پشتیبانی مشتری
چالش فعلی: زمان پاسخ طولانی و یادداشت‌های پراکنده
راهکار با روبان: ساخت دستیار چندمرحله‌ای که وضعیت سفارش را از Airtable بخواند، پاسخ را با GPT-4o تولید کند و خلاصه‌ای را به Slack بفرستد.
روبان: از جرقهٔ ایده تا جریان هوشمند
استودیو گردش‌کار هوشمند برای تیم‌هایی که می‌خواهند ایده را به اقدام تبدیل کنند
روبان یک بوم بصری برای طراحی، اجرای خودکار و نظارت بر گردش‌کارهای مجهز به هوش مصنوعی است؛ جایی که تیم‌های کسب‌وکار، داده و محصول بدون نیاز به کدنویسی سنگین، بلوک‌های Agent، API، Function و ارزیابی را کنار هم می‌چینند و نتیجه را در لحظه می‌بینند.
چرا سازمان‌ها به روبان اعتماد می‌کنند؟
روبان، نقطهٔ تلاقی تجربهٔ انسانی و قدرت محاسباتی است. در این استودیو دیجیتال، هر فرد می‌تواند مسیر انجام کار را روی بوم ببیند، دربارهٔ آن گفتگو کند و دقیقاً بداند هر بلوک چه مأموریتی بر عهده دارد.
طراحی بصری بدون کدنویسی
بلوک‌های مکالمه، API، شرط، حلقه و ارزیابی را مثل پازل کنار هم بچینید و جریان هوشمند دلخواهتان را بسازید.
هوش ترکیبی آمادهٔ استفاده
بین مدل‌های OpenAI، Anthropic، Google، Groq، Cerebras و حتی مدل‌های محلی Ollama تنها با یک انتخاب جابه‌جا شوید.
یکپارچگی با اکوسیستم سازمان
بیش از ۶۰ اتصال آماده به Gmail، Slack، Notion، Google Sheets، Airtable، Supabase، Pinecone و سرویس‌های اختصاصی.
پایش و حسابرسی شفاف
برای هر اجرا، زمان‌بندی دقیق، هزینهٔ مدل‌ها، مسیرهای طی‌شده و خروجی‌ها را در لحظه مشاهده و بازپخش کنید.
چهار گام تا اجرای یک گردش‌کار هوشمند
۱جریان را تصور کنید
- ورودی را از چت، وب‌هوک یا API دریافت کنید.
- هدف، پرسونا و خروجی قابل‌سنجش را مشخص کنید.
- از قالب‌های آماده یا بوم خالی شروع کنید.
۲بلوک‌ها را بسازید
- Agent برای استدلال و پاسخ، API برای درخواست بیرونی، Function برای منطق دلخواه.
- Condition، Router، Loop و Parallel برای کنترل مسیرها و زمان‌بندی.
- Evaluator برای پایش کیفیت و Response برای تنظیم تجربهٔ نهایی.
۳آزمایش و تکرار
- در چت داخلی پیام بفرستید و خروجی هر بلوک را لحظه‌ای ببینید.
- با یک کلیک JSON Schema بسازید و ساختار خروجی را تثبیت کنید.
- بازخورد تیم را همزمان روی بوم دریافت و اعمال کنید.
۴استقرار و رشد
- به‌صورت API امن، گفت‌وگوی برندشده، وب‌هوک یا کرون اجرا کنید.
- از SDKهای TypeScript و Python برای ادغام در سامانه‌های داخلی بهره ببرید.
- هزینه و عملکرد را در داشبورد لاگ‌ها پایش و بهینه کنید.
قابلیت‌ها و تمایزهای روبان در یک نگاه
این جدول، تفاوت میان روبان و روش‌های سنتی ساخت گردش‌کارهای هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.
| شاخص مقایسه | روبان | راهکارهای جایگزین |
|---|---|---|
| حوزه | طراحی و اجرای گردش‌کار بصری با منطق پیچیده | کدنویسی سفارشی یا ترکیب چند ابزار مجزا |
| مدل‌های هوش مصنوعی | انتخاب، ترکیب و مقایسهٔ چند ارائه‌دهنده در یک بستر | قفل شدن روی یک فروشنده با امکان تغییر محدود |
| اتصال به داده | بیش از ۶۰ اتصال آماده + SDK برای یکپارچه‌سازی سفارشی | توسعهٔ کانکتورهای اختصاصی و نگه‌داری طولانی‌مدت |
| پایش و تطبیق | گزارش هزینه، لاگ بلوکی، اسنپ‌شات و بازپخش کامل | لاگ‌های پراکنده و بدون زمینهٔ تصویری |
| مقیاس‌پذیری | اجرای لایه‌ای، موازی‌سازی کنترل‌شده، سقف ۲۰ نمونه در هر Parallel | فقدان کنترل روی منابع و ریسک بن‌بست |
نمونه سناریوهای واقعی
هر تیم می‌تواند روی بوم روبان داستان خود را روایت کند. این مثال‌ها نشان می‌دهند چگونه بلوک‌ها به نتایج تجاری قابل اندازه‌گیری تبدیل می‌شوند.
بازاریابی و رشد
چالش فعلی: تحقیق بازار زمان‌بر و بدون استاندارد
راهکار با روبان: گردش‌کاری که با Exa و Linkup داده جمع می‌کند، محتوا را تحلیل می‌کند و خروجی را در Notion ذخیره می‌کند.
تحلیل داده و مالی
چالش فعلی: گزارش‌گیری دستی و وابسته به متخصصان
راهکار با روبان: ترکیب Agent، Parallel و Evaluator برای کشف روندها، اعتبارسنجی نتایج و ارسال گزارش به Google Sheets و ایمیل.
عملیات و اتوماسیون
چالش فعلی: عدم هماهنگی بین تیم‌ها و ابزارها
راهکار با روبان: مدیریت سرنخ با وب‌هوک CRM، مسیردهی بر اساس اندازهٔ معامله و ایجاد وظایف پیگیری در سرویس‌های داخلی.
نکتهٔ عملی: با استفاده از Parallel و سقف ۲۰ نمونه، می‌توانید درخواست‌های متعدد را همزمان پردازش کنید و در عین حال از پایش Evaluator برای کنترل کیفیت بهره ببرید. هر اجرا به شکل لایه‌ای زمان‌بندی می‌شود تا حتی در بارهای بالا ثبات حفظ شود.
معماری و زیرساخت مطمئن
موتور اجرای روبان بلوک‌ها را بر اساس ترتیب وابستگی‌ها مرتب و به شکل لایه‌ای اجرا می‌کند؛ درست مانند محاسبهٔ مجدد سلول‌های یک صفحه‌گسترده. مسیرهای منشعب و حلقه‌ها با ثبت شمارنده‌ها و متغیرهای محیطی مدیریت می‌شوند تا هر اجرا قابل بازبینی باشد.
- پایگاه دانش مبتنی بر PostgreSQL و pgvector برای جست‌وجوی ترکیبی معنایی و واژگانی.
- SDKهای رسمی TypeScript و Python برای پیاده‌سازی DevOps و تست خودکار.
- اتصال Socket.IO برای ویرایش همزمان و مشاهدهٔ حضور هم‌تیمی‌ها روی همان بوم.
- پیکربندی استقرار توصیه‌شده با کانتینرهای ۸ گیگابایتی برای سرویس اصلی و ۴ گیگابایتی برای سرویس آنی.