ตัวแทน AI แนวตั้ง: ทำความเข้าใจ AI ที่ขับเคลื่อนด้วยจุดมุ่งหมาย

การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำให้เกิดกระแสความสนใจเกี่ยวกับตัวแทน AI ทั่วไป ซึ่งก็คือบอทที่สามารถจัดการทุกอย่างตั้งแต่การเขียนโค้ดไปจนถึงการจัดการปฏิทิน แต่ในสภาพแวดล้อมขององค์กรจริง ตัวแทนเหล่านี้มักจะประสบปัญหา

มันเป็นวัสดุสาธิตที่น่าประทับใจแต่ยังไม่พร้อมสำหรับการผลิต

สิ่งที่ธุรกิจต้องการคือตัวแทน AI ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ - แชทบอทระดับองค์กร ที่บูรณาการอย่างลึกซึ้งกับระบบของตนและมีขอบเขตในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจเฉพาะ นี่คือจุดที่ตัวแทน AI แนวตั้งเข้ามาและทำงานได้ดีกว่าผู้ช่วยทั่วไปในเวิร์กโฟลว์ที่สำคัญ

ตัวแทน AI แนวตั้งคืออะไรกันแน่ และเหตุใดจึงเหมาะกับองค์กรมากกว่า มาลองจับพวกมันกัน

ตัวแทน AI แนวตั้งคืออะไร?

ตัวแทน AI แนวตั้งเป็นระบบเฉพาะโดเมนที่สร้างขึ้นเพื่อดำเนินการงานที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนภายในฟังก์ชันทางธุรกิจเฉพาะ ซึ่งแตกต่างจากตัวแทนทั่วไปที่มุ่งหวังที่จะทำทุกอย่างด้วยโมเดลเดียว ตัวแทนแนวตั้งจะลงลึก ไม่ใช่ครอบคลุมทุกด้าน โดยได้รับการออกแบบมาให้ทำงานภายในบริบทที่ทราบ โดยสามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กฎ และระบบที่มีความสำคัญต่องานนั้นๆ ได้

ในทางปฏิบัติ ตัวแทนเหล่านี้ไม่ได้แค่ "พูด" ได้ดีเท่านั้น แต่ยังกระทำอย่างมีจุดมุ่งหมาย ตัวแทนในแนวตั้งในด้านโลจิสติกส์อาจปรับเส้นทางการจัดส่งให้เหมาะสมโดยพิจารณาจากความพร้อมของกองยานและปริมาณการจราจรแบบเรียลไทม์ ในด้านการดูแลสุขภาพ ตัวแทนอาจตรวจสอบประกันภัย กำหนดการติดตาม และจัดการการรับสินค้า ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องอาศัยตรรกะที่เข้มงวด

ทีมที่ใช้ตัวแทนแนวตั้งพบว่ามีการนำไปใช้งานได้เร็วขึ้น มีอัตราความสำเร็จของงานที่ดีขึ้น และมีข้อผิดพลาดน้อยลง สิ่งสำคัญคือ ตัวแทนเหล่านี้ไม่พึ่งพาคำแนะนำทั่วไป แต่ใช้ API กฎ และข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานหนึ่งๆ ได้ดีจริงๆ

ตัวแทน AI แนวตั้งทำงานอย่างไร

ตัวแทน AI ทั่วไปได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลสาธารณะขนาดใหญ่ ซึ่งทำให้ตัวแทนเหล่านี้เก่งในการสร้างข้อความ แต่ไม่น่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่มีโครงสร้าง ตัวแทนเหล่านี้มีอาการประสาทหลอน มีปัญหาในการเรียกใช้ API และไม่สามารถปฏิบัติตามเวิร์กโฟลว์ที่เข้มงวดได้ ตัวแทนแนวตั้งได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ผ่านโครงสร้าง ตรรกะ และการบูรณาการ

นี่คือวิธีการสร้างตัวแทนแนวตั้งในทางปฏิบัติ และวิธีที่แต่ละชั้นแก้ไขข้อจำกัดหลักของวัตถุประสงค์ทั่วไป LLMs -

การเข้าถึง API โดยตรง

โมเดลทั่วไปไม่สามารถโต้ตอบกับระบบภายในได้ เว้นแต่จะรวมอยู่ในเครื่องมือที่ซับซ้อน ตัวแทนแนวตั้งเชื่อมต่อโดยตรงกับ CRM, ERP หรือแพลตฟอร์มการจัดกำหนดการ ช่วยให้ดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ สร้างระเบียน และเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ได้อย่างน่าเชื่อถือ

ตรรกะทางธุรกิจในตัว

แทนที่จะพึ่งพาเทคนิคที่ฉับไว ตัวแทนแนวตั้งจะดำเนินการภายใต้กฎและขั้นตอนที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน พวกเขารู้ว่าอะไรถูกต้อง ขั้นตอนใดที่ต้องปฏิบัติตาม และจะต้องประพฤติตนอย่างไรให้สอดคล้องกับนโยบายของบริษัท เช่นเดียวกับระบบแบ็กเอนด์อื่นๆ

การจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง

LLMs ตัวแทนที่ได้รับการฝึกอบรมในภาษาธรรมชาติไม่สามารถทำงานได้ดีกับ JSON, SQL หรือรูปแบบที่เข้มงวด ตัวแทนแนวตั้งจะเชื่อมช่องว่างนี้โดยการแปลระหว่างอินพุตของผู้ใช้แบบฟรีฟอร์มและรูปแบบแบ็กเอนด์ที่มีโครงสร้าง เพื่อให้แน่ใจว่าเอาต์พุตทำงานได้

บริบทแคบลงเหลือเพียงสิ่งที่สำคัญ

แบบจำลองทั่วไปไม่ทราบว่านโยบายการคืนเงินของคุณมีความสำคัญมากกว่า Wikipedia ตัวแทนในแนวตั้งจะต้องมีพื้นฐานอยู่บนความรู้เฉพาะโดเมน เช่น มาตรฐานปฏิบัติ เอกสารนโยบาย หรือฐานความรู้ ดังนั้นพวกเขาจึงทำงานเฉพาะภายในขอบเขตที่เกี่ยวข้องเท่านั้น

การ LLM เป็นเพียงส่วนประกอบหนึ่งเท่านั้น

ในตัวแทนแนวตั้ง LLM มีบทบาทสนับสนุน — ใช้ในการสรุป ตีความ หรือตอบสนองอย่างเป็นธรรมชาติ แต่จะถูกห่อหุ้มไว้ในระบบที่ควบคุมด้วยตรรกะ หน่วยความจำ และการควบคุมการเข้าถึง ซึ่งทำให้ปลอดภัยสำหรับการผลิต

เมื่อนำมารวมกัน ชั้นต่างๆ เหล่านี้จะทำให้ตัวแทนแนวตั้งมีโครงสร้างที่โมเดลทั่วไปไม่มี ตัวแทนเหล่านี้ไม่ต้องอาศัยการกระตุ้นหรือความหวังที่ชาญฉลาด แต่ทำงานโดยคำนึงถึงการเข้าถึง ความรับผิดชอบ และการจัดแนวให้สอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจที่แท้จริง

เหตุใดตัวแทน AI แนวตั้งจึงดีกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ

เวิร์กโฟลว์ขององค์กรส่วนใหญ่ไม่ได้เปิดกว้าง แต่เป็นไปตามกฎเกณฑ์ ต้องมีการตรวจสอบ และขึ้นอยู่กับข้อมูลแบบเรียลไทม์จากระบบภายใน ตัวแทนที่เชี่ยวชาญด้านต่างๆ มักประสบปัญหาในส่วนนี้ พวกเขาสร้างคำตอบได้ แต่ไม่สามารถปฏิบัติตามกระบวนการหรือปฏิบัติตามข้อจำกัดได้อย่างน่าเชื่อถือหากไม่มีการปรับแต่งอย่างหนัก

ตัวแทน AI แนวตั้งถูกสร้างขึ้นด้วยโครงสร้างตั้งแต่เริ่มต้น ตัวแทนเหล่านี้มีขอบเขตเฉพาะกรณีการใช้งานเดียว บูรณาการกับระบบที่ขับเคลื่อนตัวแทน และตระหนักถึงตรรกะที่ควบคุมตัวแทน ซึ่งทำให้ตัวแทนใช้งานได้เร็วขึ้น ทดสอบง่ายขึ้น และเชื่อถือได้มากขึ้นในการผลิต

‍

นอกจากนี้ยังสร้างความวุ่นวายน้อยลง แทนที่จะใช้การขอแบบจำลองทั่วไปมากเกินไปและหวังว่าแบบจำลองจะเข้าใจบริบท ตัวแทนแนวตั้งจะยึดตามหลักการ โดยได้รับการสนับสนุนจาก API กฎทางธุรกิจ และโฟลว์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งทำให้ไว้วางใจ ปรับขนาด และบำรุงรักษาได้ง่ายขึ้น

กรณีการใช้งานหลักสำหรับตัวแทน AI แนวตั้ง

ตัวแทนแนวตั้งกำลังปรากฏตัวขึ้นในการผลิตแล้ว ไม่ใช่ในฐานะผู้ช่วยที่ล้ำยุค แต่ในฐานะระบบที่มุ่งเน้นในการแก้ไขปัญหาการปฏิบัติงานจริง ตัวแทนเหล่านี้ไม่ใช่ "ผู้ช่วย AI" ที่พยายามทำทุกอย่าง พวกเขาเป็นตัวแทนเฉพาะโดเมนที่ทำหน้าที่หนึ่งอย่างได้ดี

มาดูกรณีการใช้งานบางส่วนที่สามารถนำไปใช้ได้ทันที

ตัวแทนที่ติดต่อกับลูกค้าพร้อมความเป็นเจ้าของเวิร์กโฟลว์

ความเข้าใจผิดที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งในการออกแบบแชทบ็อตคือการคิดว่าการสนทนาเท่ากับมูลค่า กระบวนการที่เผชิญหน้ากับลูกค้าส่วนใหญ่ เช่น การรับเข้า การจอง การสมัคร ไม่ใช่ "การสนทนา" แต่เป็นงานที่มีโครงสร้างพร้อมตรรกะ การตรวจสอบ และการอ้างอิงของแบ็กเอนด์

อย่างไรก็ตาม บริษัทต่างๆ มักจะใช้แชทบอททั่วไปและหวังว่าจะได้ผลดีที่สุด ผลลัพธ์ก็คือ ผู้ใช้เกิดความสับสน โฟลว์เสียหาย และลูกค้าเป้าหมายหายไป

ในทางกลับกัน ตัวแทนแนวตั้งที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ การบริการลูกค้า ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์ พวกเขารู้ขั้นตอน ปฏิบัติตามกฎ และบูรณาการโดยตรงกับระบบภายใน ประสบการณ์รู้สึกราบรื่นขึ้นไม่ใช่เพราะตัวแทน "ฉลาดกว่า" แต่เพราะสร้างมาเพื่องาน นี้ โดยเฉพาะ

ตัวแทนการดำเนินการภายในสำหรับการทำงานอัตโนมัติ

มีงานภายในจำนวนมากที่ทำซ้ำได้แต่ก็ยังน่าปวดหัวอยู่ดี เช่น การอัปเดตบันทึก การกำหนดตั๋ว การซิงค์ข้อมูลระหว่างเครื่องมือ คุณสามารถทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นอัตโนมัติด้วย RPA แต่ RPA มักจะหยุดทำงานทันทีที่มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างเกิดขึ้น

ตัวแทนแนวตั้งช่วยเติมเต็มช่องว่างนี้ได้อย่างสวยงามด้วยความสามารถของพวกเขาในฐานะเลเยอร์ตรรกะใน การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ และการทำความเข้าใจรายละเอียดต่างๆ พวกเขาฉลาดพอที่จะจัดการกับอินพุตแบบไดนามิกแต่ก็มีโครงสร้างเพียงพอที่จะอยู่ในขอบเขตที่กำหนด ที่สำคัญกว่านั้น พวกเขาเชื่อมต่อกับ API และตรรกะที่กำหนดเวิร์กโฟลว์ภายในของคุณ

ตัวแทนฝ่ายขายและบูรณาการ CRM

การขายเป็นงานที่มีความรวดเร็วและใส่ใจในรายละเอียด GPT ตัวแทนอาจตอบกลับอย่างสุภาพ แต่จะไม่ทราบเกณฑ์คุณสมบัติของคุณ ตัวแทนคนใดเป็นเจ้าของภูมิภาคใด หรือมีข้อมูลผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าอยู่ใน CRM แล้วหรือไม่

ด้วยแพลตฟอร์มอย่าง HubSpot ที่ช่วยจัดหาข้อมูลอันมีค่าทั้งหมดนี้ให้กับตัวแทนของคุณ คุณจึงต้องการตัวแทนที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้ให้ได้มากที่สุด

Chatbots สำหรับการขาย ที่สร้างขึ้นด้วยแนวตั้งที่เหมาะสมจะแตกต่างกันออกไป โดย Chatbots เหล่านี้จะทำงานอยู่ภายในลอจิกของกระบวนการขายของคุณ Chatbots สามารถคัดกรองลูกค้าเป้าหมายได้แบบเรียลไทม์ จดบันทึก ติดตามผล และแม้แต่กำหนดเวลาส่งมอบข้อมูล — โดยที่ไม่มีใครคอยผลักดันให้ดำเนินการด้วยตนเอง

ตัวแทนประสานงานข้ามระบบ

งานบางอย่างไม่สามารถทำได้ในระบบเดียว ลองนึกถึงการจัดทำรายงานประจำไตรมาส การส่งแคมเปญติดตามผล หรือการตรวจสอบสินค้าคงคลังในสถานที่ต่างๆ งานเหล่านี้ไม่ใช่ "งานสนทนา" แต่เป็นเวิร์กโฟลว์ย่อยที่ครอบคลุมระบบและตรรกะ

การพยายามให้ตัวแทนทั่วไปทำสิ่งนี้โดยใช้คำสั่งเป็นฝันร้าย โมเดลลืมบริบท การเรียกใช้ API ล้มเหลว และตรรกะคลี่คลาย

ตัวแทนแนวตั้งประสบความสำเร็จในพื้นที่นี้ พวกเขาจัดการเครื่องมือ เคารพตรรกะของกระบวนการ และทำงานให้เสร็จสิ้นตั้งแต่ต้นจนจบ โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยดูแล คุณหยุดคิดถึงมันว่าเป็น AI และเริ่มคิดถึงมันในฐานะโครงสร้างพื้นฐาน

‍

นี่ไม่ใช่สถานการณ์สมมติ ทีมงานได้นำเอเจนต์แนวตั้งไปใช้ในการผลิตแล้ว โดยแทนที่ระบบอัตโนมัติที่เปราะบางและผู้ช่วยนักบินที่โอ้อวดเกินจริงด้วยระบบที่ทำงานได้จริงอย่างเงียบๆ สิ่งสำคัญไม่ได้อยู่ที่ความชาญฉลาดเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงโครงสร้าง โฟกัส และการบูรณาการด้วย

แล้วเราจะไปจากแนวคิดสู่ตัวแทนแนวตั้งที่ทำงานได้จริงได้อย่างไร มาแยกรายละเอียดกัน

วิธีสร้างตัวแทน AI แนวตั้งตัวแรกของคุณ

ปัจจุบันมีวิธีต่างๆ มากมายในการสร้างเอเจนต์ AI ไม่ว่าจะเป็นสแต็กโอเพ่นซอร์ส เฟรมเวิร์กออร์เคสเทรชัน แพลตฟอร์มแบบฟูลโค้ด และโปรแกรมสร้างแบบไม่ต้องเขียนโค้ด บางวิธีให้คุณเชื่อมโยงเอเจนต์หลายตัวเข้าด้วยกันได้ ในขณะที่วิธีอื่นๆ ให้คุณปรับแต่งพฤติกรรมได้ตั้งแต่ต้น

สำหรับตัวอย่างนี้ เราจะทำให้มันเป็นพื้นฐานและใช้งานได้จริง เราจะใช้ Botpress เป็นเลเยอร์การประสานงาน และเชื่อมต่อกับโมเดลภาษาแบบดิบๆ เช่น GPT Claude หรือ Gemini จากนั้นแสดงวิธีการ เปลี่ยน LLM ทั่วไปให้กลายเป็นตัวแทนแนวตั้ง ที่มีขอบเขตบูรณาการและพร้อมสำหรับงานจริง

หากคุณเคยใช้เครื่องมืออย่าง CrewAI, LangGraph หรือ AutoGen มาก่อน แนวทางดังกล่าวจะดูคุ้นเคย แต่ที่นี่ เราจะเน้นที่การเริ่มต้นจากจุดว่าง LLM สู่ระบบที่พร้อมสำหรับการดำเนินธุรกิจ

1. เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าตัวแทน

เลือกงานที่เฉพาะเจาะจง ทำซ้ำได้ และกำหนดไว้อย่างชัดเจน สิ่งต่างๆ เช่น การจองนัดหมาย การรับข้อมูล หรือการคัดเลือกผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

มุ่งหน้าไปยังของคุณ Botpress แดชบอร์ด สร้างบอทใหม่ และกำหนดวัตถุประสงค์ของมันทันที ให้คำอธิบายสั้นๆ เช่น "ตัวแทนการจองหลายสถานที่" หรือ "ผู้ช่วยคุณสมบัติผู้นำ" ในส่วนบทบาทของตัวแทน ให้เขียนข้อความสั้นๆ เกี่ยวกับสิ่งที่ตัวแทนควรทำ และไม่มีอะไรมากกว่านั้น ขอบเขตนั้นมีความสำคัญ

2. เพิ่มความรู้ที่เป็นพื้นฐานให้กับตัวแทน

LLMs มีประสิทธิภาพแต่ไม่มีบริบททางธุรกิจ พวกเขาจึงเดาเอา ไปที่แท็บ ฐานความรู้ และอัปโหลดทุกสิ่งที่ตัวแทนต้องการทราบ ไม่ว่าจะเป็น PDF เอกสารช่วยเหลือ หน้าราคา คำถามที่พบบ่อยภายใน แม้แต่รูปภาพและภาพหน้าจอหากนั่นเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานของคุณ

หากคุณกำลังสร้าง ผู้ช่วย CRM (เช่น สำหรับ HubSpot) ให้อัปโหลดเอกสารการออนบอร์ด ข้อมูลผลิตภัณฑ์ และนโยบายบริการ แท็กแต่ละรายการอย่างชัดเจน และสร้างคอลเลกชันความรู้แยกต่างหากหากคุณวางแผนที่จะสร้างตัวแทนเพิ่มเติมในภายหลัง

ตรวจสอบให้แน่ใจว่า KB มีเฉพาะเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับโดเมนของตัวแทนเท่านั้น เพื่อหลีกเลี่ยงการเบี่ยงเบนขอบเขตและภาพหลอน

3. วางแผนตรรกะทางธุรกิจใน Flow Editor

นี่คือจุดที่คุณก้าวข้ามการสนทนาและเข้าสู่การดำเนินการ

เข้าสู่ Flow Editor และเริ่มสร้างโครงสร้าง: ตัวแทนต้องรวบรวมข้อมูลอะไรบ้าง ควรตรวจสอบเงื่อนไขใดบ้างก่อนดำเนินการต่อไป เมื่อไรจึงจะขยายหรือหยุดดำเนินการ

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสร้างบอทจอง:

• รวบรวมเวลา สถานที่ และบริการที่ผู้ใช้ต้องการ
• ตรวจสอบความพร้อมใช้งานโดยใช้การเรียก API (เราจะพูดถึงเรื่องนั้น)
• ยืนยันสล็อตหรือเสนอทางเลือกอื่น

คุณสามารถใช้โหนดเงื่อนไข นิพจน์ และตัวแปร ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถขับเคลื่อนได้ด้วย LLM ตรรกะที่จะกระตุ้นและทำงานโดยไม่ต้องมีการเชื่อมต่อแบบฮาร์ดไวด์ — เพื่อให้ตรรกะนั้นรู้สึกเป็นแบบไดนามิกแต่มีขอบเขตอยู่เสมอ

4. เพิ่มการเข้าถึง API

ไปที่แผง การรวมระบบ และตั้งค่าการเรียก API ที่ตัวแทนของคุณต้องการ นี่อาจเป็นระบบการจอง (เช่น Calendly หรือ API การกำหนดตารางเวลาภายในของคุณ, จุดสิ้นสุด CRM หรือแม้กระทั่งระบบการส่งตั๋วการสนับสนุน

• URL ฐานและส่วนหัวการตรวจสอบสิทธิ์
• พารามิเตอร์ (แบบไดนามิกหรือแบบคงที่)
• จะเก็บการตอบสนองไว้ที่ไหน (เช่น workflow.slotOptions)
• วิธีใช้การตอบกลับนั้นในโฟลว์ (เช่น การแสดงเวลาที่ว่างหรือการส่งแบบฟอร์ม)

เมื่อใช้งานได้ ให้เชื่อมต่อผู้ใช้เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณ ตัวแทนของคุณจะหยุด "ฉลาด" และเริ่มเป็นประโยชน์

5. ตรวจสอบพฤติกรรมของตัวแทน

ใช้ Bot Emulator เพื่อเรียกใช้การสนทนาเต็มรูปแบบและแก้ไขข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์ ทำลายสิ่งต่างๆ โดยตั้งใจ: สะกดคำผิด ข้ามขั้นตอน ป้อนข้อมูลแปลกๆ ดูว่าตัวแทนจะกู้คืนได้อย่างไร

จากนั้น เพิ่มการย้อนกลับ เพิ่มการตรวจสอบ ใช้โหนดแบบมีเงื่อนไขเพื่อตรวจจับกรณีขอบ หากผู้ใช้ข้ามฟิลด์ที่จำเป็น ให้ย้อนกลับด้วยการชี้แจงที่เป็นมิตรซึ่งจะไม่ทำลายกระแสการสนทนา หากการเรียก API ล้มเหลว ให้ยืนยันความล้มเหลวและสื่อสารกับผู้ใช้เกี่ยวกับขั้นตอนต่อไปที่แน่นอน

เมื่อการทดสอบเสร็จสิ้นแล้ว ให้ไปที่ หน้าหลัก ของแดชบอร์ดตัวแทน และเลือกช่องทางที่คุณต้องการใช้งานตัวแทน

เมื่อคุณสร้างตัวแทนแนวตั้งหนึ่งตัวแล้ว รูปแบบดังกล่าวจะเกิดซ้ำได้ คุณจะเริ่มสังเกตเห็นเวิร์กโฟลว์เพิ่มเติมที่สามารถทำงานอัตโนมัติ กำหนดขอบเขต และเปลี่ยนเป็นระบบได้ ไม่ใช่แค่การสนทนาเท่านั้น นั่นคือพลังที่แท้จริงที่นี่ ไม่ใช่แค่การสร้างบ็อตเท่านั้น แต่ยังสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนงานไปข้างหน้าอีกด้วย

อยากสร้างของคุณเองเหรอ? Botpress มาพร้อมฟีเจอร์ที่รองรับ LLM การโต้ตอบกับ API แพลตฟอร์ม และบริการต่างๆ เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทดลองเปลี่ยน LLMs เป็นตัวแทนในการจัดส่ง

เริ่มสร้างวันนี้ — ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

ตัวแทน AI แนวตั้งแตกต่างจากแชทบอทตามกฎดั้งเดิมอย่างไร

แชทบอทตามกฎจะปฏิบัติตามสคริปต์ที่เข้มงวด พวกมันปรับตัวได้ไม่มากนัก ในทางกลับกัน ตัวแทน AI แนวตั้งจะใช้ LLMs และเลเยอร์ตรรกะเพื่อทำความเข้าใจบริบท ตัดสินใจ และเชื่อมต่อกับระบบธุรกิจจริง

ตัวแทนแนวตั้งมีประโยชน์เฉพาะกับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้นหรือไม่ หรือ SMEs ก็สามารถได้รับประโยชน์ได้เช่นกันหรือไม่

SMEs สามารถได้รับประโยชน์ อันที่จริงแล้ว ตัวแทนแบบแนวตั้งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมขนาดเล็กที่ต้องการทำงานเฉพาะอย่างอัตโนมัติโดยไม่ต้องจ้างทีมปฏิบัติการทั้งหมด

ตัวแทนแนวตั้งสามารถพัฒนาเป็นตัวแทนที่มีหลายหน้าที่ได้ตามเวลาหรือไม่?

แน่นอน คุณสามารถเริ่มต้นแบบแคบๆ แล้วค่อยเพิ่มฟังก์ชันเพิ่มเติมได้ ตราบใดที่คุณจัดการขอบเขตได้ดีและหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนให้กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญทั่วไปที่สับสน

มีข้อผิดพลาดหรืออุปสรรคทั่วไปอะไรบ้างเมื่อนำตัวแทนแนวตั้งไปใช้?

อย่างหนึ่งคือการทำงานที่กว้างเกินไปและเร็วเกินไป พยายามทำทุกอย่างพร้อมกัน อีกประการหนึ่งคือการข้ามขั้นตอนการทำงานแบบบูรณาการและพึ่งพางานมากเกินไป LLMs โดยไม่มีตรรกะที่แท้จริงหรือการเชื่อมต่อข้อมูล

“แนวตั้ง” ถูกกำหนดโดยอะไร — โดยอุตสาหกรรม งาน แผนก หรือทั้งหมดข้างต้น?

ทั้งหมดที่กล่าวมา แนวดิ่งสามารถเป็นอะไรก็ได้ที่กำหนดกรณีการใช้งานที่เจาะจง อาจเป็นอุตสาหกรรมอย่างค้าปลีก ฟังก์ชันอย่างการสนับสนุน หรือแม้แต่งานเดี่ยวๆ อย่างการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย