agent4.io が選ばれる理由
専門性を売る商売が、エージェントに本当にやってほしいこと。そして、汎用のチャットボットがそもそも想定していなかったこと。
絞り込まれた専門性
回答は自社の文書から。インターネットからは取ってきません
範囲はあなたが定義。範囲外は即興せず、丁寧に断ります
自分の領域の中では、汎用モデルより鋭く答えます
雑談で青天井にならないので、コストが読めます
エンジニアなしで作れる
事業を説明するだけで、 動くエージェントができます。
プロンプトの工夫も、設定ファイルも、情シスへの依頼も不要です。自分の言葉で二、三ステップ。しかも何かが作られる前に、何が作られるのかを全部見て確かめられます。
事業を一文で説明すれば、それだけで始められます
何者で何をするかは、こちらが下書きします。あなたは承認するだけ
顧客ごとの記憶
顧客一人ひとりに、 その人を覚えているエージェントを。
全員に一つの共用エージェント、ではありません。顧客ごとに一つ、その関係のすべてを抱えたエージェントです。CRM のレコードでは作れない個別対応を、顧客名簿の全体に配れるコストで。
記憶は顧客ごとに区切られ、データベース層で分離を強制
セッションをまたぎ、チャネルをまたぎ、何か月も積み上がる
時間を取り戻す
その専門性を、 一次対応に使うのはもう終わりです。
どの問い合わせに自分の時間を割く価値があるかは、一時間かけて確かめるまで分かりません。その確かめる仕事、つまり質問も、条件の確認も、書類集めもエージェントが引き受けます。あなたの予定表に届くのは、すでに整理された案件だけです。
ニーズの仕分けと情報収集を、自動で
案件は、事前に絞り込まれ整理された状態で届く
実行するエージェント
答えて終わりではありません。 仕事まで、片づけます。
話すだけのチャット窓は、結局あなたに仕事を残します。このエージェントは注文を通し、枠を押さえ、チケットを起票します。MCP と自社の API で、実際のシステムにつながっているからです。
MCP と REST で、いま動いているシステムに接続
注文・予約・変更・チケットといった実務をそのまま実行
関係の継続性
顧客との関係は、 会社に残ります。
関係で成り立つ商売では、担当者が各顧客について知っていることこそが資産です。そしてそれはたいてい、一人の頭の中にあります。ここでは、それが会社に積み上がります。
顧客の文脈が、個人の頭ではなく会社に積み上がる
退職とともに、関係まで出ていくことがない
ページを理解する会話
どのページから開いたのか、 最初から知っています。
たいていのチャットバブルはまっさらな状態で開き、いま読んでいたことを訪問者に説明させます。これはページそのものから始まり、そのページが実際に生む疑問から口を開きます。
訪問者が入力する前から、どのページにいるかがエージェントに伝わっています
書き出しと質問候補はページごとに用意し、訪問者の言語で表示
自分のモデルを持ち込む
モデルも、エンドポイントも、 コスト曲線も、あなたのもの。
ここではエージェント層とモデル層が分かれています。agent4.io を OpenAI 互換のエンドポイントに向けるだけです。フロンティアモデルの API でも、自社の機材で動かす小さなオープンモデルでも、複数同時でも。エージェントを一つも作り直さずに。
OpenAI 互換ならどのエンドポイントでも。ホスト型のフロンティアモデルでも、自前のオープンウェイトでも
複数のバックエンドを同時に、重み付きで。相互にフェイルオーバー