Ano ang Agentic AI Workflows?

1. Unawain ang mga layunin at konteksto

Ang isang ahenteng AI workflow ay idinisenyo na may malinaw na mga layunin at parameter upang gabayan ang operasyon nito. 

Sa kasong ito, ang layunin ay ang mahusay na pag-iskedyul ng mga appointment sa pasyente sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa mga salik gaya ng availability ng doktor, mga kagustuhan ng pasyente, at mga mapagkukunan ng klinika.

Ang ahente ng AI ay naka-program upang maunawaan ang mga partikular na panuntunan at konteksto na pinapatakbo nito sa loob, kabilang ang mga oras ng klinika, mga espesyalisasyon ng doktor, at kasaysayan ng pasyente.

2. Suriin ang live na data

Patuloy na sinusuri ng ahente ng AI ang live na data, kabilang ang mga update kung aling mga doktor ang tumawag nang may sakit, o kung aling mga appointment ang na-reschedule.

Halimbawa, kung magiging available ang isang doktor dahil sa isang pagkansela, pinoproseso ng ahente ng AI ang impormasyong ito upang matukoy ang mga pasyenteng maaaring makinabang mula sa bagong bukas na slot.

3. Gumawa ng mga autonomous na desisyon

Batay sa nasuri na data, sinusuri ng ahente ng AI ang mga opsyon at kusang nagpapasya ang pinakamahusay na paraan ng pagkilos. 

Halimbawa, kung magkakansela ang isang pasyente sa parehong araw ng kanilang appointment, ang ahente ng AI ay awtomatikong titimbangin kung aling mga pasyente ang pinakamalamang na kumuha ng huling minutong appointment. Maaari itong magsimula sa pamamagitan ng pagtawag sa mga pasyenteng may mga kagyat na usapin sa kalusugan hanggang sa makakita ito ng taong handang kumuha ng appointment.

4. Isagawa ang mga gawain nang maagap 

Pagkatapos ay aabisuhan ng ahente ng AI ang mga pinaka-angkop na pasyente, ina-update ang impormasyon sa iskedyul ng doktor, at kinukumpirma ang appointment - lahat nang hindi nangangailangan ng input ng tao.

Benta

Mula sa simpleng pag-deploy ng sales chatbot bilang tool sa pakikipag-ugnayan ng customer hanggang sa pagpapatupad ng ganap na automated na mga proseso ng pagbebenta, binabago ng mga ahente ng AI workflow kung paano nakikipag-ugnayan ang mga negosyo sa mga customer.

Ang AI chatbots ay maaaring magbigay ng agarang tugon sa mga tanong ng customer, magrekomenda ng mga produkto batay sa kasaysayan ng pagba-browse, at gabayan ang mga user sa proseso ng pag-checkout. Ang mga paalala tungkol sa mga inabandunang cart o mga alok na sensitibo sa oras ay maaaring matiyak na walang pinalampas na pagkakataon sa pagbebenta.

Marketing

Ang mga daloy ng trabaho ng Ahensyang AI, gaya ng marketing sa chatbot , ay nagbabago sa marketing sa pamamagitan ng paghahatid ng mga personalized na promosyon, pagsusuri ng live na data, at pag-optimize ng outreach. 

Ang mga Chatbot ay nakikipag-ugnayan sa mga customer sa mga iniangkop na pakikipag-ugnayan, nagrerekomenda ng mga produkto, at nagpapadala ng mga paalala para sa mga inabandunang cart. 

Sa mga peak period tulad ng holiday sales, dynamic nilang inaayos ang mga promosyon para ma-maximize ang kita sa pamamagitan ng:

• Mga rekomendasyon sa produkto
• Mga personalized na diskwento
• Real-time na mga pagsasaayos sa promosyon

Nagde-deploy ng AI Chatbots?

Basahin ang aming Blueprint para sa AI Agent Implementation

Basahin Ngayon

Ang pag-access ay palaging libre

Pangangalaga sa kalusugan

Pinapadali ng mga Ahensyang AI workflow ang pag-iskedyul ng mga appointment sa pasyente sa pamamagitan ng pag-optimize sa availability ng doktor at pagpapahusay sa kasiyahan ng pasyente.

Ang mga daloy ng trabaho na ito ay aktibong nagpapadala ng mga paalala, muling nag-iskedyul ng mga appointment kung kinakailangan, at binibigyang-priyoridad ang mga pasyente batay sa pagkaapurahan at mga partikular na pangangailangan sa pangangalagang pangkalusugan. 

Pamamahala ng supply chain

Ang real-time na pagtataya ng demand at dynamic na pamamahala ng imbentaryo ay dalawang pangunahing paraan na binabago ng mga ahente ng AI workflow ang pamamahala ng supply chain. Ang mga workflow na ito ay gumagamit ng live na data upang mabawasan ang mga pagkaantala, bawasan ang mga gastos, at i-optimize ang kahusayan sa bawat yugto ng supply chain.

Halimbawa, maaaring hulaan ng isang ahente ng AI ang pagtaas ng demand at awtomatikong ayusin ang mga antas ng imbentaryo upang matugunan ang mga pagbabagong ito. Sa mga kaganapan tulad ng Black Friday, kapag ang demand ay karaniwang mas mataas, ang mga ahente ng AI ay maaaring asahan ito at aktibong taasan ang mga antas ng imbentaryo.

Mga workflow ng pakikipag-usap sa AI

Ang mga workflow ng pakikipag-usap sa AI, gaya ng mga ginagamit sa mga assistant na pinapagana ng AI, ay kinabibilangan ng paggabay sa mga user sa pamamagitan ng mga multi-step na pakikipag-ugnayan batay sa konteksto, layunin, at makasaysayang data. 

Ang mga workflow na ito ay idinisenyo upang magbigay ng personalized at mahusay na karanasan sa pamamagitan ng pag-asa sa mga pangangailangan ng user at awtomatikong pag-aangkop ng mga tugon. 

Halimbawa, ang isang daloy ng trabaho sa suporta sa customer na pinapagana ng AI ay maaaring pangasiwaan ang mga karaniwang query, gaya ng pagsubaybay sa order o pag-troubleshoot ng account, sa pamamagitan ng paggabay sa mga user sa pamamagitan ng isang serye ng mga tanong na nakakaalam sa konteksto. 

Maaari nitong palakihin ang mas kumplikadong mga isyu sa mga ahente ng tao habang nagbibigay ng detalyadong kasaysayan ng pag-uusap. Mataas na rate ng pagpigil sa chatbot , na sinusukat ang porsyento ng mga pakikipag-ugnayan na naresolba nang walang interbensyon ng tao, itinatampok ang tagumpay ng mga daloy ng trabaho na ito sa pagbabawas ng mga gastos at pagpapabuti ng mga oras ng pagtugon.

Multi-agent system (MAS)

Sa mga multi-agent system (MAS), maraming AI agent ang magkakatuwang na nagpapatakbo sa loob ng iisang kapaligiran upang malutas ang mga kumplikado at distributed na problema. 

Nakikinabang ang MAS sa mga ahente ng AI workflow upang bigyang-daan ang mga ahente na makipagpalitan ng data, mag-coordinate ng mga aksyon, at gumawa ng magkasanib na mga desisyon sa real time, na pinapadali ang pagkasira ng gawain at ang pagkamit ng mga ibinahaging layunin.

Halimbawa, maaaring magpatupad ang isang retail na negosyo ng MAS para pamahalaan ang isang autonomous na fleet ng paghahatid, kung saan nagtutulungan ang maraming delivery drone o self-driving na sasakyan upang i-optimize ang mga oras at ruta ng paghahatid. 

Ang mga system na ito ay nagpapahintulot sa mga sasakyan na makipag-usap at umangkop sa mga real-time na kondisyon, tulad ng mga pagsasara ng kalsada o pagbabago ng panahon, na tinitiyak ang mahusay at napapanahong paghahatid.

Mga ahente ng reinforcement learning (RL).

Natututo ang mga ahente ng reinforcement learning (RL) sa pamamagitan ng trial and error, na nagsasaayos ng kanilang mga desisyon batay sa mga gantimpala o parusang natanggap mula sa kanilang mga aksyon. 

Halimbawa, sa warehouse robotics, maaaring i-optimize ng isang ahente ng RL ang mga paggalaw ng isang robotic arm upang pumili at mag-pack ng mga item nang mas mahusay. Sa una, maaaring magkamali ang ahente, tulad ng maling paghusga sa paglalagay ng isang item, ngunit sa paglipas ng panahon, natututo ito ng pinakamabisang mga landas at pagkilos sa pamamagitan ng pag-maximize sa signal ng reward para sa matagumpay na mga gawain.