Resumen: Presentamos el chat de partido, un asistente de agente en tiempo real diseñado para mejorar la experiencia del fanático del tenis entregando respuestas instantáneas y precisas a consultas relacionadas con el partido. Match Chat integra inteligencia artificial generativa (Genai) con técnicas de computación generativa (gencomp) para sintetizar ideas clave durante los partidos de singles de tenis en vivo. El sistema debutó en el Campeonato de Wimbledon 2025 y el Abierto de US 2025, donde proporcionó a aproximadamente 1 millón de usuarios acceso sin problemas a la transmisión y datos estáticos a través de consultas de lenguaje natural. La arquitectura se basa en una arquitectura orientada al agente (AOA) que combina motores de reglas, modelos predictivos y agentes para preprocesar y optimizar las consultas de los usuarios antes de pasarlos a los componentes de Genai. El sistema de chat de coincidencia tenía una precisión de respuesta del 92.83% con un tiempo de respuesta promedio de 6.25 segundos bajo cargas de hasta 120 solicitudes por segundo (RPS). Más del 96.08% de todas las consultas fueron guiadas utilizando un diseño inmediato interactivo, contribuyendo a una experiencia del usuario que priorizó la claridad, la capacidad de respuesta y el esfuerzo mínimo. El sistema fue diseñado para enmascarar la complejidad arquitectónica, ofreciendo una interfaz intuitiva e intuitiva que no requirió incorporación o familiaridad técnica. En ambas implementaciones de Grand Slam, Match Chat mantuvo tiempo de actividad del 100% y admitió casi 1 millón de usuarios únicos, subrayando la escalabilidad y la confiabilidad de la plataforma. Este trabajo introduce patrones de diseño clave para sistemas de IA en tiempo real, orientado al consumidor que enfatizan la velocidad, la precisión y la usabilidad que resalta una ruta práctica para implementar sistemas de agente performadores en entornos dinámicos.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 16 de septiembre de 2025.
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