@hwchase17: Great conversation with @SierraPlatform’s Head Of Product @ZackRW on the Max Agency podcast. YouTube: https://youtu.be/…

Great conversation with @SierraPlatform’s Head Of Product @ZackRW on the Max Agency podcast. YouTube: https://youtu.be/uCKhOmth2ms Apple: https://podcasts.apple.com/nz/podcast/the-best-ai-agents-are-simpler-than-you-think-zack/id1891551672?i=1000773278465… Spotify: https://open.spotify.com/episode/2jWGobitRmBQUygBiVhD2c?si=c1bded05fc374161…

TL;DR

Sierra 为财富 20 强企业构建客户参与 Agent，其核心架构通过并行化思考、倾听与对话实现高效交互，并采用无代码 Journeys 层让运营人员直接定义 Agent 行为，同时隔离支付基础设施以符合 PCI 认证标准。

从客户服务到完整客户参与平台的演进

Sierra 最初以客户支持平台为人熟知，但实际愿景覆盖客户生命周期的所有关键时刻。对于一家航空公司来说，这些时刻包括浏览航班、预订、选座、添加客舱宠物，以及处理改签、延误、取消和行李问题。其中既有销售也有服务，还有客户忠诚度环节。Sierra Agent 存在于所有这些环节中，并且采用基于结果的定价模式，在某些情况下 Agent 实际会从销售中收取佣金。

“我们喜欢说……我们努力让简单的事情变得简单，让困难的事情成为可能。”——Zack Reno Wedeen，Sierra 产品负责人

平台的可扩展性使得不同用例之间的基础非常相似，但每个客户都可以根据需求定制出完全不同的 Agent。

Agent 构建的三个核心阶段

Sierra 平台主要分为三个部分：分析（Analyze）、构建（Build）、发布（Release）。

分析：Explorer Agent 与监视器

• Explorer Agent：类似长期运行的 ChatGPT Deep Research，负责处理所有客户对话和数据。
• 报告与监视器：持续运行的对话数据评估器，用于追踪客户满意度、解决率、销售转化率等指标。

构建：Ghostwriter 与 Journeys

• Ghostwriter：类似于 Codex 或 Claude Code 的 Agent，专门用于构建 Agent。
• Journeys：底层源代码层，但不是传统代码，而是声明式的自然语言或标准操作流程。它确定性地编译成 Sierra 的 Agent SDK 代码，且支持“同构”双向转换——代码可转为无代码，无代码也可转为代码。

“在一次对话回合中，可能会调用 10 到 15 个不同的模型。所以，有时你会在分类的同时进行回复。”

发布：治理与变更管理

Sierra 主要服务财富 20 强企业，约 40%–50% 的财富 50/100 强公司。这些客户有严格的治理、发布流程和变更管理需求。因此平台内置了完善的协作、审查和变更管理流程，类似于 Figma 或 Claude Code 的协作模式，但针对无代码 Agent 构建进行了深度优化。

并行化思考、倾听与对话

Sierra Agent 的一大突破是并行化模型调用。在一次对话回合中，可能会并行调用多个（10–15 个）不同模型：

• 顶级推理能力的前沿模型（处理复杂任务）
• 专门擅长特定任务的内部模型
• 效率高、成本低的分类器模型

整个系统通过一个称为 Agent OS 的层进行编排。Agent OS 负责将任务拆解为提示词，并在不同模型之间注入数据。关键机制是：如果模型说它处于静默状态，就相信它；如果没有，就相信另一个。这确保了并行化过程中的可靠性与响应速度。

为什么选择无代码 Journeys？

过去 18 个月，Sierra 上大部分 Agent 开发已经全面转移到 Journeys 无代码层。原因在于：

1. 知识所有权：对客户体验最了解的是运营人员（客户体验经理等），而非工程师。无代码让这些人可以直接在平台上贡献，无需编程。
2. 确定性编译：纯文本方案会导致非确定性编译或提示工程难题，而 Journeys 采用声明式 DSL，既不完全是纯文本，也不完全是代码。
3. Ghostwriter 赋能：Ghostwriter 本身是 Agent，但它直接使用 Journeys 产品（而非写代码）来构建 Agent。用户只需说“我想编排退货流程”或“我想做航班预订”，Ghostwriter 就会生成对应的 Journeys，用户之后也可以检查和修改。

“例如，我们由于基于结果的定价模式，在某些情况下，Sierra Agent 实际上会从销售中收取佣金，我认为这与大多数人对服务的想象截然不同。”

支付基础设施的独立性与合规

Sierra 构建了完全独立的支付基础设施层。支付信息不会发送到任何外部的大语言模型，因为没有任何 LLM 提供商达到 PCI 认证标准。隔离的基础设施确保了支付数据的安全性，这是金融级合规的体现。

模型抽象之争：利用模型擅长 vs. 投资新抽象

在 Agent 构建中，存在两种策略：

• 利用模型擅长的事物（如文件系统、Git、grep）：编码型 Agent 擅长这些结构，因此可以将问题物化成这些抽象，让模型尽情发挥。
• 保留自定义抽象：有些场景（如 Sierra 的 Journeys DSL）无法轻易塞进模型的舒适区，需要投资让模型理解新概念。

Zack 认为 80% 的情况应优先利用模型已有的擅长的抽象，剩下 20% 留给真正特殊的案例。此外，模型对训练数据中的技术（如 LangGraph）很熟悉，但对全新的包（如 Deep Agents）则可能不擅长。因此选择抽象需要权衡模型的热悉程度与自研 DSL 的价值。

与编码型 Agent 的关系

虽然平台核心向无代码 Journeys 倾斜，但完全可以用 Agent SDK 直接用代码构建 Agent。Agent SDK 是 Sierra 的代码层编排与上下文管理，早期所有 Agent 都基于此。随着模型推理能力提升，Agent SDK 被重新发明了两三次，逐步减少确定性防护栏，增加每个步骤的推理空间。不过对于 Ghostwriter 来说，编辑无代码层是目前回报最高的焦点；同时让 Ghostwriter 擅长代码和无代码是极其困难的任务，因此 Sierra 选择了专注。

谁在参与 Agent 的迭代？

日常优化流程通常从分析开始：运营人员（客户体验经理等）根据指标和洞察，借助 Ghostwriter 返回 Journeys 进行修改，再经过变更管理发布。同时也有工程团队会构建与 Sierra Agent 交互的其他 Agent，或通过工具/包扩展平台。关键是 消除知识最多的人与直接为平台做贡献之间的障碍。

Source：YouTube 视频：@hwchase17 与 Sierra 产品负责人 Zack Reno Wedeen 对谈