Czym jest agent AI?

Krok 1: Percepcja

Po pierwsze, agent AI otrzymuje dane wejściowe z różnych źródeł. W zależności od celu mogą one obejmować:

• Interakcje użytkownika
• Interfejsy API pobierające dane z systemów zewnętrznych
• Czujniki lub dzienniki z podłączonych aplikacji
• Przechowywane bazy wiedzy - takie jak arkusze inwentaryzacyjne, zasady HR itp.

Krok 2: Przetwarzanie

Po uzyskaniu danych agent AI musi je zrozumieć. Agent może wykorzystywać NLP, ustrukturyzowane dane lub sygnały w czasie rzeczywistym do przetwarzania dowolnych danych wejściowych. Jeśli musi pobrać odpowiednią wiedzę z bazy danych, może użyć generacji rozszerzonej o wyszukiwanie (RAG), aby ją pobrać.

Krok 3: Podejmowanie decyzji

Proces podejmowania decyzji będzie zależał od tego, w jaki sposób firma budowlana skonstruuje agenta AI. Może on wykorzystywać niestandardową logikę biznesową, na przykład decydując, czy potencjalny klient kwalifikuje się na podstawie formuły opracowanej przez zespół sprzedaży. 

Może również wykorzystywać przewidywania uczenia maszynowego lub uczenie ze wzmocnieniem, takie jak oznaczanie transakcji jako nieuczciwej na podstawie wcześniejszych przypadków oszustw.

Najlepsze narzędzia dla agentów AI będą uwzględniać wyjaśnialność AI: jak dobrze agent AI może wyjaśnić rozumowanie stojące za jego decyzjami.

Krok 4: Podejmowanie działań

Po dostrzeżeniu, przetworzeniu i podjęciu decyzji agent AI jest gotowy do podjęcia działania.

Nie ma ograniczeń co do działań, jakie może podjąć agent AI. Może to być prosta odpowiedź tekstowa, na przykład "Te 3 konta wykazują oznaki potencjalnego odejścia".

Może to wyzwalać wywołanie API, takie jak pobieranie danych o zapasach w czasie rzeczywistym z systemu magazynowego lub inicjowanie żądania resetowania hasła.

Inni agenci AI podejmują bezpośrednie działania operacyjne, takie jak dostosowywanie cen w sklepie e-commerce, planowanie rozmów sprzedażowych, przekierowywanie przesyłek logistycznych lub modyfikowanie ustawień systemu w oparciu o zasady bezpieczeństwa.

Niektórzy agenci AI wchodzą nawet w interakcje z aplikacjami zewnętrznymi, np. automatyzując przepływy pracy w systemach CRM, aktualizując rekordy klientów lub dokonując zwrotów w oparciu o predefiniowane reguły biznesowe. Agenci ci mogą wykonywać całe przepływy pracy AI od końca do końca.

Bez względu na działanie, agent AI zapewnia, że jego reakcja jest zgodna z procesem decyzyjnym - a w wielu przypadkach uczy się na podstawie wyników, aby poprawić przyszłe działania.

1. Routing LLM

Po pierwsze i najważniejsze, będziesz musiał zlecić poznanie swojego agenta AI firmie LLM. W rzeczywistości czasami można usłyszeć wyrażenie "agentLLM ", podzbiór agentów AI. 

Dobry agent powinien być w stanie używać różnych LLMs do różnych zadań. Nie ma jednego najlepszego LLM, zwłaszcza przy szybkim tempie rozwoju. Dla agenta AI korzystne może być używanie jednego modelu podczas generowania długiego tekstu, a innego podczas analizowania danych wprowadzanych przez użytkownika.

Czy wszyscy agenci AI są agentami LLM ? Prawie, ale nie do końca. Agenci AI, którzy nie używają LLMs , obejmują boty do automatyzacji procesów robotycznych, systemy wieloagentowe, takie jak systemy kontroli ruchu lub inteligencja roju, oraz agentów uczących się ze wzmocnieniem (jak w robotyce).

2. Tożsamość i instrukcje

Każdy agent AI potrzebuje tożsamości, misji i celów. Dlaczego istnieje? Co zamierza osiągnąć i w jaki sposób?

Weźmy przykład: pierwsza linia obrony dla zespołu obsługi klienta w firmie zajmującej się wsparciem IT. Celem tego agenta AI może być prawidłowe rozwiązanie jak największej liczby problemów klientów, przy jednoczesnym eskalowaniu złożonych przypadków do agentów ludzkich. 

Instrukcje powinny definiować nie tylko jego rolę, ale także jego próg decyzyjny (tj. kiedy powinien eskalować lub skierować użytkownika gdzie indziej?) oraz jego kluczowe wskaźniki efektywności.

3. Narzędzia

Narzędzia to sposób, w jaki agent AI gromadzi dane i podejmuje działania. 

Ze względu na swoją autonomiczną naturę, agent AI jest w stanie wybrać narzędzia, których powinien użyć do wykonania swojego zadania. 

Na przykład, agent AI do generowania leadów może mieć za zadanie tworzenie kwalifikowanych leadów w Hubspot. W oparciu o interakcję z użytkownikiem, agent może zdecydować się na sprawdzenie CRM pod kątem duplikatów, zasugerować konkretną treść dla użytkownika lub zadać dalsze pytania, dopóki nie będzie mógł ocenić potencjalnego klienta.

Arsenał narzędzi agenta AI może obejmować:

• Zewnętrzne systemy, takie jak HubSpot, Linear lub Zendesk
• Wykonywanie kodu w celu tworzenia narzędzi ad hoc
• Wbudowane możliwości
• Inni agenci AI
• Ludzie (np. agent AI potrzebuje ludzkiej zgody przed wykonaniem zadania)

4. Pamięć i wiedza

Pamięć i wiedza agenta AI definiują to, co wie i w jaki sposób zachowuje informacje w czasie. W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, które po prostu pobiera informacje na żądanie, agenci AI mogą przechowywać, przywoływać i opierać się na wcześniejszych interakcjach, aby podejmować mądrzejsze decyzje.

Na przykład, agent AI obsługi klienta może pamiętać poprzednie próby rozwiązywania problemów z użytkownikiem i unikać powtarzania nieskutecznych rozwiązań. Agent AI ds. sprzedaży może przypomnieć sobie poprzednie interakcje z potencjalnym klientem i odpowiednio dostosować swoje wiadomości.

Agenci AI polegają na dwóch podstawowych typach pamięci:

1. Pamięć krótkotrwała - tymczasowy kontekst z trwającej rozmowy lub zadania, taki jak preferencje językowe użytkownika.
2. Pamięć długotrwała - trwała wiedza, do której agent może uzyskać dostęp w czasie, np. przypominając sobie wielkość zamówienia lub preferencje dostawcy.

Poza pamięcią, agenci AI uzyskują dostęp do ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych źródeł wiedzy, takich jak bazy danych i interfejsy API, firmowe bazy wiedzy lub inna istotna dokumentacja.

5. Kanały

Kanały to sposób, w jaki agent AI wchodzi w interakcję z użytkownikami. Może używać tekstu, obrazów, wideo lub głosu, w zależności od przypadku użycia. Może dotrzeć do nich za pośrednictwem widżetu strony internetowej, interfejsu webchat , 

Agentów AI można wdrażać w widżetach webchat , aplikacjach do przesyłania wiadomościWhatsApp, Messenger, Telegram, Slack itp.), a nawet osadzać w przepływach pracy poczty e-mail.

W przypadku interakcji głosowych agenci głosowi mogą integrować się z systemami telefonicznymi lub inteligentnymi asystentami, podczas gdy agenci tekstowi mogą działać na czacie na żywo, SMS-ach lub wewnętrznych narzędziach przedsiębiorstwa.

‍

6. Zarządzanie 

Przepisy dotyczące sztucznej inteligencji ewoluują na całym świecie, a tworzenie agenta sztucznej inteligencji bez uwzględnienia zgodności jest zmarnowanym wysiłkiem. Zarządzanie zapewnia, że agent AI działa etycznie, przejrzyście i w granicach prawa.

Następuje dobrze zarządzany agent AI:

• Przestrzeganie zasad - zgodność z wytycznymi marki, tonem i zasadami biznesowymi.
• Raportowanie i śledzenie KPI - monitoruje wydajność, stronniczość i dokładność decyzji.
• Zatwierdzenia i Human-in-the-Loop (HITL) - wymaga ludzkiej weryfikacji dla krytycznych działań.
• Mechanizmy sprzężenia zwrotnego - ciągłe ulepszenia w oparciu o opinie użytkowników i nadzór.‍
• Zgodność i ścieżki audytu - Rejestruje decyzje i działania w celu spełnienia wymogów regulacyjnych.

Obsługa klienta

Jednym z najczęstszych zastosowań agentów AI jest skromny bot obsługi klienta.

Ci wirtualni agenci mogą kierować klientów do określonych polityk, dostarczać spersonalizowane sugestie dotyczące produktów, a nawet obsługiwać zadania związane z kontem, takie jak resetowanie hasła.

Oferowanie chatbotów do obsługi klienta stało się dla firm normą - ale oparte na regułach chatboty z przeszłości często negatywnie odbijają się na marce. Obecnie to dynamiczni agenci LLM obsługują użytkowników organizacji.

Wkraczamy w okres śmierci chatbotów AI i rozkwitu agentów AI. Nawet (lub zwłaszcza) boty do obsługi klienta muszą awansować.

Generowanie leadów

Większość agentów AI wdrożonych na Botpress - przynajmniej w momencie pisania tego tekstu - to jakaś forma agentów generujących leady.

Agenci Lead Gen są podzbiorem agentów sprzedaży AI. Często przekazują użytkownikom krytyczne informacje i zbierają po drodze wykwalifikowanych potencjalnych klientów, kierując ich do zespołów sprzedażowych bez ręcznej interwencji. 

Waiver Group, firma konsultingowa zajmująca się opieką zdrowotną, była w stanie zwiększyć liczbę potencjalnych klientów o 25% po wdrożeniu bota, który zastąpił ich formularze kontaktowe. Waiverlyn rozmawiał z odwiedzającymi witrynę, kwalifikował potencjalnych klientów i rezerwował wydarzenia Google Calendar Google - wszystko to bez interwencji człowieka.

Zarządzanie wiedzą

Przypadek użycia, który jest lepiej obsługiwany przez boty niż ludzi, zarządzanie wiedzą może obejmować zarówno dokumentację wewnętrzną, jak i systemy samoobsługowe skierowane do klientów.

Pracownicy mogą tracić godziny na wyszukiwanie krytycznych informacji ukrytych w wiki, plikach PDF, e-mailach lub biletach pomocy technicznej. Agent AI może odpowiedzieć na zapytanie w języku naturalnym, podając odpowiednie informacje o koncie, zasadach lub krokach rozwiązywania problemów. 

Po stronie klienta może to wyglądać jak bot ubezpieczeniowy, który pomaga użytkownikom znaleźć odpowiednie formularze i wytyczne.

Orkiestracja przepływu pracy i zadań

Przepływ pracy i orkiestracja zadań Agenci AI nie tylko wykonują pojedyncze działania - koordynują wiele kroków w różnych systemach. (Jest to czasami znane jako orkiestracja AI).

• Agent zakupowy AI może automatycznie generować wnioski o zakup, sprawdzać je pod kątem budżetów i wysyłać je do zatwierdzenia przez kierownictwo przed złożeniem zamówienia. 
• W dziale kadr agent AI ds. wdrażania może zaplanować szkolenie, zapewnić dostęp do oprogramowania i skonfigurować listę płac dla nowych pracowników bez konieczności kiwnięcia palcem. 
• Agenci AI w IT mogą selekcjonować zgłoszenia pomocy technicznej, sprawdzać dzienniki systemowe i eskalować nierozwiązane problemy do inżynierów.

Zamiast firm łączących różne narzędzia automatyzacji dla każdego procesu, agenci AI działają jako scentralizowane orkiestratory - dynamicznie obsługując całe przepływy pracy, podejmując decyzje w czasie rzeczywistym i dostosowując się do zmieniających się warunków.

Ten rodzaj automatyzacji przepływu pracy AI jest jednym z najczęstszych przypadków użycia agentów AI. Sztuczną inteligencję można łatwo zastosować do małych codziennych zadań, które zabierają czas pracownikom wiedzy.

Drugi pilot dewelopera

Agenci AI stają się niezbędni dla programistów, przyspieszając kodowanie, debugowanie i dokumentację. Sztuczna inteligencja jako drugi pilot może automatycznie uzupełniać kod, oznaczać błędy i sugerować optymalizacje w czasie rzeczywistym.

Poza kodowaniem, agenci ci pomagają w przeglądach pull requestów, kontrolach bezpieczeństwa i śledzeniu zależności. Dla zespołów inżynieryjnych, AI co-pilots oznacza szybsze cykle rozwoju, mniej błędów i mniej czasu spędzonego na powtarzalnych zadaniach.

Wirtualni asystenci

Czasami potrzebna jest tylko dodatkowa pomoc. Kogoś, kto przeprowadzi badania, przeanalizuje wskaźniki lub skonsoliduje informacje. Może potrzebujesz osobistego terminarza do wysyłania przypomnień o nadchodzących zadaniach lub asystenta, który może przygotowywać e-maile i podsumowywać raporty.

Luki te mogą zostać wypełnione przez asystentów agentów AI, programy, które wykonują zadania w imieniu użytkownika.

Koncepcja asystenta AI jest już nam znana - jak Siri i Alexa (najbardziej znani asystenci głosowi ). Agenci AI pozwalają na kolejny krok w kierunku głęboko spersonalizowanego planowania.

Jeśli planujesz wakacje, asystent biura podróży AI może nie tylko zasugerować lokalizacje nowego miejsca docelowego i zidentyfikować hotele, ale także wybrać optymalny lot i hotel - a następnie zarezerwować je w Twoim imieniu.

1. Rozszerzalność i elastyczność

Agenci AI nie są ograniczeni do sztywnych przepływów pracy. Dynamicznie wybierają narzędzia, interfejsy API i modele w oparciu o kontekst, dzięki czemu są znacznie bardziej elastyczne.

2. Autonomiczne podejmowanie decyzji 

Zamiast predefiniować każdy przepływ, agenci AI podejmują decyzje w czasie rzeczywistym i wykonują kompleksowe zadania. Są szybsze w budowie i znacznie bardziej wydajne po wdrożeniu.

3. Skalowalność w różnych przypadkach użycia 

Agent AI zbudowany do obsługi klienta może zostać rozszerzony do obsługi sprzedaży, wewnętrznych przepływów pracy lub automatyzacji HR bez całkowitej przebudowy.

4. Dostępność przez całą dobę

Agenci AI działają w sposób ciągły, obsługując zadania, odpowiadając użytkownikom i wykonując przepływy pracy bez przestojów.

5. Efektywność kosztowa na dużą skalę

Agenci AI zmniejszają zapotrzebowanie na duże zespoły manualne w obsłudze klienta, sprzedaży i operacjach wewnętrznych, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości usług.

6. Kompleksowa automatyzacja

Agenci AI nie tylko odpowiadają na pytania; wykonują przepływy pracy, wyzwalają działania w CRM, zarządzają zatwierdzeniami i podejmują rzeczywiste decyzje, zmniejszając wąskie gardła operacyjne.

7. Płynna integracja systemu

Agenci AI łączą się z narzędziami takimi jak Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack i własnymi systemami, zapewniając ujednolicony stack technologiczny.

8. Szybszy czas uzyskania wartości (TTV)

W przeciwieństwie do tradycyjnych projektów automatyzacji, agenci AI uczą się na podstawie interakcji i stale ulepszają, przyspieszając wdrażanie i zwrot z inwestycji.

9. Większa dokładność i zgodność z przepisami 

Agenci AI mogą postępować zgodnie z wytycznymi marki, ramami prawnymi i logiką decyzyjną, zapewniając, że działają zgodnie z zasadami biznesowymi.

Systemy wieloagentowe

Systemy wieloagentowe (MAS) składają się z wielu agentów AI, którzy współdziałają w celu osiągnięcia nadrzędnych celów. 

Systemy te są zazwyczaj zaprojektowane do obsługi zadań, które są zbyt duże, złożone lub zdecentralizowane, aby mogły być zarządzane przez pojedynczego agenta AI. Właściwy routing agentów A I zapewnia, że właściwe zadanie jest przypisane do właściwego agenta.

Każdy agent w systemie wieloagentowym może działać niezależnie, postrzegając i interpretując środowisko, podejmując decyzje, a następnie podejmując działania, aby osiągnąć swój cel. Wydajność MAS jest oceniana za pomocą systemów oceny agentów AI, które mogą obejmować zarówno ilościowe, jak i jakościowe spostrzeżenia.

Przykładowo, firma zajmująca się badaniami rynkowymi może korzystać z systemu MAS , w którym jeden agent gromadzi raporty branżowe, drugi wyodrębnia kluczowe spostrzeżenia, trzeci podsumowuje wyniki w postaci gotowych dla klienta briefów, a czwarty monitoruje dokładność danych i udoskonala wyniki w czasie.

Proste środki odruchowe

Proste agenty odruchowe działają w oparciu o zestaw predefiniowanych reguł warunkowo-działaniowych. Reagują na bieżącą percepcję i nie biorą pod uwagę historii poprzednich percepcji.

Nadają się one do zadań o ograniczonej złożoności i wąskim zakresie możliwości. Przykładem prostego agenta refleksyjnego może być inteligentny termostat.

‍

Agenty refleksyjne oparte na modelach

Agenty oparte na modelach utrzymują wewnętrzny model swojego środowiska i podejmują decyzje w oparciu o jego zrozumienie. Pozwala im to radzić sobie z bardziej złożonymi zadaniami. 

Są one wykorzystywane w rozwoju technologii samochodów autonomicznych, ponieważ mogą zbierać dane, takie jak prędkość samochodu, odległość między samochodem przed nim a zbliżającym się znakiem stopu. Agent może podejmować świadome decyzje dotyczące momentu hamowania w oparciu o prędkość i możliwości hamowania samochodu.

Agenty oparte na użyteczności

Agenty oparte na użyteczności podejmują decyzje, biorąc pod uwagę oczekiwaną użyteczność każdego możliwego działania. Są one często wykorzystywane w sytuacjach, w których konieczne jest rozważenie różnych opcji i wybranie tej o najwyższej oczekiwanej użyteczności. Jeśli chcesz, aby agent rekomendował pewne rzeczy - takie jak sposób działania lub różne typy komputerów do określonego zadania - agent oparty na użyteczności może pomóc.

Agenci uczący się

Agenci uczący się są zaprojektowani do działania w nieznanych środowiskach. Uczą się na podstawie swoich doświadczeń i dostosowują swoje działania w czasie. Głębokie uczenie i sieci neuronowe są często wykorzystywane w rozwoju uczących się agentów.

Są one często wykorzystywane w handlu elektronicznym i technologii platform streamingowych do zasilania spersonalizowanych systemów rekomendacji, ponieważ z czasem uczą się, co preferują użytkownicy. 

Czynniki przekonanie-pragnienie-intencja

Agenci Belief-Desire-Intention modelują zachowanie podobne do ludzkiego poprzez utrzymywanie przekonań na temat środowiska, pragnień i intencji. Mogą rozumować i odpowiednio planować swoje działania, dzięki czemu nadają się do złożonych systemów.

Agenty oparte na logice

Agenty oparte na logice wykorzystują rozumowanie dedukcyjne do podejmowania decyzji, zazwyczaj w oparciu o reguły logiczne. Są one dobrze przystosowane do zadań wymagających złożonego rozumowania logicznego.

Agenty oparte na celach

Agenty oparte na celach działają, aby osiągnąć swoje cele i mogą odpowiednio dostosowywać swoje działania. Mają bardziej elastyczne podejście do podejmowania decyzji w oparciu o przyszłe konsekwencje ich bieżących działań.

Powszechnym zastosowaniem agentów opartych na celach jest robotyka - na przykład agent poruszający się po magazynie. Może on analizować potencjalne ścieżki i wybierać najbardziej efektywną trasę do miejsca docelowego.

Krok 1: Identyfikacja pilotażowego przypadku użycia

"Załatwmy agenta AI!" Jeśli twój szef mówi ci to po przeczytaniu najnowszych nagłówków o "roku agentów AI", to do ciebie należy określenie, jakiego rodzaju agenta AI powinieneś pilotować.

Łatwo jest zgubić się w szumie informacyjnym, ale najlepszym podejściem jest rozpoczęcie od jasnego, skutecznego przypadku użycia.

Zastanów się, gdzie agent mógłby zmniejszyć obciążenie pracą, poprawić dokładność lub usprawnić podejmowanie decyzji, takich jak kwalifikacja potencjalnych klientów, obsługa klienta lub wewnętrzne wyszukiwanie wiedzy.

Silny pilotażowy przypadek użycia powinien być wystarczająco wąski, aby można go było szybko wdrożyć, ale wystarczająco wartościowy, aby wykazać wpływ. Właściwy wybór ułatwi uzyskanie poparcia, udowodni zwrot z inwestycji i położy podwaliny pod szersze zastosowanie sztucznej inteligencji.

Krok 2: Znajdź odpowiednią platformę

Właściwe narzędzia będą zależeć wyłącznie od okoliczności - ile masz wewnętrznej wiedzy programistycznej? Ile masz czasu? Do czego potrzebujesz swojego agenta (nie tylko w pilotażowym przypadku użycia, ale w dłuższej perspektywie)?

W większości przypadków warto skorzystać z platformy AI zamiast zaczynać od zera. Optymalnym wyborem będzie często pionowa, elastyczna platforma: oprogramowanie do budowania, które pozwala na tworzenie dowolnych przypadków użycia i łączenie się z dowolnymi narzędziami zewnętrznymi. 

Możesz sprawdzić naszą listę najlepszych narzędzi do tworzenia agentów AI, najlepszych platform chatbotowych, a nawet najlepszych platform open source. Ale będę szczery - jestem dość stronniczy w stosunku do naszej. Botpress jest używany przez 35% firm z listy Fortune 500 i ponad 500 000 deweloperów. Wdrażamy agentów AI od lat, a rozpoczęcie korzystania z niego jest bezpłatne, więc tak naprawdę nie masz nic do stracenia.

Krok 3: Integracja narzędzi

Jeśli Twój agent AI będzie tworzył leady Hubspot, zaczniesz od integracji platformy AI z Hubspot. 

Podczas gdy dobra platforma będzie dostarczana z gotowymi integracjami, niszowe przypadki użycia będą wymagały dalszej pracy w celu dostosowania konektorów agenta. Jeśli Twój zespół integruje wiele systemów - zarówno narzędzia wewnętrzne, jak i oprogramowanie innych firm - agent może działać jako orkiestrator AI, zapewniając płynną synchronizację między platformami.

Krok 4: Testowanie i udoskonalanie

Czwartym krokiem jest dokładne przetestowanie agenta przy użyciu wbudowanych narzędzi testowych platformy. Dostosuj parametry, frazy monitów i przepływy pracy w oparciu o wyniki testów, aby upewnić się, że agent działa dobrze w rzeczywistych scenariuszach.

Krok 5: Wdrożenie i monitorowanie

Podczas gdy etapy tworzenia i wdrażania często zajmują centralne miejsce, nie należy lekceważyć znaczenia długoterminowego monitorowania za pomocą analityki botów. 

Twoja platforma powinna być wyposażona w narzędzia monitorujące do śledzenia interakcji i wydajności agenta po wdrożeniu. Zbieraj spostrzeżenia i udoskonalaj konfigurację w razie potrzeby, korzystając z wszelkich mechanizmów informacji zwrotnej dostarczanych przez platformę. 

I pamiętaj: najlepsi agenci AI wymagają aktualizacji. Niektórzy z najbardziej wydajnych agentów AI w terenie byli aktualizowani setki razy od czasu ich pierwszego wydania. Zwrot z inwestycji będzie tym wyższy, im bardziej udoskonalisz swojego agenta.

Zacznij od małego, a następnie rozwijaj się

Wkraczamy w erę organizacji opartych na sztucznej inteligencji - ale nikt nie zrobi tego od razu. Zacznij od silnego pilotażowego przypadku użycia, który może przynieść szybką wygraną przed rozszerzeniem agenta AI.

Nazywamy to metodą Crawl-Walk-Run. Więcej informacji na ten temat można znaleźć w naszym Planie implementacji agenta AI.

Zapewnienie wysokiej jakości źródeł danych

Jak mówi stare powiedzenie: śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu. Jeśli agent AI nie pobiera informacji z dobrze utrzymanych baz danych, jego wpływ będzie ograniczony.

Jeśli Twój agent używa Hubspot do śledzenia cykli transakcji i analizowania predyktorów zamkniętych wygranych i zamkniętych przegranych, to Twoi przedstawiciele handlowi muszą być czujni w śledzeniu połączeń i danych swoich potencjalnych klientów.

Ustalenie jasnych wskaźników KPI i wskaźników sukcesu

Trudno jest stwierdzić, jak skuteczny jest agent AI, jeśli nie można odpowiednio zmierzyć jego wpływu.

Zdefiniuj wskaźniki KPI z góry - niezależnie od tego, czy chodzi o dokładność odpowiedzi, zaoszczędzony czas, współczynniki konwersji czy redukcję kosztów. Te punkty odniesienia pomogą ukierunkować ulepszenia i wykazać zwrot z inwestycji.

Użyj RAG

Korzystanie z generowania rozszerzonego o wyszukiwanie pozwala agentowi AI oprzeć swoje odpowiedzi na aktualnych danych, takich jak baza wiedzy firmy, CRM lub dokumentacja.

Zmniejsza to ryzyko wystąpienia halucynacji i zapewnia, że odpowiedzi są dokładne i istotne w kontekście.

Przeczytaj kompletny przewodnik po RAG

Chcesz, aby RAG działał dla Ciebie? Możemy pomóc.

Czytaj teraz

Dostęp jest zawsze bezpłatny

Ryzyko braku zgodności

Agenci AI muszą przestrzegać przepisów takich jak RODO, HIPAA, SOC 2 i polityk branżowych. 

Ryzyko związane ze zgodnością jest jednym z największych powodów, dla których deweloperzy decydują się na tworzenie agentów AI na platformach, zamiast budować je od podstaw. Jeśli Twoja praca nie polega na zapewnieniu zgodności ze sztuczną inteligencją, Twoje zasoby lepiej powierzyć profesjonalistom.

Niewłaściwe obchodzenie się z danymi użytkowników, brak rejestrowania decyzji lub generowanie niezgodnych odpowiedzi może skutkować konsekwencjami prawnymi i finansowymi.

Halucynacje

Halucynacje mają miejsce, gdy konwersacyjne systemy sztucznej inteligencji generują nieprawidłowe lub wprowadzające w błąd informacje. Tego typu pomyłki były przyczyną skandali, takich jak fiasko chatbota Air Canada lub bota, który sprzedał Chevy Tahoe za 1 dolara.

Ostrożnie stworzeni agenci AI rzadko mają halucynacje. Możliwe jest zabezpieczenie jakości ich odpowiedzi za pomocą generowania wspomaganego wyszukiwaniem, walidacji przez człowieka lub warstw weryfikacji. W rzeczywistości istnieje kilka sposobów na utrzymanie agentów AI bez halucynacji.

Brak możliwości wyjaśnienia

Jeśli agent AI podejmuje decyzje, zespół powinien być w stanie zrozumieć, w jaki sposób i dlaczego. System typu black-box, który dostarcza dane wyjściowe bez przejrzystości, może podważyć zaufanie, utrudniając diagnozowanie błędów, zapewnienie zgodności lub udoskonalenie wydajności.

Wyjaśnialność jest szczególnie ważna w branżach regulowanych, w których decyzje muszą podlegać audytowi. Techniki takie jak rejestrowanie rozumowania agenta, ujawnianie źródeł i włączanie walidacji przez człowieka w pętli mogą pomóc w utrzymaniu jasnych i odpowiedzialnych decyzji opartych na sztucznej inteligencji. 

Jeśli wyjaśnienie nie jest wbudowane, zespół spędzi więcej czasu na uzasadnianiu działań agenta niż na czerpaniu z nich korzyści.

Bieżące zasoby

Agenci AI nie są zasobem typu "ustaw i zapomnij". To prawdziwy projekt oprogramowania, który wymaga ciągłego monitorowania i ulepszania w czasie. Konserwacja jest koniecznością, która, jeśli zostanie przeoczona, zniweczy sukces agenta.

Dobrą wiadomością jest to, że jest to wada tylko wtedy, gdy Twój zespół tego nie planuje. Jeśli jesteś przygotowany na inwestycję w sztuczną inteligencję, bieżące zasoby wymagane dla agenta AI można łatwo dostrzec w zwrotach.

1. Autonomia

Agenci AI mogą działać bez interwencji człowieka, podejmując decyzje i działając na ich podstawie niezależnie. Ich autonomia pozwala agentom AI radzić sobie ze złożonymi zadaniami i podejmować w czasie rzeczywistym decyzje dotyczące najlepszego sposobu ukończenia procesu, ale bez udziału człowieka kodującego konkretne kroki dla danego zadania.

Choć idea autonomicznego agenta może przywodzić na myśl HAL 9000, mówiący komputer z filmu 2001: Odyseja kosmiczna, agenci AI wciąż polegają na ludzkich instrukcjach. Użytkownik lub programista będzie musiał poświęcić czas na powiedzenie agentowi, co ma zrobić - ale agent rozwiąże problem, jak najlepiej wykonać zadanie.

2. Ciągłe uczenie się

Informacje zwrotne są niezbędne do doskonalenia agenta AI w czasie. Informacje zwrotne mogą pochodzić z dwóch źródeł: krytyka lub samego środowiska.

Krytykiem może być ludzki operator lub inny system AI, który ocenia działanie agenta. Środowisko agenta AI może dostarczać informacji zwrotnych w postaci wyników wynikających z działań agenta.

Ta pętla sprzężenia zwrotnego pozwala agentowi dostosować się, uczyć się na podstawie swoich doświadczeń i podejmować lepsze decyzje w przyszłości. Nauczy się tworzyć lepsze wyniki, gdy doświadczy większej liczby zadań. Ze względu na ich zdolność do uczenia się i doskonalenia, agenci AI mogą dostosowywać się do szybko zmieniających się środowisk.‍

3. Reaktywne i proaktywne

Agenci AI są zarówno reaktywni, jak i proaktywni w swoich środowiskach. Ponieważ pobierają dane sensoryczne, są w stanie zmienić sposób działania w oparciu o zmiany w środowisku.

Na przykład inteligentny termostat może wyczuć, że temperatura w pomieszczeniu staje się coraz niższa, gdy zaczyna się niespodziewana burza z piorunami. W rezultacie zmniejszy intensywność klimatyzacji. 

Ale jest również proaktywny - jeśli słońce świeci w pomieszczeniu w przybliżeniu o tej samej porze każdego dnia, proaktywnie zwiększy klimatyzację, aby zbiegła się z pojawieniem się ciepła słonecznego.