خط البريد الإلكتروني الذي أزعج الإنتاج قام شركة التكنولوجيا القانونية في سلسلة ب بإرسال وكيل AI لتنفيذ تشديدات التحقق من العقد. كان وكيل الوكالة لديه إمكانية الوصول إلى كل بطاقة الدعم، وكل إشارة البريد الإلكتروني للعملاء، ومجموعة المعارف التي تتراوح ما بين 200 صفحة. كان المفوض يكتشف الحالات الجانبية، وتصوير المخاطر، وتوفير إرشادات دقيقة. Day one: بدأت المفوضية بدورها في التناقض مع نفسها عبر الرموز. Day three: إخبار العملاء بثقة بأن الأشياء التي تتناقض مباشرة مع القرارات التي اتخذتها أسبوعين مضت في تبادل البريد الإلكتروني لا يمكن تحليلها. Day seven: لم يكن المشكلة نموذجًا. GPT-5 رائعًا في تحليل العقد عندما تغذية العقد نظيفًا. كان المشكلة هو أنه لم يكن الممثل لديه فكرة عن ما حدث في الواقع. لم يكن قادراً على إعادة بناء تاريخ المحادثة. لم يكن قادراً على القول أنه عندما قال نائب رئيس المنتج "لأننا سنبقى على هذا" في رسالة 6 من سلسلة 18 البريد الإلكتروني، كان هذا القرار قد تغير كل ما كان قد جاء قبل. لم يكن قادراً على اكتشاف أن ثلاثة أيام من الصمت بعد "أنا سأبحث في هذا" يعني أن المشكلة قد تم التوقف، لم يتم حلها. كان المخابر رائعًا في التعاطي معها وتخسر تمامًا في السياق. المفاجآت التي تقتل شركة AI إليك ما يفسد معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي للشركة قبل أن تنقلها حتى: تم تصميم CRM الخاص بك. تم تصميم أسطح الأسطح الخاص بك. تم تصميم قائمة المهام الخاصة بك. لا أحد من ذلك هو حيث يتم اتخاذ القرارات الحقيقية. يتم اتخاذ القرارات الحقيقية في الشبكات الإلكترونية حيث تتطور النتيجة عبر 47 إجابة ، في النقاشات Slack حيث يقول أحد "nvm" ويترك ثلاث أيام من التخطيط ، في Google Docs مع حرب التعليقات مغلقة في الحدود ، في سلسلة المراجعة حيث يتم اتخاذ القرار الحقيقي في الرسالة 3 من 11 ، وكل شيء آخر هو مجرد سياق يمكنك أن تفهم لماذا. هذا هو المزعج ، المفاجئ ، مملوء بالمعنى المفرط والطموح غير مكتوب. إن الإنسان يتحرك بشكل جيد لأننا نتبع الاستمرارية القصيرة تلقائيا. نحن نعلم أن عندما يقول سارة "أريد التعامل مع هذا" في نطاق واحد ثم يبكي لمدة ثلاثة أسابيع في نطاق متصل ، هناك حظر يجب أن نصل إلى السطح. الكمبيوتر الذكي لا يعرف هذا. الكمبيوتر الذكي يرى القيم، وليس القصص. البريد الإلكتروني هو حيث يذهب AI إلى الموت البريد الإلكتروني صعبًا جدًا لهذه الأسباب نفسها هي قيمة قاسية: وتشمل الإجابات حصصًا نصف الإجمالي، مما يخلق هيكلًا متكررًا. يخلق المفاجآت المفاجآت حيث تنضج المحادثات في خطوط وقت متوازية. يشارك المشاركون في منتصف السياق، لذلك "لقد قررنا" يعني مجموعات مختلفة في نقاط مختلفة. تغيّر الصوت خطورة الإشارة، ثلاث إجابات "تسمح جيدًا" تتبع "في الواقع، الأسئلة السريعة" عادة ما تؤدي إلى إلغاء التفاوض. يرتبط الإضافات باللغات التجارية ولكن يتم توجيهها بشكل غير مباشر. يقول الناس "أريد إرسالها يوم الجمعة" بدلاً من "المهمة المخصصة بتاريخ 22 نوفمبر". البريد الإلكتروني ليس النص، البريد الإلكتروني هو إستراتيجية الحوار المرتبطة بالرسالة. فهم ذلك يتطلب إعادة بناء منطق المحادثة، وليس فقط معالجة القصص. لذلك، يحاول الجميع نفس الأربعة الحلول، وكلها فشلت من نفس السبب. الحلول السيئة يحاول الجميع أولاً إرسال كل شيء إلى الدرس النظرية: إعطاء LLM كل المقارنة والتركيز عليها. النتيجة: تدريجيًا ، مكلفًا ، ضعيفًا ، مضطربًا. لا تتحسن LLM مع المزيد من التوترات - تدمجها. لديه نطاق بريد إلكتروني 50 قد يكون لديه 3 رسائل البريد الإلكتروني التي تعتبر أهمية و 47 التي هي التفاعلية. لا يمكن أن تقول النماذج. إنه تقييم كل شيء بشكل متساوٍ، يتم اختراقه من قبل التناقضات، وتفكير في نهاية المطاف الذي يبدو واضحاً ولكن لا يعكس أي شيء قد حدث في الواقع. RAG (Retrieval Augmented Generation) النظرية: استرداد رسائل البريد الإلكتروني ذات الصلة، دعنا نترك البحث السينمائي مع بقية. النتيجة: جيدًا للتواريخ، خطيرًا للاتصالات. RAG يمكن العثور على خمسة البريد الإلكتروني الأكثر أهمية. ولكن لا يمكن أن تقول لك أن الإجابة على الخط 47 يتناقض مع النتيجة في أعلى. إنه لا يمكن اكتشاف أن "يبدو جيدا" من CFO يعني التوافق في حين أن "يبدو جيدا" من ممارس لا يعني أي شيء. RAG يوفر لك أجزاء. تحتاج إلى القصص. هذه ليست نفسها. تونيسيون النظرية: تدريب النماذج على نمط الاتصال الخاص بك. النتيجة: رجل أذكى ليس عالمًا أفضل. ولكن هذا لا يساعد على النموذج فهم أنه عندما يلتزم سارة بأي شيء في الشبكة A ثم يترقب في الشبكة B حول نفس الموضوع لمدة ثلاثة أسابيع ، هناك حظر يجب أن تعرفه. لا يمكنك تقييم الطريق إلى فهم المحادثات الحية، التي تتغير دائمًا، متعددة المشاركين التي تتراوح بين أسابيع وقطاعات عبر الأدوات. التصنيفات Custom كلنا نحاول ذلك، كلنا نحاول ذلك. أنت في نهاية المطاف بناء حديقة من ميكروبيكتيكات ضعيفة: تخصيصات العاطفة، وتخزين المهام، وتحديثات القرار، وتحديثات المدة المحددة، إشارات المخاطر، تحليلات الصوت. هم على ما يرام بشكل فردي. معاً هم ضعيفون، متناقضون، ويفقدون لحظة ما يكتب أحد "من المؤكد، هذا يعمل" بدلاً من "تأكد" أو "لا آمن عن هذا" بدلاً من "لدينا مشاكل". لا يتكلمون مع بعضهم البعض، لا يتناولون السياق، لا يفهمون أن نفس الكلمة تعني أشياء مختلفة اعتمادًا على من يقول ذلك ومتى. لا أحد من هذه الحلول يلجأ إلى المشكلة الحقيقية، والاتصال البشري ليس واضحًا، ويجب إعادة بناءه. AI لا يفشل في الإجابة، فإنه يفشل في التوقعات. سأطلب من LLM ما قرره فريقك الأسبوع الماضي.لا يمكن أن تقول لك.ليس لأنها سيئة في المراجعة، ولكن لأنها ليست لديها القواعد اللازمة لتفسير ما حدث. عندما لا تتحمل الالتزامات الصحيحة ، تبدو البريد الإلكتروني غير المألوف غاضبة. يتم تشخيص روتين "تتتبع هذا" بطريقة عاجلة عندما لا يكون ذلك. لا تظهر الالتزامات الكبيرة لأنها مكتوبة كمواصفات عاجلة. تتلاشى المهام في الصمت لأن "أنا أتطلع" لا يتم التعرف على أنها الالتزامات الصوتية التي تحتاج إلى التتبع. تشتت الاتفاقيات لأن المنظم لا يكتشف أن ثلاثة البريد الإلكتروني الرفيعة في سلسلة دون خطوات ملموسة في المستقبل يعني أن المستقبل هو البهجة. نحن نعرف العلاقة، نحن نعرف التاريخ، نحن نعرف أن هذا الشخص يقول دائمًا "أريد أن أفكر في ذلك" عندما يعتقد أنه لا، و هذا الشخص يقول "نعم ربما" عندما يعتقد أنه لا. الآلات تحتاج إلى المساعدة، وبالتالي، تحتاج إلى الهيكل. ما بناؤه بدلاً من ذلك: محرك السياق بدلا من ذلك ، قمنا بتطوير محرك تحويل الاتصالات غير الهيكلية إلى الذكاء الاصطناعي قبل أن يصل إلى نموذج. فكر في ذلك كبديل للاتصال البشري. التفكير العميق والتفكير الجدران الأولى تتعامل مع تشغيل OAuth ، إرسال في الوقت الحقيقي ، ربط الملفات ، وتعديل الرسالة. الجدران الثانية هي حيث يصبح الأمر صعبا: تحليل الاستجابة المرتبطة، والانتقال إلى المستقبل، والتوضيح في الخط، والتغيير في المشاركين، والخلافات في الوقت، والتصحيح في المقارنة. تتميز طبقة التفكير بتناول المحاكاة كصفحة، وليس قائمة. كل رسالة هي نقطة. يخلق الإجابات الأطراف. يخلق أطراف جديدة. تتبع النظام العلاقات مع الوقت كخطوات، وليس علامات ثابتة. تتبع الالتزامات أو ما إذا كانت تتبعها. تتعرف عليه عندما تتغير الصوت من التعاون إلى الدفاعية. تتعرف عليه عند اتخاذ قرار ثم تتناقض معه بعد ثلاثة أيام. تتعرف عليه عندما يتم تخصيص وظيفة ثم تتركها بسهولة. يتم استخراج المهام مثل الالتزامات مع المالكين، والمرحلة المحددة، والواقع، ويمكن استخراج القرارات مثل النتائج مع التاريخ، وتتبع التناقض، وتتبع المتابعة. إنها تفهم أن "لا أستطيع أن أؤكد أن هذا صحيح" يعني الأشياء المختلفة اعتمادا على من يقول ذلك ومتى. من مهندس رفيع قبل يومين من إطلاقه، فإنه ملحق للتقييم. من CTO لمدة ثلاثة أسابيع إلى مشروع، فإنه إعادة التفكير. يحتاج النظام إلى معرفة دورها والتوقيت للتفسير بشكل صحيح. الناتج المحلي يعود محرك JSON نظيف وافق على التوقعات: القرارات مع العلامات الزمنية والمشاركين، والمهام مع المالكين والخيارات الزمنية، والخطر مع الأرقام الجانبية والاتجاهات، والبيانات العاطفية التي تظهر كيف تطور المحادثات، والخطر عند التزام التزامات. بدلاً من محاولة تفسير "نريد العثور مرة أخرى هذا الأسبوع المقبل" ، فإنهم يحصلون على مهمة متكاملة مع إجازة مبرمجة وتشير إلى أن هذا هو التوقف السلبي وليس التزام صارخ. ما تعلمناه من بناء الناس لا يتحدثون في النماذج القابلة للتعرف على الكمبيوتر النصف من الاتصال التجاري هو التناقض الرفيع. "تمتع بها". "تعمل لي." "نحن نلاحظ ذلك مرة أخرى." لا يوجد تعهدات صريحة. كل ما يدل على شيء، ولكن ما يدل على ذلك يعتمد على السياق الذي لا يمكنك الحصول عليه من النص وحدها. لم تكن الإصلاحات أفضل من التوازن النموذجي، بل كانت على أساس بناء نظام يبادر بالواقع أولا، ثم تفسير النماذج داخل هذا السياق. المحادثات ليست خطية، إنها شجرة. يخلق المستقبل خطوط وقت متغيرة. يخلق شخص ما شخصًا جديدًا، والآن هناك بحثين متتاليتين في ما يبدو كخط واحد. يجب عليك إعادة بناء الكاميرا بأكملها، وليس قراءة سلسلة. لا يمكنك معالجة البريد الإلكتروني كصفحة. يجب عليك معالجة ذلك ككاميرا أسيكريًا مجهولًا مع عدد من الجذور، وتتبع ما هي الجذور النشطة والتي يتم التخلي عنها. هيكل الشريط البريد الإلكتروني (ما الذي يراه AI في الواقع) Message 1 ─┐ ├─ Reply 2 ── Reply 4 ── Reply 7 └─ Reply 3 ──┐ ├─ Forwarded Chain → Reply 5 └─ Reply 6 (new participant) ── Reply 8 الأقمار الصناعية: 7، 8 الإفراج عن: 5 القرار الذي اتخذته في: 7 (التناقضات في القسم 3→6) الحساسية ليست ثابتة إرسال رسالة إلكترونية هادئة واحدة لا يعني أي شيء. إن الإشارة ليست في الرسالة الفردية - هي في الطريق. ثلاثة رسائل إلكترونية "يبدو جيدًا" تتبع "حقيقة، الأسئلة السريعة" هي المؤشر الرئيسي أن الاتفاق يتم إزالة. المرشحين يفشلون لأنهم لا يحصلون على استمرارية قصة هذا هو السبب في أن الأشخاص الذين يعانون من الذكاء الاصطناعي يشعرون أنهم ذكيون في اليوم الأول وذكيون في اليوم العاشر.إنهم لا يتذكرون ما حدث.إنهم لا يتبعون كيف تطور القرارات.إنهم يتعاملون مع كل محادثة كحد أقصى، عندما يكون كل محادثة جزءا من قصة أكبر. The fix was building memory that persists across conversations and tools. Not just "here's what we discussed," but "here's what we decided, who committed to what, what's still open, what changed, what got dropped." الاستمرار في القصة هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي الذي يساعد و الذكاء الاصطناعي الذي يفسد. المطور Takeaways لا يمكنك إعادة بناء تحليل البريد الالكتروني باستخدام regex. إن التكامل الإبداعي هو أكثر أهمية من عدد التكريمات.إرسال 50 رسالة إلكترونية إلى إرسال يوفر نموذج الصوت، وليس السياق.ليس من الضروري معرفة ما حدث، في أي ترتيب، ولماذا يهم. سيكونون جميلين في اليوم الأول ومتناقضين في اليوم العاشر لأنهم لا لديهم ذاكرة عن القرارات، ولا مراقبة التزاماتهم، ولا معرفة كيف تطور المحادثات. لا توجد فجوة في النماذج. GPT-5 رائع في التفكير عندما تمنحها إشارة صافية ومستقرة. يجب أن يكون هذا الطراز موجودًا في مكان ما، أو يمكنك بناءه بنفسك (مئات الأعوام من العمل، وصيانة مستمرة، أمثلة لا نهاية لها) أو يمكنك استخدام البنية التحتية التي تتعامل معها بالفعل. لماذا يجب على المطورين التفكير إذا كنت تبني مع LangChain، LangGraph، LlamaIndex، أو إطار الممثل الخاص، في النهاية تحطم نفس الجدار: يتطلب النموذج إطارًا متكاملًا، وليس نصًا خامًا. كل منتج الذكاء الاصطناعي الذي يتصل بالاتصال البشري يحتاج إلى هذا.الذكاء الاصطناعي المدعوم من العملاء الذي لا يستطيع مراقبة تاريخ التضخم هو غير مفيد.الذكاء الاصطناعي القانوني الذي لا يستطيع إعادة بناء تاريخ محادثات العقد لا يستطيع تقييم المخاطر. كل شيء ينقص بدون سياق تركيب.هذه هي الجدران المفقودة. لقد استغرقنا ثلاث سنوات في بناء ذلك لأن البريد الإلكتروني هو المنتج الرئيسي لدينا. API الذكاء البريد الإلكتروني نظامنا الذي تم إنشاؤه متوفر بـ Email Intelligence API. إنه يأخذ البريد الصلب ويعود إشارات هيكلية وملائمة للتفكير. يمكنك استرداد المهام مع المالكين والخيارات المحددة، والانتخابات مع المشاركين والتاريخ، والمخاطر التي تم تسجيلها وتتبعها مع مرور الوقت، والاتجاهات العاطفية، والمخاطر التي يتم تحديدها عندما تكون الالتزامات هادئة. لا سلسلة سريعة. لا نتائج RAG الصلبة. لا بناء الكتلة المخصصة لمدة ستة أشهر. نحن نشارك هذا في الإنتاج منذ عامين.المطورين تدميرها في أقل من يوم واحد.إنها معالجة الملايين من البريد الإلكتروني شهريا مع 90% + دقة في استخراج القرارات وتحديد المهام. إذا كنت تبني أدوات الذكاء الاصطناعي التي تؤثر على البريد الإلكتروني أو الدردشة أو الوثائق، فهذه هي الطول الذي لا تريد أن تبني نفسك. التغيير الأكبر لن يتعلق الجو التالي من الذكاء الاصطناعي بالمعدات الكبيرة، بل سيكون ذلك على سبيل المثال على الصعيد الأفضل. معظم الفريقين لا يزالون يحاولون تحسين التوصيات ، ويحاولون جعل GPT-5 أفضل بنسبة 5٪ في تقييم أساليب البريد الإلكتروني المزعجة. لا هو النقطة الوحيدة في النمو هو النقطة الوحيدة في النمو هو أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي أن النقطة الوحيدة هي لا تأتي الإطار من شبكة الإنترنت، ولا تأتي الإطار من النماذج الكبيرة، ويأتي الإطار من عملك، ويقع عملك في اتجاهات الاتصال غير الهيكلية التي لا تستطيع إنتاجها AI دون مساعدة. تصحيح ذلك ، وتوقف الذكاء الاصطناعي يبدو ذكيًا ويبدأ في أن تكون مفيدة. إن API Email Intelligence هو جزء من محرك iGPT المرتبط بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.إذا كان هذا هو المشكلة التي تحاول حلها، فقد تم بناء البنية التحتية بالفعل.
