- Agentowe przepływy pracy AI to procesy napędzane przez autonomicznych agentów AI podejmujących niezależne decyzje przy minimalnym nadzorze ze strony człowieka.
- Etyczne, agentowe przepływy pracy AI priorytetowo traktują przejrzystość, uczciwość i projektowanie zorientowane na człowieka, szczególnie w obszarach wysokiego ryzyka, takich jak opieka zdrowotna czy finanse.
- Nie wszyscy agenci AI są agentami, ponieważ niektórzy wykonują tylko predefiniowane instrukcje bez samodzielnego podejmowania decyzji.
- Tworzenie tych przepływów pracy wymaga dostępu do danych w czasie rzeczywistym, silnych modeli sztucznej inteligencji, jasnych celów i integracji za pośrednictwem interfejsów API lub platform o niskim kodzie.
Agentyczna sztuczna inteligencja porusza się po danych w czasie rzeczywistym, podejmując niezależne decyzje przy minimalnym udziale człowieka. Oto wszystko, co musisz wiedzieć o agentowych przepływach pracy AI.
Czym są agentowe przepływy pracy AI?
Agentowe przepływy pracy AI to procesy zasilane przez autonomicznych agentów AI, którzy mogą niezależnie wykonywać zadania, podejmować decyzje i dostosowywać się do zmieniających się warunków w ramach określonego zestawu reguł lub celów.
Na przykład przepływ pracy w łańcuchu dostaw oparty na sztucznej inteligencji może przewidywać popyt, optymalizować trasy i automatyzować uzupełnianie zapasów, podczas gdy system planowania opieki zdrowotnej może skutecznie przydzielać wizyty w oparciu o dostępność lekarza, preferencje pacjenta i zasoby kliniki.
Jak działają agentowe przepływy pracy AI
Przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji są zaprojektowane do proaktywnego zarządzania zadaniami poprzez analizę danych, podejmowanie decyzji i podejmowanie działań przy minimalnej interwencji człowieka.
Przyjrzyjmy się, jak działają te przepływy pracy na przykładzie systemu planowania wizyt w placówkach opieki zdrowotnej.
1. Zrozumienie celów i kontekstu
Agentowy przepływ pracy AI został zaprojektowany z jasnymi celami i parametrami, aby kierować jego działaniem.
W tym przypadku celem jest efektywne planowanie wizyt pacjentów z uwzględnieniem takich czynników, jak dostępność lekarza, preferencje pacjenta i zasoby kliniki.
Agent AI jest zaprogramowany tak, aby rozumieć określone zasady i kontekst, w którym działa, w tym godziny pracy kliniki, specjalizacje lekarzy i historię pacjenta.
2. Analiza danych na żywo
Agent AI stale analizuje dane na żywo, w tym aktualizacje dotyczące tego, którzy lekarze wezwali chorobowe lub które wizyty zostały przełożone.
Na przykład, jeśli lekarz staje się dostępny z powodu odwołania, agent AI przetwarza te informacje w celu zidentyfikowania pacjentów, którzy mogliby skorzystać z nowo otwartego miejsca.
3. Podejmowanie autonomicznych decyzji
Na podstawie przeanalizowanych danych agent AI ocenia opcje i autonomicznie decyduje o najlepszym sposobie działania.
Przykładowo, jeśli pacjent odwoła wizytę tego samego dnia, agent AI samodzielnie rozważy, którzy pacjenci najprawdopodobniej przyjmą wizytę w ostatniej chwili. Może zacząć od dzwonienia do pacjentów z pilnymi sprawami zdrowotnymi, dopóki nie znajdzie kogoś chętnego i zdolnego do przyjęcia wizyty.
4. Proaktywne wykonywanie zadań
Agent AI powiadamia następnie najbardziej odpowiednich pacjentów, aktualizuje informacje w harmonogramie lekarza i potwierdza wizytę - wszystko to bez konieczności udziału człowieka.
Przypadki użycia agentowych przepływów pracy AI
Przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji mają szerokie zastosowanie w różnych branżach, umożliwiając osiąganie przełomowych wyników. Oto kilka przykładów:
Sprzedaż
Od prostego wdrożenia chatbota sprzedażowego jako narzędzia do angażowania klientów po wdrażanie w pełni zautomatyzowanych procesów sprzedaży, przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki firmy współpracują z klientami.
Chatboty AI mogą udzielać natychmiastowych odpowiedzi na pytania klientów, rekomendować produkty na podstawie historii przeglądania i prowadzić użytkowników przez proces płatności. Przypomnienia o porzuconych koszykach lub ofertach czasowych mogą zapewnić, że żadna okazja sprzedażowa nie zostanie pominięta.
Marketing
Przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji, takie jak chatbot marketing, przekształcają marketing, dostarczając spersonalizowane promocje, analizując dane na żywo i optymalizując zasięg.
Chatboty angażują klientów za pomocą dostosowanych interakcji, polecają produkty i wysyłają przypomnienia o porzuconych koszykach.
W okresach szczytowych, takich jak wyprzedaże świąteczne, dynamicznie dostosowują promocje, aby zmaksymalizować przychody:
- Zalecenia dotyczące produktów
- Spersonalizowane rabaty
- Dostosowywanie promocji w czasie rzeczywistym
Opieka zdrowotna
Przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji ułatwiają planowanie wizyt pacjentów, optymalizując dostępność lekarzy i zwiększając zadowolenie pacjentów.
Te przepływy pracy proaktywnie wysyłają przypomnienia, w razie potrzeby zmieniają terminy wizyt i ustalają priorytety pacjentów na podstawie pilności i konkretnych potrzeb zdrowotnych.
Zarządzanie łańcuchem dostaw
Prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym i dynamiczne zarządzanie zapasami to dwa kluczowe sposoby, w jakie agentowe przepływy pracy AI przekształcają zarządzanie łańcuchem dostaw. Te przepływy pracy wykorzystują dane na żywo, aby zminimalizować opóźnienia, obniżyć koszty i zoptymalizować wydajność na każdym etapie łańcucha dostaw.
Na przykład, agent AI może przewidywać skoki popytu i automatycznie dostosowywać poziomy zapasów, aby sprostać tym zmianom. Podczas wydarzeń takich jak Black Friday, kiedy popyt jest zazwyczaj wyższy, agenci AI mogą to przewidzieć i proaktywnie zwiększyć poziomy zapasów.
Rodzaje agentowych przepływów pracy AI
Agentowe przepływy pracy AI są dostępne w różnych typach, z których każdy został zaprojektowany w celu zaspokojenia określonych potrzeb biznesowych i procesów operacyjnych.
Przepływy pracy konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Konwersacyjne przepływy pracy AI, takie jak te używane w asystentach opartych na sztucznej inteligencji, obejmują prowadzenie użytkowników przez wieloetapowe interakcje w oparciu o kontekst, intencje i dane historyczne.
Te przepływy pracy mają na celu zapewnienie spersonalizowanego i wydajnego doświadczenia poprzez przewidywanie potrzeb użytkowników i autonomiczne dostosowywanie odpowiedzi.
Na przykład przepływ pracy obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji może obsługiwać rutynowe zapytania, takie jak śledzenie zamówień lub rozwiązywanie problemów z kontem, prowadząc użytkowników przez serię pytań kontekstowych.
Może on eskalować bardziej złożone kwestie do ludzkich agentów, zapewniając jednocześnie szczegółową historię konwersacji. Wysokie wskaźniki powstrzymywania chatbotów, mierzące procent interakcji rozwiązanych bez interwencji człowieka, podkreślają sukces tych przepływów pracy w obniżaniu kosztów i skracaniu czasu reakcji.
Systemy wieloagentowe (MAS)
W systemach wieloagentowych (MAS) wielu agentów AI działa wspólnie w tym samym środowisku, aby rozwiązywać złożone, rozproszone problemy.
MAS wykorzystuje agentowe przepływy pracy AI, aby umożliwić agentom wymianę danych, koordynację działań i podejmowanie wspólnych decyzji w czasie rzeczywistym, ułatwiając podział zadań i osiąganie wspólnych celów.
Przykładowo, firma zajmująca się handlem detalicznym może wdrożyć MAS do zarządzania autonomiczną flotą dostawczą, w której wiele dronów dostawczych lub autonomicznych pojazdów współpracuje w celu optymalizacji czasu i tras dostaw.
Systemy te pozwalają pojazdom komunikować się i dostosowywać do warunków w czasie rzeczywistym, takich jak zamknięcia dróg lub zmiany pogody, zapewniając wydajne i terminowe dostawy.
Agenci uczący się ze wzmocnieniem (RL)
Agenci uczący się przez wzmacnianie (RL) uczą się metodą prób i błędów, dostosowując swoje decyzje w oparciu o nagrody lub kary otrzymane za swoje działania.
Na przykład w robotyce magazynowej agent RL może optymalizować ruchy ramienia robota w celu bardziej wydajnego pobierania i pakowania przedmiotów. Początkowo agent może popełniać błędy, takie jak błędna ocena położenia przedmiotu, ale z czasem uczy się najbardziej efektywnych ścieżek i działań, maksymalizując sygnał nagrody za udane zadania.
Przepływy pracy etycznej sztucznej inteligencji
Rosnąca autonomia agentowych przepływów pracy AI wymaga starannego rozważenia kwestii etycznych, szczególnie przy wprowadzaniu technologii do branż wysokiego ryzyka, takich jak chatboty w służbie zdrowia lub agenci AI w sektorze finansowym.
Nieuregulowane systemy, takie jak te automatyzujące odrzucanie wniosków o opiekę zdrowotną, mogą szkodzić jednostkom i podważać zaufanie publiczne poprzez przedkładanie wydajności nad ludzkie dobro.
Etyczne przepływy pracy muszą kłaść nacisk na przejrzystość, odpowiedzialność i uczciwość, z możliwymi do wyjaśnienia decyzjami i solidnym nadzorem, aby dostosować się do wartości społecznych.
Przykładowo, w MAS zarządzającej autonomiczną flotą dostawczą, wytyczne etyczne powinny zapewniać, że wydajność nie zagraża bezpieczeństwu ani dostępności.
Chociaż agentowe przepływy pracy AI oferują ogromny potencjał, muszą być zaprojektowane z podejściem skoncentrowanym na człowieku.
Rozpocznij pracę z przepływami pracy AI Agentic
Agentowe przepływy pracy AI przekształcają operacje biznesowe, wykorzystując dane do proaktywnego podejmowania i wykonywania decyzji.
Botpress-Wspomagane przepływy pracy pomogły firmom takim jak Waiver Group osiągnąć 25% wzrost liczby potencjalnych klientów w ciągu trzech tygodni i umożliwiły hostifAI zarządzanie 75% rozmów z klientami bez interwencji człowieka.
Gotowy, aby wykorzystać moc agentowych przepływów pracy AI do inteligentniejszych operacji biznesowych?
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Najczęściej zadawane pytania
Czy wszyscy agenci AI są z natury agentami?
Nie do końca. Podczas gdy wszystkie agentyczne SI są agentami SI, nie wszyscy agenci są agentyczni. Niektórzy agenci AI po prostu postępują zgodnie z prostymi instrukcjami, nie podejmując autonomicznych decyzji ani nie dostosowując się do nowych sytuacji.
Czy agentowe przepływy pracy AI mogą działać w nieustrukturyzowanych lub nieprzewidywalnych środowiskach?
Tak, są one zaprojektowane tak, aby dostosowywać się w czasie rzeczywistym przy użyciu danych na żywo i informacji zwrotnych, choć to, jak dobrze sobie radzą, zależy od tego, jak inteligentne i dobrze wyszkolone są.
Jakie są wymagania techniczne do zbudowania agentowego przepływu pracy AI?
Zazwyczaj potrzebny jest dostęp do czystych danych w czasie rzeczywistym, solidny model sztucznej inteligencji (taki jak agentLLM lub silnik decyzyjny), sposób definiowania celów lub reguł oraz infrastruktura do połączenia wszystkich części, zwykle za pomocą interfejsów API lub platform o niskim kodzie.
Jak określić, czy mój proces biznesowy nadaje się do automatyzacji agentowej?
Jeśli twój proces obejmuje wiele powtarzalnych decyzji, dane w czasie rzeczywistym i mógłby skorzystać na szybszym działaniu bez ciągłego czekania na ludzi, agentowa sztuczna inteligencja może być świetnym rozwiązaniem.
W jaki sposób mierzona jest wydajność agentowego przepływu pracy AI?
Zwykle jest to śledzone za pomocą wskaźników, takich jak wskaźnik powodzenia zadania, szybkość, oszczędność kosztów lub zadowolenie użytkownika. Warto również sprawdzić, jak często potrzebna jest pomoc człowieka (lub nie!).
.png)
