Apa itu Ejen AI?

Langkah 1: Persepsi

Pertama, ejen AI menerima input daripada pelbagai sumber. Bergantung pada tujuannya, ini boleh termasuk:

• Interaksi pengguna
• API yang menarik data daripada sistem luaran
• Penderia atau log daripada aplikasi yang disambungkan
• Pangkalan pengetahuan yang disimpan – seperti helaian inventori, dasar HR, dsb.

Langkah 2: Pemprosesan

Sebaik sahaja ia mempunyai data, ejen AI perlu memahaminya.

Ejen mungkin menggunakan NLP, data berstruktur atau isyarat masa nyata untuk memproses sebarang input yang dibina untuk digunakan.

Jika ia perlu mengambil pengetahuan yang berkaitan daripada pangkalan data, ia mungkin menggunakan penjanaan dipertingkatkan semula (RAG) untuk mendapatkannya.

Langkah 3: Membuat Keputusan

Proses membuat keputusan akan bergantung pada cara pembina menstrukturkan ejen AI.

Ia mungkin menggunakan logik perniagaan yang dipesan lebih dahulu , seperti memutuskan sama ada petunjuk layak berdasarkan formula yang direka oleh pasukan jualan. 

Ia juga mungkin menggunakan ramalan pembelajaran mesin atau pembelajaran pengukuhan , seperti membenderakan urus niaga sebagai penipuan berdasarkan kejadian penipuan yang lalu.

Alat ejen AI terbaik akan menjelaskan kebolehjelasan AI : sejauh mana ejen AI boleh menjelaskan alasan di sebalik keputusannya.

Langkah 4: Mengambil Tindakan

Selepas melihat, memproses dan membuat keputusan, ejen AI bersedia untuk mengambil tindakan.

Tiada had untuk tindakan yang boleh diambil oleh ejen AI. Ia mungkin susulan dengan respons teks ringkas, seperti '3 akaun ini menunjukkan tanda-tanda kemungkinan pecah.'

Ia mungkin mencetuskan panggilan API , seperti mengambil data inventori masa nyata daripada sistem gudang atau memulakan permintaan tetapan semula kata laluan.

Ejen AI lain mengambil tindakan operasi langsung , seperti melaraskan harga di kedai e-dagang, menjadualkan panggilan jualan, mengubah hala penghantaran logistik atau mengubah suai tetapan sistem berdasarkan dasar keselamatan.

Sesetengah ejen AI juga berinteraksi dengan aplikasi luaran , seperti mengautomasikan aliran kerja dalam sistem CRM, mengemas kini rekod pelanggan atau mengeluarkan bayaran balik berdasarkan peraturan perniagaan yang telah ditetapkan.

Ejen ini boleh mengendalikan keseluruhan aliran kerja AI agen dari hujung ke hujung.

Tidak kira tindakan, ejen AI memastikan bahawa tindak balasnya sejajar dengan proses membuat keputusan — dan dalam banyak kes, ia belajar daripada keputusan untuk menambah baik tindakan masa hadapan.

1. LLM Penghalaan

Pertama sekali, anda perlu menyumber luar kognisi ejen AI anda kepada LLM . Malah, kadangkala anda akan mendengar frasa ' ejen LLM ', subset ejen AI. 

Ejen yang baik seharusnya boleh menggunakan LLMs yang berbeza untuk tugasan yang berbeza .

Tiada seorang pun atasan LLM , terutamanya dengan kadar pembangunan yang pesat. Mungkin berfaedah untuk ejen AI anda menggunakan satu model apabila ia menjana teks bentuk panjang, dan model lain apabila ia menganalisis input pengguna anda.

Adakah semua ejen AI LLM ejen? Hampir, tetapi tidak cukup.

Ejen AI yang tidak menggunakan LLMs termasuk bot automasi proses robotik , sistem berbilang ejen seperti sistem kawalan trafik atau risikan kawanan, dan ejen pembelajaran pengukuhan (seperti dalam robotik).

2. Identiti dan Arahan

Mana-mana ejen AI memerlukan identiti, misi dan matlamat. Mengapa ia wujud? Apakah yang akan dicapai dan bagaimana ia akan mencapainya?

Ambil contoh: barisan pertahanan pertama untuk pasukan perkhidmatan pelanggan di syarikat sokongan IT. Matlamat ejen AI ini mungkin adalah untuk menyelesaikan sebanyak mungkin isu pelanggan dengan betul, sambil meningkatkan kes kompleks kepada ejen manusia. 

Arahan harus menentukan bukan sahaja peranannya, tetapi ambang membuat keputusannya (iaitu bilakah ia harus meningkat atau merujuk pengguna di tempat lain?) dan KPInya.

3. Alatan

Alat ialah cara ejen AI mengumpulkan data dan mengambil tindakan. 

Kerana sifat autonominya, ejen AI dapat memilih alat yang harus digunakan untuk melaksanakan tugas. 

Sebagai contoh, ejen AI generasi utama mungkin mempunyai tugas untuk mencipta petunjuk yang layak dalam Hubspot.

Berdasarkan interaksi pengguna, ejen mungkin memilih untuk menyemak CRM untuk pendua, mencadangkan kandungan khusus untuk pengguna atau bertanya soalan lanjut sehingga mereka boleh menjaringkan petunjuk.

Senjata alatan ejen AI boleh termasuk:

• Sistem luaran, seperti HubSpot, Linear , atau Zendesk
• Pelaksanaan kod, untuk mencipta alat ad hoc
• Keupayaan terbina dalam
• Ejen AI lain
• Manusia (cth ejen AI memerlukan kelulusan manusia sebelum menjalankan tugas)

4. Ingatan dan Pengetahuan

Ingatan dan pengetahuan ejen AI mentakrifkan perkara yang diketahui dan cara ia mengekalkan maklumat dari semasa ke semasa.

Tidak seperti perisian tradisional yang hanya mendapatkan semula maklumat atas permintaan, ejen AI boleh menyimpan, mengingat kembali dan membina interaksi masa lalu untuk membuat keputusan yang lebih bijak.

Sebagai contoh, ejen AI sokongan pelanggan mungkin mengingati percubaan penyelesaian masalah yang lalu dengan pengguna dan mengelak daripada mengulangi penyelesaian yang tidak berkesan. Ejen AI jualan boleh mengingat kembali interaksi sebelumnya dengan petunjuk dan melaraskan pemesejannya dengan sewajarnya.

Ejen AI bergantung pada dua jenis ingatan utama:

1. Memori jangka pendek – Konteks sementara daripada perbualan atau tugasan yang berterusan, seperti pilihan bahasa pengguna.
2. Ingatan jangka panjang – Pengetahuan berterusan yang boleh diakses oleh ejen dari semasa ke semasa, seperti memanggil semula jumlah pesanan atau keutamaan pembekal.

Di luar ingatan, ejen AI mengakses sumber pengetahuan berstruktur dan tidak berstruktur seperti pangkalan data dan API, pangkalan pengetahuan syarikat atau dokumentasi lain yang berkaitan.

5. Saluran

Saluran ialah cara ejen AI berinteraksi dengan pengguna. Ia mungkin menggunakan teks, imej, video atau suara, bergantung pada kes penggunaan. Ia mungkin menjangkau mereka melalui widget tapak web, a webchat antara muka, 

Ejen AI boleh digunakan pada webchat widget, aplikasi pemesejan ( WhatsApp , Messenger , Telegram , Slack , dsb.), atau bahkan dibenamkan dalam aliran kerja e-mel.

Untuk interaksi suara, ejen suara boleh menyepadukan dengan sistem telefon atau pembantu pintar, manakala ejen berasaskan teks boleh beroperasi dalam sembang langsung, SMS atau alatan perusahaan dalaman.

‍

6. Tadbir urus 

Undang-undang AI sedang berkembang di seluruh dunia, dan membina ejen AI tanpa mengambil kira pematuhan adalah usaha yang sia-sia.

Tadbir urus memastikan ejen AI anda beroperasi secara beretika, telus dan dalam sempadan undang-undang.

Ejen AI yang ditadbir dengan baik berikut:

• Pematuhan dasar – Selaras dengan garis panduan jenama, nada dan peraturan perniagaan.
• Pelaporan & penjejakan KPI – Memantau prestasi, berat sebelah dan ketepatan keputusan.
• Kelulusan & Human-in-the-Loop (HITL) – Memerlukan pengesahan manusia untuk tindakan kritikal.
• Mekanisme maklum balas – Menambah baik secara berterusan berdasarkan input dan pengawasan pengguna. ‍
• Pematuhan & jejak audit – Log keputusan dan tindakan untuk memenuhi keperluan kawal selia.

Khidmat Pelanggan

Salah satu aplikasi ejen AI yang paling biasa ialah bot sokongan pelanggan yang rendah hati.

Ejen maya ini boleh mengarahkan pelanggan ke arah dasar tertentu, memberikan cadangan produk yang diperibadikan, atau mengendalikan tugas akaun seperti menetapkan semula kata laluan.

Sudah menjadi kebiasaan bagi syarikat untuk menawarkan bot sembang perkhidmatan pelanggan – tetapi bot sembang berasaskan peraturan pada zaman dahulu sering mencerminkan secara negatif pada jenama. Hari ini, ia dinamik LLM ejen yang melayani pengguna organisasi.

Kami memasuki kematian chatbots AI dan kebangkitan ejen AI . Malah (atau terutamanya) bot sokongan pelanggan perlu meningkatkan tahap.

Penjanaan Utama

Majoriti ejen AI digunakan pada Botpress – sekurang-kurangnya pada masa penulisan – adalah beberapa bentuk ejen penjana utama.

Ejen gen utama ialah subset ejen jualan AI .

Mereka sering memberikan maklumat penting kepada pengguna dan mengumpul petunjuk yang layak di sepanjang jalan, menghalakannya ke pasukan jualan tanpa campur tangan manual. 

Waiver Group, sebuah firma perunding penjagaan kesihatan, dapat meningkatkan petunjuk mereka sebanyak 25% selepas menggunakan bot untuk menggantikan borang 'hubungi kami' mereka.

Waiverlyn akan bercakap dengan pelawat tapak web, melayakkan petunjuk, dan menempah Google Calendar peristiwa – semuanya tanpa campur tangan manusia.

Pengurusan Pengetahuan

Kes penggunaan yang lebih baik dikendalikan oleh bot berbanding manusia, pengurusan pengetahuan boleh merangkumi daripada dokumentasi dalaman kepada sistem layan diri yang berhadapan dengan pelanggan.

Pekerja boleh membuang masa berjam-jam mencari maklumat kritikal yang terkubur dalam wiki, PDF, e-mel atau tiket sokongan. Ejen AI boleh membalas pertanyaan bahasa semula jadi dengan maklumat akaun, dasar atau langkah penyelesaian masalah yang berkaitan. 

Pada bahagian yang berhadapan dengan pelanggan, ini mungkin kelihatan seperti bot insurans yang membantu pengguna mencari borang dan garis panduan yang berkaitan.

Aliran Kerja dan Orkestrasi Tugas

Ejen AI aliran kerja dan orkestrasi tugas bukan hanya melaksanakan satu tindakan — mereka menyelaraskan berbilang langkah merentas sistem yang berbeza. (Ini kadangkala dikenali sebagai orkestrasi AI .)

• Ejen AI perolehan mungkin secara automatik menjana permintaan pembelian, menyemak silang terhadap belanjawan dan menghantarnya untuk kelulusan pengurusan sebelum membuat pesanan. 
• Dalam HR, ejen AI yang sedia ada boleh menjadualkan latihan, menyediakan akses perisian dan menyediakan senarai gaji untuk pekerja baharu tanpa sesiapa pun perlu mengangkat tangan. 
• Ejen AI dalam IT boleh mencuba tiket sokongan, menyemak log sistem dan meningkatkan isu yang tidak dapat diselesaikan kepada jurutera.

Daripada perniagaan menggabungkan alat automasi yang berbeza untuk setiap proses, ejen AI bertindak sebagai orkestra berpusat — mengendalikan keseluruhan aliran kerja secara dinamik, membuat keputusan masa nyata dan menyesuaikan diri apabila keadaan berubah.

Automasi aliran kerja AI jenis ini ialah salah satu kes penggunaan yang paling biasa untuk ejen AI.

Kecerdasan buatan mudah digunakan untuk tugas-tugas kecil sehari-hari yang mengambil masa daripada pekerja berpengetahuan.

Juruterbang Bersama Pembangun

Ejen AI menjadi penting untuk pembangun, mempercepatkan pengekodan, penyahpepijatan dan dokumentasi.

AI bersama juruterbang boleh melengkapkan kod secara automatik, membenderakan ralat dan mencadangkan pengoptimuman dalam masa nyata.

Selain pengekodan, ejen ini membantu dengan semakan permintaan tarik, semakan keselamatan dan penjejakan pergantungan.

Untuk pasukan kejuruteraan, juruterbang bersama AI bermaksud kitaran pembangunan yang lebih pantas, lebih sedikit pepijat dan lebih sedikit masa yang dihabiskan untuk tugasan berulang.

Pembantu Maya

Kadangkala, anda hanya perlukan sedikit bantuan tambahan.

Seseorang untuk menjalankan penyelidikan, menganalisis metrik atau menyatukan maklumat. Mungkin anda memerlukan penjadual peribadi untuk menghantar peringatan tentang tugas yang akan datang, atau pembantu yang boleh mendraf e-mel dan meringkaskan laporan.

Jurang ini boleh diisi oleh pembantu ejen AI , program perisian yang melaksanakan tugas bagi pihak anda.

Konsep pembantu AI sudah biasa kepada kami - seperti Siri dan Alexa ( pembantu suara paling terkenal di sekeliling).

Ejen AI membenarkan langkah seterusnya dalam perancangan yang diperibadikan secara mendalam.

Jika anda merancang percutian, pembantu ejen pelancongan AI bukan sahaja boleh mencadangkan lokasi untuk destinasi baharu dan mengenal pasti hotel, tetapi memilih penerbangan dan hotel yang optimum – dan kemudian menempahnya bagi pihak anda.

1. Boleh diperluas dan fleksibel

Ejen AI tidak terhad kepada aliran kerja tegar. Mereka memilih alatan, API dan model secara dinamik berdasarkan konteks, menjadikannya lebih mudah disesuaikan.

2. Autonomi membuat keputusan 

Daripada mentakrifkan setiap aliran, ejen AI membuat keputusan masa nyata dan menjalankan tugas hujung ke hujung. Ia lebih pantas dibina dan jauh lebih cekap selepas ia digunakan.

3. Boleh skala merentas kes penggunaan 

Ejen AI yang dibina untuk sokongan pelanggan boleh diperluaskan untuk mengendalikan jualan, aliran kerja dalaman atau automasi HR tanpa pembinaan semula yang lengkap.

4. Ketersediaan sepanjang masa

Ejen AI beroperasi secara berterusan, mengendalikan tugas, bertindak balas kepada pengguna, dan melaksanakan aliran kerja tanpa masa henti.

5. Kecekapan kos pada skala

Ejen AI mengurangkan keperluan untuk pasukan manual yang besar dalam sokongan pelanggan, jualan dan operasi dalaman sambil mengekalkan perkhidmatan berkualiti tinggi.

6. Automasi hujung ke hujung

Ejen AI bukan sahaja menjawab soalan; mereka melaksanakan aliran kerja, mencetuskan tindakan dalam CRM, mengurus kelulusan dan membuat keputusan sebenar, mengurangkan kesesakan operasi.

7. Penyepaduan sistem yang lancar

Ejen AI berhubung dengan alatan seperti Salesforce, HubSpot, Zendesk , Slack , dan sistem proprietari, memastikan teknologi bersatu stack .

8. Masa-ke-nilai (TTV) yang lebih pantas

Tidak seperti projek automasi tradisional, ejen AI belajar daripada interaksi dan terus menambah baik, mempercepatkan penggunaan dan ROI.

9. Peningkatan ketepatan dan pematuhan 

Ejen AI boleh mengikut garis panduan jenama, rangka kerja undang-undang dan logik keputusan, memastikan mereka beroperasi dalam dasar perniagaan.

Sistem Pelbagai Ejen

Sistem berbilang ejen (MAS) terdiri daripada berbilang ejen AI yang berinteraksi untuk mencapai matlamat menyeluruh. 

Sistem ini biasanya direka bentuk untuk menangani tugas yang terlalu besar, kompleks atau tidak berpusat untuk diuruskan oleh ejen AI tunggal. Penghalaan ejen AI yang betul memastikan tugas yang betul diberikan kepada ejen yang betul.

Setiap ejen dalam sistem berbilang ejen boleh bertindak secara bebas, melihat dan mentafsir persekitaran, membuat keputusan, dan kemudian mengambil tindakan untuk memenuhi matlamatnya.

Kecekapan MAS dinilai melalui sistem penilaian ejen AI , yang boleh merangkumi kedua-dua cerapan kuantitatif dan kualitatif.

Sebagai contoh, firma penyelidikan pasaran boleh menggunakan MAS di mana seorang ejen mengumpulkan laporan industri, yang lain mengekstrak cerapan utama, yang ketiga meringkaskan penemuan ke dalam ringkasan sedia pelanggan, dan yang keempat memantau ketepatan data dan memperhalusi output dari semasa ke semasa.

Ejen Refleks Mudah

Ejen refleks mudah beroperasi berdasarkan satu set peraturan tindakan keadaan yang telah ditetapkan. Mereka bertindak balas terhadap persepsi semasa dan tidak mengambil kira sejarah persepsi terdahulu.

Mereka sesuai untuk tugas dengan kerumitan yang terhad dan keupayaan yang sempit. Contoh ejen refleks mudah ialah termostat pintar.

‍

Ejen refleks berasaskan model

Ejen berasaskan model mengekalkan model dalaman persekitaran mereka dan membuat keputusan berdasarkan pemahaman model mereka.

Ini membolehkan mereka mengendalikan tugas yang lebih kompleks. 

Mereka digunakan dalam pembangunan teknologi kereta pandu sendiri, kerana mereka dapat mengumpulkan data seperti kelajuan kereta, jarak antara kereta di hadapannya, dan tanda berhenti menghampiri. Ejen boleh membuat keputusan termaklum tentang masa untuk brek berdasarkan kelajuan dan keupayaan brek kereta.

Ejen Berasaskan Utiliti

Ejen berasaskan utiliti membuat keputusan dengan mempertimbangkan utiliti yang dijangkakan bagi setiap tindakan yang mungkin.

Mereka sering digunakan dalam situasi yang penting untuk menimbang pilihan yang berbeza dan memilih yang mempunyai utiliti yang dijangkakan paling tinggi.

Jika anda mahu ejen mengesyorkan perkara - seperti tindakan atau jenis komputer yang berbeza untuk tugas tertentu - ejen berasaskan utiliti boleh membantu.

Ejen Pembelajaran

Ejen pembelajaran direka bentuk untuk beroperasi dalam persekitaran yang tidak diketahui. Mereka belajar daripada pengalaman mereka dan menyesuaikan tindakan mereka dari semasa ke semasa.

Pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf sering digunakan dalam pembangunan agen pembelajaran.

Mereka sering digunakan dalam teknologi platform e-dagang dan penstriman untuk memperkasakan sistem cadangan yang diperibadikan, kerana mereka mempelajari perkara yang lebih disukai pengguna dari semasa ke semasa. 

Ejen Kepercayaan-Keinginan-Niat

Ejen Kepercayaan-Keinginan-Niat memodelkan tingkah laku seperti manusia dengan mengekalkan kepercayaan tentang persekitaran, keinginan, dan niat. Mereka boleh menaakul dan merancang tindakan mereka dengan sewajarnya, menjadikannya sesuai untuk sistem yang kompleks.

Ejen Berasaskan Logik

Ejen berasaskan logik menggunakan penaakulan deduktif untuk membuat keputusan, biasanya melebihi peraturan logik. Mereka sangat sesuai untuk tugas yang memerlukan penalaran logik yang kompleks.

Ejen Berasaskan Matlamat

Ejen berasaskan matlamat bertindak untuk mencapai matlamat mereka dan boleh menyesuaikan tindakan mereka dengan sewajarnya. Mereka mempunyai pendekatan yang lebih fleksibel untuk membuat keputusan berdasarkan akibat masa depan daripada tindakan semasa mereka.

Aplikasi biasa untuk ejen berasaskan matlamat adalah robotik - seperti ejen yang menavigasi gudang. Ia boleh menganalisis laluan yang berpotensi dan memilih laluan yang paling berkesan ke destinasi matlamat mereka.

Langkah 1: Kenal pasti kes penggunaan perintis

“Jom dapatkan ejen AI!” Jika bos anda memberitahu anda perkara ini selepas membaca tajuk berita terkini tentang 'tahun ejen AI', maka terpulang kepada anda untuk mengenal pasti jenis ejen AI yang perlu anda pandu.

Sangat mudah untuk tersesat dalam gembar-gembur, tetapi pendekatan terbaik adalah bermula dengan kes penggunaan yang jelas dan berimpak tinggi.

Pertimbangkan tempat ejen boleh mengurangkan beban kerja, meningkatkan ketepatan atau mempertingkatkan pembuatan keputusan, seperti kelayakan utama, sokongan pelanggan atau perolehan pengetahuan dalaman.

Kes penggunaan perintis yang kuat harus cukup sempit untuk dilaksanakan dengan cepat tetapi cukup berharga untuk menunjukkan kesan.

Pilihan yang tepat akan memudahkan untuk mendapatkan pembelian masuk, membuktikan ROI dan meletakkan asas untuk penggunaan AI yang lebih luas.

Langkah 2: Cari platform yang betul

Alat yang betul akan bergantung sepenuhnya pada keadaan anda – berapa banyak kepakaran pembangunan dalaman yang anda miliki? Berapa banyak masa? Apakah yang anda perlukan ejen anda capai (bukan hanya untuk kes penggunaan perintis anda, tetapi jangka panjang)?

Dalam kebanyakan kes, masuk akal untuk menggunakan platform AI dan bukannya bermula dari awal.

Pilihan optimum selalunya ialah platform menegak dan fleksibel : perisian binaan yang membolehkan anda membina sebarang kes penggunaan dan menyambung kepada sebarang alat luaran. 

Anda boleh menyemak senarai alat bina ejen AI terbaik kami, platform chatbot terbaik , atau platform sumber terbuka yang terbaik . Tetapi saya akan menjadi nyata - saya agak berat sebelah terhadap kita.

Botpress digunakan oleh 35% daripada syarikat Fortune 500 dan 500,000+ pembina.

Kami telah menggunakan ejen AI selama bertahun-tahun, dan ianya percuma untuk mula digunakan, jadi anda tidak perlu kehilangan apa-apa.

Langkah 3: Mengintegrasikan alatan

Jika ejen AI anda akan mencipta petunjuk Hubspot, anda akan bermula dengan menyepadukan platform AI anda dengan Hubspot. 

Walaupun platform yang baik akan disertakan dengan penyepaduan pra-bina, kes penggunaan khusus akan memerlukan kerja lanjut untuk menyesuaikan penyambung ejen anda.

Jika pasukan anda menyepadukan berbilang sistem - sama ada alat dalaman atau perisian pihak ketiga - ejen anda boleh bertindak sebagai pengatur AI , memastikan penyegerakan yang lancar merentas platform.

Langkah 4: Uji dan perhalusi

Langkah keempat ialah menguji ejen anda dengan teliti menggunakan alat ujian terbina dalam platform anda.

Laraskan parameter, frasa segera dan aliran kerja berdasarkan hasil ujian untuk memastikan ejen berprestasi baik dalam senario sebenar.

Langkah 5: Sebarkan dan pantau

Walaupun peringkat binaan dan penggunaan sering menjadi tumpuan, jangan memandang rendah kepentingan pemantauan jangka panjang dengan analitik bot . 

Platform anda harus dilengkapi dengan alat pemantauan untuk menjejaki interaksi dan prestasi ejen anda selepas penggunaan.

Kumpulkan cerapan dan perhalusi persediaan seperti yang diperlukan, mengambil kesempatan daripada sebarang mekanisme maklum balas yang disediakan oleh platform. 

Dan ingat: ejen AI terbaik memerlukan kemas kini. Beberapa ejen AI yang berprestasi tinggi di lapangan telah dikemas kini ratusan kali sejak keluaran awal mereka.

ROI anda hanya akan meningkat lebih tinggi apabila anda mengubahsuai ejen anda.

Mulakan kecil, kemudian kembangkan

Kami memasuki era organisasi yang dipertingkatkan AI – tetapi tiada siapa yang akan melompat sekaligus. Mulakan dengan kes penggunaan perintis yang kuat yang boleh memperoleh kemenangan pantas sebelum mengembangkan ejen AI anda.

Kami merujuk ini sebagai kaedah Crawl-Walk-Run. Anda boleh membaca lebih lanjut mengenainya dalam Rangka Tindakan kami untuk Pelaksanaan Agen AI .

Pastikan sumber data berkualiti tinggi

Bak kata pepatah lama: sampah masuk, sampah keluar. Jika ejen AI anda tidak menarik maklumat daripada pangkalan data yang diselenggara dengan baik, impaknya akan terhad.

Jika ejen anda menggunakan Hubspot untuk menjejaki kitaran urus niaga dan menganalisis peramal yang menang dan kalah tertutup, maka wakil jualan anda perlu berwaspada dalam menjejaki panggilan dan data prospek mereka.

Tetapkan KPI dan metrik kejayaan yang jelas

Sukar untuk mengetahui sejauh mana kejayaan ejen AI anda jika anda tidak dapat mengukur impaknya dengan betul.

Tentukan KPI pendahuluan — sama ada ketepatan tindak balas, penjimatan masa, kadar penukaran atau pengurangan kos. Penanda aras ini akan membantu membimbing penambahbaikan dan menunjukkan ROI.

Gunakan RAG

Menggunakan penjanaan dipertingkatkan semula membolehkan ejen AI anda meletakkan jawapannya dalam data terkini, seperti pangkalan pengetahuan, CRM atau dokumentasi syarikat.

Ini mengurangkan kemungkinan halusinasi, dan ia memastikan bahawa respons adalah tepat dan relevan dari segi konteks.

Risiko Pematuhan

Ejen AI mesti mematuhi peraturan seperti GDPR, HIPAA, SOC 2 dan dasar khusus industri. 

Risiko pematuhan adalah salah satu sebab terbesar pembina memilih untuk mencipta ejen AI pada platform, dan bukannya membina dari awal.

Jika tugas anda bukan pematuhan AI, sumber anda lebih baik dibelanjakan menyerahkannya kepada profesional.

Kesalahan pengendalian data pengguna, gagal mencatat keputusan atau menjana respons yang tidak patuh boleh mengakibatkan akibat undang-undang dan kewangan.

Halusinasi

Halusinasi ialah apabila sistem AI perbualan menghasilkan maklumat yang salah atau mengelirukan.

Slip-up ini telah menjadi pusat skandal seperti kegagalan chatbot Air Canada atau bot yang menjual Chevy Tahoe pada harga $1.

Ejen AI yang dibuat dengan berhati-hati jarang berhalusinasi. Anda boleh mengawal kualiti responsnya dengan lapisan penjanaan dipertingkatkan, pengesahan manusia atau pengesahan manusia. Malah, terdapat beberapa cara untuk memastikan ejen AI bebas halusinasi .

Kurang Kebolehjelasan

Jika ejen AI membuat keputusan, pasukan anda seharusnya dapat memahami cara dan sebabnya.

Sistem kotak hitam yang menyampaikan output tanpa ketelusan boleh menghakis kepercayaan, menjadikannya sukar untuk mendiagnosis ralat, memastikan pematuhan atau memperhalusi prestasi.

Kebolehjelasan adalah penting terutamanya untuk industri terkawal, di mana keputusan perlu diaudit.

Teknik seperti penaakulan ejen pembalakan, sumber muncul dan menggabungkan pengesahan manusia dalam gelung boleh membantu memastikan keputusan dipacu AI jelas dan bertanggungjawab. 

Jika kebolehjelasan tidak dibina, pasukan anda akan menghabiskan lebih banyak masa untuk mewajarkan tindakan ejen daripada mendapat manfaat daripadanya.

Sumber Berterusan

Ejen AI bukanlah sumber 'set dan lupa'.

Mereka adalah projek perisian sebenar yang memerlukan pemantauan dan penambahbaikan berterusan dari semasa ke semasa. Penyelenggaraan adalah satu keperluan yang, jika diabaikan, akan menambat kejayaan seseorang ejen.

Berita baiknya ialah ini hanya kelemahan jika pasukan anda tidak merancang untuk itu. Jika anda bersedia untuk memulakan pelaburan AI, sumber berterusan yang diperlukan untuk ejen AI boleh dilihat dengan mudah dalam pulangan.

1. Autonomi

Ejen AI boleh beroperasi tanpa campur tangan manusia, membuat keputusan dan bertindak ke atasnya secara bebas.

Autonomi mereka membolehkan ejen AI mengendalikan tugas yang rumit dan membuat keputusan masa nyata tentang cara terbaik untuk menyelesaikan proses, tetapi tanpa pengekodan manusia langkah khusus untuk tugasan tertentu.

Walaupun idea ejen autonomi mungkin menimbulkan imej HAL 9000, komputer bercakap dari 2001: A Space Odyssey, ejen AI masih bergantung pada arahan manusia.

Pengguna atau pembangun perlu meluangkan masa memberitahu ejen perkara yang perlu dilakukan – tetapi ejen akan menyelesaikan masalah cara terbaik untuk menyelesaikan tugasan tersebut.

2. Pembelajaran berterusan

Maklum balas adalah penting untuk penambahbaikan ejen AI dari semasa ke semasa.

Maklum balas ini boleh datang daripada dua sumber: pengkritik atau persekitaran itu sendiri.

Pengkritik boleh menjadi pengendali manusia atau sistem AI lain yang menilai prestasi ejen. Persekitaran ejen AI dapat memberikan maklum balas dalam bentuk hasil yang terhasil daripada tindakan ejen.

Gelung maklum balas ini membolehkan ejen menyesuaikan diri, belajar daripada pengalamannya dan membuat keputusan yang lebih baik pada masa hadapan.

Ia akan belajar untuk mencipta hasil yang lebih baik kerana ia mengalami lebih banyak tugas. Oleh kerana keupayaan mereka untuk belajar dan menambah baik, ejen AI boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah dengan pantas.‍

3. Reaktif dan proaktif

Ejen AI adalah reaktif dan proaktif dalam persekitaran mereka.

Memandangkan mereka mengambil input deria, mereka dapat mengubah haluan tindakan berdasarkan perubahan dalam persekitaran.

Sebagai contoh, termostat pintar dapat merasakan suhu bilik menjadi lebih sejuk apabila ribut petir yang tidak dijangka bermula. Akibatnya, ia akan mengurangkan keamatan penghawa dingin. 

Tetapi ia juga proaktif - jika matahari bersinar ke dalam bilik pada kira-kira masa yang sama setiap hari, ia secara proaktif akan meningkatkan penghawa dingin bertepatan dengan kemunculan kehangatan matahari.

Apakah kesilapan biasa yang dilakukan oleh perniagaan apabila menggunakan ejen AI pertama mereka?

Kesilapan biasa yang dilakukan oleh perniagaan apabila menggunakan ejen AI pertama mereka adalah melancarkan tanpa kes penggunaan yang jelas atau kriteria kejayaan yang boleh diukur, yang sering mengakibatkan penglibatan yang rendah dan impak terhad. Ramai juga menganggap ejen AI sebagai penggunaan sekali sahaja dan bukannya sistem yang memerlukan kemas kini dan penambahbaikan tetap untuk kekal berkesan dari semasa ke semasa.

Berapa banyak masa dan belanjawan perlu saya rancang untuk juruterbang ejen AI?

Projek perintis berfokus biasanya boleh dilancarkan dalam masa 2 hingga 6 minggu, menggunakan $300 hingga $700, terutamanya dengan platform tanpa kod atau kod rendah.

Apakah jenis pembalakan atau jejak audit yang perlu saya laksanakan?

Anda harus log setiap input pengguna, keputusan ejen, tindakan yang diambil dan semua panggilan API, termasuk cap masa dan pengecam pengguna untuk membolehkan kebolehkesanan. Untuk ketelusan dan diagnostik yang lebih baik, anda juga boleh memasukkan langkah penaakulan atau skor keyakinan apabila tersedia.

Apakah rupa manusia dalam gelung (HITL) dalam amalan?

Dalam amalan, HITL bermaksud ejen AI berhenti seketika untuk input manusia mengenai keputusan tertentu, seperti kelulusan, peningkatan atau kes samar-samar, sebelum meneruskan. Ini mewujudkan perlindungan, memastikan bahawa tindakan yang tidak pasti diawasi oleh seseorang apabila diperlukan.

Bolehkah ejen AI tunggal menyokong pelbagai jabatan (cth, HR dan Jualan)?

Ya, ejen AI tunggal boleh melayani berbilang jabatan, dengan syarat ia direka bentuk dengan pemisahan konteks yang betul, arahan yang jelas untuk tingkah laku berasaskan peranan dan penghalaan pertanyaan yang bijak. Banyak organisasi bermula dengan satu jabatan dan mengembangkan keupayaan ejen secara berperingkat untuk mengelakkan pertindihan atau kekeliruan.