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Cloudflare lança modelos de decisão open-source para automatizar triagem de suporte

Resposta curta

A Cloudflare lançou Clef e Clef-flash, modelos de decisão open-source hospedados na Workers AI que retornam saídas tipadas de probabilidade (como urgência de chamado ou time de roteamento) em uma única chamada, além de uma nova plataforma de fine-tuning por RL. Isso permite automatizar decisões de classificação, como roteamento de chamados de suporte, mais rápido e mais barato do que usar um LLM genérico.

O que isso significa na operação

O exemplo que a Cloudflare publica é exatamente o fluxo que a maioria das equipes de suporte já roda manualmente ou com regras frágeis: chega uma mensagem, alguém decide se é urgente, qual time é responsável e qual a severidade. O Clef faz as três coisas em uma única chamada de API, com saídas tipadas e com score de probabilidade que o código já existente pode usar diretamente, sem engenharia de prompt nem parsing de texto livre. Para uma empresa de 10 a 200 pessoas, isso significa que roteamento de chamados, sinalização de escalonamento e pontuação de severidade podem rodar como uma etapa determinística dentro da stack de suporte já existente, acionando humanos só quando o modelo deixa a decisão em aberto. A nova opção de fine-tuning por RL (via atendimento direto da equipe da Cloudflare primeiro, self-serve depois) também significa que uma empresa com um histórico de chamados rotulados ou resultados de qualificação de vendas pode ajustar o modelo com seus próprios dados em vez de depender de um classificador genérico.

A Cloudflare lançou dois "modelos de decisão" open-source, Clef e Clef-flash, hospedados em sua plataforma Workers AI, junto com um novo produto de fine-tuning por aprendizado por reforço (RL).

Diferente dos LLMs, que geram texto aberto, os modelos de decisão são construídos para produzir saídas limitadas, tipadas e com score de probabilidade para um conjunto fixo de perguntas — o tipo de saída que um fluxo de trabalho pode usar diretamente, sem precisar interpretar texto livre. O exemplo da Cloudflare: passar uma mensagem de suporte e perguntar se é urgente, qual time deveria ser responsável e qual o grau de impacto, recebendo de volta respostas estruturadas e ponderadas por probabilidade que o código pode usar para rotear o chamado ou escalar para um humano.

A Cloudflare afirma que o Clef atualmente lidera o benchmark Jev Decision Index e é totalmente compatível, via API, com os modelos Jev da Typesafe AI, de modo que integrações existentes podem trocar para o Clef sem retrabalho. Os dois modelos foram publicados no Hugging Face sob licença Apache 2.0 para uso local, e também estão hospedados na Workers AI para uso imediato via API.

Em relação à velocidade, a Cloudflare relata que usar o Clef para classificar um domínio de site (buscando, renderizando e categorizando-o) levou 2,2 segundos e retornou mais rótulos de categoria, contra 4,7 segundos do seu LLM de propósito geral gpt-oss-120b na mesma tarefa, que retornou apenas duas classificações. O Clef também adiciona um encoder de visão para classificar imagens, uma capacidade que o Jev atualmente não tem, além de uma janela de contexto de 64k contra os 32k do Jev.

Além dos modelos, a Cloudflare está lançando um serviço de fine-tuning por RL. Inicialmente, ele roda como um atendimento direto com a equipe de engenheiros de implantação (FDE) da Cloudflare; uma versão self-serve está planejada para depois, permitindo que clientes capturem seus próprios dados de requisição via AI Gateway da Cloudflare, gerem rollouts de treinamento na Workers AI e reimplantem um modelo Clef ajustado na infraestrutura da Cloudflare. A Cloudflare afirma que não lê, armazena ou treina com as requisições de clientes, a menos que eles optem por participar desse produto de fine-tuning.

Fonte: Cloudflare Blog · No Atlas: Cloudflare OS →

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