Firmy SaaS dostosowują swoje produkty do integracji z narzędziami AI, które automatyzują ich procesy i koordynują logikę, poprawiając doświadczenia użytkowników.

Wyznaczanie jasnych celów, budowanie interdyscyplinarnego zespołu i definiowanie wskaźników KPI są ważne dla zapewnienia pomyślnego wdrożenia chatbota.

Przepływy pracy ERP mogą być opakowane w interfejsy chatbotów, aby zautomatyzować zatwierdzanie, żądania i raportowanie w płynnym przepływie konwersacyjnym.

Wektorowa baza danych przechowuje semantyczną reprezentację tekstów, dokumentów i mediów, umożliwiając LLMs przeprowadzanie wyszukiwania semantycznego.

Agenci wertykalnej sztucznej inteligencji łączą zdolności konwersacyjne LLMs z wywoływaniem narzędzi i dostępem do API, co skutkuje płynnymi, ale wydajnymi przepływami pracy.

Oddzielni agenci AI są zorganizowani z jednym głównym agentem routingu, aby umożliwić użytkownikom dostęp do wielu różnych złożonych, wyspecjalizowanych przepływów pracy za pośrednictwem jednego bota.

Założenie agencji AI wymaga między innymi znalezienia niszy, wyboru systemu dostarczania, zebrania zespołu i korzystania z CRM.

Interfejsy API chatbotów to wieloplatformowe sposoby uzyskiwania dostępu do chatbotów za pośrednictwem żądań HTTP - które są obsługiwane przez wszystkie popularne języki programowania i skryptowe.

Chatboty Hubspot pozwalają przedstawicielom handlowym automatyzować procesy generowania leadów, organizować informacje i otrzymywać aktualizacje w czasie rzeczywistym w potężnym CRM.

Model Context Protocol (MCP) to protokół, który optymalizuje dostęp do danych w czasie rzeczywistym poprzez standaryzację interfejsu między aplikacjami a agentami AI.

Chatboty WordPress pomagają użytkownikom poruszać się po stronach internetowych za pomocą interfejsów konwersacyjnych. Dostępne są różne opcje w zależności od potrzeb w zakresie dostosowywania lub skalowania.

Agenci AI w Discord automatyzują odpowiedzi, filtrują wiadomości i uruchamiają przepływy pracy z zaawansowanym dostępem do kontekstu konwersacji i kanału.