.webp)
Pojawienie się dużych modeli językowych wywołało falę ekscytacji wokół ogólnych agentów sztucznej inteligencji - botów, które mogą obsługiwać wszystko, od pisania kodu po zarządzanie kalendarzami. Jednak w rzeczywistych środowiskach korporacyjnych agenci ci często napotykają na barierę.
To imponujący materiał demo, ale nie gotowy do produkcji.
Firmy potrzebują agentów AI, którzy są specjalnie zaprojektowani - chatboty dla przedsiębiorstw, które są głęboko zintegrowane z ich systemami i dostosowane do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych. To właśnie tutaj wertykalni agenci AI wkraczają do akcji i przewyższają ogólnych copilotów w krytycznych przepływach pracy.
Czym dokładnie są wertykalni agenci AI i dlaczego lepiej nadają się dla przedsiębiorstw? Spróbujmy je uchwycić.
Czym są wertykalni agenci AI?
Wertykalni agenci AI to systemy specyficzne dla danej domeny, zbudowane w celu wykonywania jasno określonych zadań w ramach określonej funkcji biznesowej. W przeciwieństwie do agentów ogólnych, których celem jest zrobienie wszystkiego za pomocą jednego modelu, agenci wertykalni sięgają głęboko, a nie szeroko - są zaprojektowani do działania w znanym kontekście, z dostępem do ustrukturyzowanych danych, reguł i systemów, które mają znaczenie dla zadania.
W praktyce agenci ci nie tylko dobrze "mówią" - działają celowo. Agent wertykalny w logistyce może optymalizować trasy dostaw w oparciu o dostępność floty i ruch w czasie rzeczywistym. W opiece zdrowotnej może weryfikować ubezpieczenie, planować działania następcze i obsługiwać przyjmowanie pacjentów - wszystko w oparciu o ścisłą logikę.
Zespoły korzystające z agentów wertykalnych odnotowują szybszą adopcję, lepsze wskaźniki powodzenia zadań i mniej błędów. Klucz? Agenci ci nie polegają na ogólnych podpowiedziach. Są one oparte na interfejsach API, regułach i ustrukturyzowanych danych - zaprojektowanych tak, aby naprawdę dobrze wykonywać jedno zadanie.
Jak działają wertykalni agenci AI
Ogólnikowi agenci AI są szkoleni na ogromnych publicznych zbiorach danych, co czyni ich świetnymi w generowaniu tekstu - ale niewiarygodnymi w ustrukturyzowanych środowiskach biznesowych. Mają halucynacje, zmagają się z wywołaniami API i nie mogą śledzić sztywnych przepływów pracy. Agenci wertykalni zostali zaprojektowani w celu rozwiązania tych ograniczeń poprzez strukturę, logikę i integrację.
Oto jak agenci wertykalni są zaprojektowani w praktyce - i jak każda warstwa rozwiązuje podstawowe ograniczenia LLMs ogólnego przeznaczenia:
Bezpośredni dostęp do API
Modele ogólne nie mogą wchodzić w interakcje z systemami wewnętrznymi, chyba że są opakowane w złożone narzędzia. Agenci wertykalni łączą się bezpośrednio z CRM, ERP lub platformami planowania, umożliwiając im pobieranie danych w czasie rzeczywistym, tworzenie rekordów i niezawodne uruchamianie przepływów pracy.
Wbudowana logika biznesowa
Zamiast polegać na szybkich sztuczkach, agenci wertykalni działają w ramach dobrze zdefiniowanych reguł i przepływów. Wiedzą, co jest ważne, jakie kroki należy wykonać i jak zachowywać się zgodnie z polityką firmy - tak jak każdy inny system backendowy.
Obsługa danych strukturalnych
LLMs przeszkolone w zakresie języka naturalnego nie radzą sobie dobrze z JSON, SQL lub sztywnymi schematami. Agenci wertykalni wypełniają tę lukę, tłumacząc między swobodnymi danymi wejściowymi użytkownika a ustrukturyzowanymi formatami zaplecza, zapewniając, że dane wyjściowe działają.
Kontekst zawężony do tego, co istotne
Ogólny model nie wie, że polityka zwrotów jest ważniejsza niż Wikipedia. Agenci wertykalni są ugruntowani w wiedzy specyficznej dla domeny, takiej jak SOP, dokumenty polityki lub bazy wiedzy - więc działają tylko w tym, co jest istotne.
LLM to tylko jeden z elementów
W agencie wertykalnym LLM odgrywa rolę pomocniczą - służy do podsumowywania, interpretowania lub naturalnego reagowania. Jest on jednak zamknięty w systemie zarządzanym przez logikę, pamięć i kontrolę dostępu, co czyni go bezpiecznym dla produkcji.
Razem, warstwy te nadają agentom wertykalnym strukturę, której brakuje modelom generalistycznym. Nie polegają one na sprytnych podpowiedziach lub nadziejach - działają z dostępem, odpowiedzialnością i dostosowaniem do rzeczywistych potrzeb biznesowych.
Dlaczego wertykalni agenci AI są lepsi dla biznesowych przepływów pracy?
Większość przepływów pracy w przedsiębiorstwach nie jest otwarta - są one zgodne z regułami, wymagają walidacji i zależą od danych w czasie rzeczywistym z systemów wewnętrznych. Agenci generalistyczni zmagają się tutaj. Generują odpowiedzi, ale nie mogą niezawodnie śledzić procesu lub przestrzegać ograniczeń bez znacznego dostosowania.
Agenci wertykalnej sztucznej inteligencji są budowani ze strukturą od samego początku. Są one ograniczone do pojedynczego przypadku użycia, zintegrowane z systemami, które je zasilają i świadome logiki, która nimi rządzi. Dzięki temu są szybsze do wdrożenia, łatwiejsze do przetestowania i znacznie bardziej niezawodne w produkcji.
Tworzą również mniej chaosu. Zamiast nadmiernie promować ogólny model i mieć nadzieję, że zrozumie on kontekst, agenci wertykalni są ugruntowani - wspierani przez interfejsy API, reguły biznesowe i predefiniowane przepływy. Dzięki temu łatwiej im zaufać, skalować i utrzymywać.
Najważniejsze przypadki użycia wertykalnych agentów AI
Agenci wertykalni już pojawiają się w produkcji - nie jako futurystyczni asystenci, ale jako skoncentrowane systemy rozwiązujące rzeczywisty ból operacyjny. Nie są to "kopiloty AI" próbujące zrobić wszystko. Są to agenci specyficzni dla danej domeny, którzy dobrze wykonują jedno zadanie.
Przyjrzyjmy się niektórym przypadkom użycia, które można zaadoptować od razu.
Agenci obsługujący klientów z własnością przepływu pracy
Jednym z największych nieporozumień w projektowaniu chatbotów jest myślenie, że rozmowa równa się wartości. Większość przepływów skierowanych do klienta - onboarding, rezerwacje, aplikacje - nie są "rozmowami". Są to ustrukturyzowane zadania z logiką, walidacją i zależnościami backendowymi.
Mimo to, firmy często wdrażają tutaj chatboty o charakterze ogólnym i liczą na najlepsze. Rezultat? Zdezorientowani użytkownicy, zepsute przepływy i porzuceni leady.
Z drugiej strony agenci wertykalni zaprojektowani specjalnie do obsługi klienta są zaprojektowani tak, aby ukończyć pełną podróż. Znają kroki, przestrzegają zasad i integrują się bezpośrednio z systemami wewnętrznymi. Doświadczenie jest płynniejsze nie dlatego, że agent jest "mądrzejszy", ale dlatego, że został stworzony do tego zadania.
Wewnętrzni agenci operacyjni do automatyzacji zadań
Istnieje ogromna ilość pracy wewnętrznej, która jest powtarzalna, ale wciąż bolesna: aktualizacja rekordów, przypisywanie zgłoszeń, synchronizacja danych między narzędziami. Można to zautomatyzować za pomocą RPA, ale RPA często psuje się w momencie, gdy coś się zmienia.
Agenci wertykalni doskonale wypełniają tę lukę dzięki swojej sprawności jako warstwa logiczna w automatyzacji przepływu pracy i zrozumieniu niuansów. Są wystarczająco inteligentne, aby obsługiwać dynamiczne dane wejściowe, ale wystarczająco ustrukturyzowane, aby pozostać w ramach barier. Co ważniejsze, są one połączone z interfejsami API i logiką, które definiują wewnętrzne przepływy pracy.
Agenci zintegrowani ze sprzedażą i CRM
Sprzedaż jest szybka i wrażliwa na szczegóły. Ogólny agent GPT może odpowiedzieć grzecznie, ale nie będzie znał kryteriów kwalifikacji, który przedstawiciel jest właścicielem danego regionu lub czy potencjalny klient już istnieje w CRM.
Dzięki platformom takim jak HubSpot, które dostarczają agentowi wszystkie te cenne informacje, potrzebujesz agenta, który w pełni je wykorzysta.
Chatboty sprzedażowe zbudowane z odpowiednią wertykalnością są inne. Żyją wewnątrz logiki pipeline. Mogą kwalifikować potencjalnych klientów w czasie rzeczywistym, rejestrować notatki, uruchamiać działania następcze, a nawet planować przekazanie - bez konieczności ręcznego popychania ich przez kogoś.
Agenci koordynacji międzysystemowej
Niektórych zadań po prostu nie da się wykonać w jednym systemie. Pomyśl o generowaniu raportu kwartalnego, wysyłaniu kampanii uzupełniającej lub uzgadnianiu zapasów w różnych lokalizacjach. To nie są zadania "konwersacyjne" - to mini przepływy pracy, które obejmują systemy i logikę.
Próba nakłonienia agenta ogólnego do zrobienia tego za pomocą podpowiedzi jest koszmarem. Model zapomina o kontekście, wywołania API zawodzą, logika się rozpada.
Agenci wertykalni rozwijają się w tej przestrzeni. Organizują narzędzia, przestrzegają logiki procesu i wykonują zadanie od początku do końca - nie wymagają ludzkiej opieki. Przestajesz myśleć o tym jako o sztucznej inteligencji, a zaczynasz myśleć o tym jako o infrastrukturze.
To nie są hipotetyczne scenariusze. Zespoły już wdrażają agentów wertykalnych w produkcji - po cichu zastępując kruche automatyzacje i przereklamowane copiloty systemami, które faktycznie wykonują swoją pracę. Kluczem jest nie tylko inteligencja, ale także struktura, koncentracja i integracja.
Jak więc przejść od koncepcji do działającego agenta wertykalnego? Rozłóżmy to na czynniki pierwsze.
Jak zbudować pierwszego wertykalnego agenta AI
Obecnie istnieje wiele sposobów na zbudowanie agenta AI - stosy open source, frameworki orkiestracji, platformy z pełnym kodem i konstruktory bez kodu. Niektóre z nich umożliwiają łączenie wielu agentów. Inne pozwalają dopracować zachowanie od podstaw.
.webp)
W tym przykładzie będziemy trzymać się podstaw i praktyki. Będziemy używać Botpress jako warstwy orkiestracji i połączymy go z surowym modelem językowym, takim jak GPT, Claude lub Gemini - a następnie pokażemy, jak przekształcić ten ogólny LLM w agenta wertykalnego, który jest skalowany, zintegrowany i gotowy do rzeczywistych zadań.
Jeśli pracowałeś już z narzędziami takimi jak CrewAI, LangGraph lub AutoGen, podejście będzie znajome - ale tutaj nacisk kładziony jest na przejście od pustego LLM do systemu gotowego do użycia w biznesie.
1. Zacznij od skonfigurowania agenta
Wybierz zadanie, które jest konkretne, powtarzalne i jasno zdefiniowane. Rzeczy takie jak rezerwacja spotkań, przepływy pobrań lub kwalifikacja potencjalnych klientów są doskonałymi punktami wyjścia.
.webp)
Przejdź do pulpitu nawigacyjnego Botpress , utwórz nowego bota i od razu określ jego cel. Nadaj mu krótki opis, taki jak "Agent rezerwacji w wielu lokalizacjach" lub "Asystent kwalifikacji potencjalnych klientów". W sekcji Rola agenta napisz jednym zdaniem, co ten agent ma robić - i nic więcej. Ten zakres ma znaczenie.
2. Dodanie wiedzy, na której opiera się agent
LLMs są potężne, ale bez kontekstu biznesowego zgadują. Przejdź do zakładki Baza wiedzy i prześlij wszystko, co agent musi wiedzieć - pliki PDF, dokumenty pomocy, strony z cenami, wewnętrzne często zadawane pytania, a nawet obrazy i zrzuty ekranu, jeśli jest to część twoich operacji.
.webp)
Jeśli tworzysz asystenta CRM (na przykład dla HubSpot), prześlij dokumenty dotyczące wdrażania, informacje o produkcie i zasady świadczenia usług. Oznaczaj wyraźnie każdy wpis i twórz oddzielne kolekcje wiedzy, jeśli planujesz później utworzyć więcej agentów.
Upewnij się, że KB zawiera tylko to, co jest istotne dla domeny agenta. W ten sposób można uniknąć dryfu zakresu i halucynacji.
3. Mapowanie logiki biznesowej w edytorze przepływu
Jest to moment, w którym wychodzisz poza rozmowę i przechodzisz do realizacji.
Przejdź do edytora przepływu i zacznij budować strukturę: Jakie informacje musi zebrać agent? Jakie warunki powinien sprawdzić przed kontynuowaniem? Kiedy eskalować lub zatrzymać?
.webp)
Na przykład, jeśli tworzysz bota do rezerwacji:
- Zbieranie preferowanego czasu, lokalizacji i usług użytkownika
- Sprawdź dostępność za pomocą wywołania API (jeszcze do tego dojdziemy).
- Potwierdź slot lub zaproponuj alternatywy
Możesz używać węzłów warunków, wyrażeń i zmiennych - z których wszystkie mogą być zasilane przez logikę LLM w celu wyzwalania i działania bez okablowania sprzętowego - aby logika była dynamiczna, ale zawsze ograniczona.
4. Dodaj dostęp do API
Przejdź do panelu Integracje i skonfiguruj wywołania API, których będzie potrzebował Twój agent. Może to być system rezerwacji (taki jak Calendly lub wewnętrzny interfejs API planowania), punkt końcowy CRM, a nawet system obsługi zgłoszeń.
- Podstawowy adres URL i nagłówki autoryzacji
- Parametry (dynamiczne lub statyczne)
- Miejsce przechowywania odpowiedzi (np. workflow.slotOptions)
- Jak wykorzystać tę odpowiedź w przepływie (np. wyświetlając dostępne godziny lub przesyłając formularz)?
Gdy już działa, podłącz użytkowników do przepływu pracy. Twój agent przestanie być "inteligentny", a zacznie być użyteczny.
5. Weryfikacja zachowania agenta
Użyj emulatora bota, aby uruchomić pełne konwersacje i debugować w czasie rzeczywistym. Uszkadzaj rzeczy celowo: błędnie wpisuj hasła, pomijaj kroki, podawaj dziwne dane wejściowe. Zobacz, jak agent odzyskuje sprawność.
Następnie dodaj mechanizmy awaryjne. Dodaj walidacje. Użyj węzłów warunkowych, aby wychwycić przypadki brzegowe. Jeśli użytkownik pominie wymagane pole, wróć z przyjaznym wyjaśnieniem, które nie przerwie przepływu konwersacji. Jeśli wywołanie API nie powiedzie się, potwierdź niepowodzenie i przekaż użytkownikowi dokładne kolejne kroki.
Po zakończeniu testów przejdź do strony głównej pulpitu nawigacyjnego agenta i wybierz kanał, na którym chcesz wdrożyć agenta.
Po zbudowaniu jednego agenta wertykalnego wzorzec staje się powtarzalny. Zaczynasz dostrzegać więcej przepływów pracy, które można zautomatyzować, skalować i przekształcić w systemy - a nie tylko konwersacje. To jest prawdziwa moc: nie tylko budowanie botów, ale tworzenie infrastruktury, która posuwa pracę do przodu.
Chcesz stworzyć własną aplikację? Botpress jest wyposażony w funkcje, które obsługują interakcje LLM z wieloma interfejsami API, platformami i usługami. To świetny sposób na eksperymentowanie z przekształcaniem LLMs w agentów.
Zacznij budować już dziś - to nic nie kosztuje.
