估模块中的测试。

随后，团队可以监控那些在策略、连接系统和对话模式变化时每次都需要正常运行的流程。这为他们提供了一种实用方法，随着业务变化更新智能体，同时不失去他们已经加固过的流程的可靠性。

在 Claude Agent SDK 上构建 Conductor

Cresta 将 Conductor 设计为面向智能体开发的 CX 专用控制平面。它汇集对话数据、领域专业知识和开发实践，然后通过策略、可观测性、验证和反馈驱动的改进来治理每一次智能体运行。

Claude Agent SDK 位于 Conductor 之下，作为通用执行框架。它管理收集上下文、调用工具以及编写和运行代码的工作；Conductor 则在其上叠加 Cresta 的 CX 流程、工具和领域上下文。

团队根据 Conductor 需要执行的工作对 SDK 进行了评估：多步骤任务、大量上下文以及重复的工具使用。其审查涵盖了数据隐私、租户架构、组织级密钥分发、控制措施以及整个实现过程中的可观测性。

“Anthropic 为我们提供了一个强大、通用的智能体软件开发基础。这让我们能够把工程投入放在 Cresta 创造最持久客户价值的地方，”Cresta 工程副总裁 Xiangru Chen 表示。

将 Cresta 的工程专长直接交到客户手中

Conductor 最初在 Cresta 内部起步，帮助其自己的前向部署团队了解哪些开发任务可以变得可重复、上下文在哪里最重要，以及构建者在过程中需要检查什么。它在内部工作中的成功让团队有信心将同样的能力带给客户和合作伙伴。

对于任何产品部署自定义智能体的速度快于工程师手工构建速度的团队来说，Cresta 的做法是一个有用的参考：无论是智能体还是元智能体，初始构建之后的工作往往才是最困难的部分。

了解如何Conductor将业务上下文转化为更好的智能体设计、实现和持续改进。