Ano ang AI Agent?

Ito ang naging parirala ng taon noong 2024: AI agent.

At bilang isang nangungunang AI trend para sa 2025, lalo pang sumisikat at lumalawak ang epekto ng AI agents.

Lahat – mula sa mga baguhang developer hanggang sa malalaking kumpanya at maliliit na negosyo – ay nagsimulang alamin kung ano ang kayang gawin ng AI agents para sa kanila.

Ayon sa isang survey ng PwC noong 2025, 79% ng mga lider ng negosyo ay nag-ulat na ng ilang antas ng paggamit ng AI agent.

Ang teknolohiyang ito ang sentro ng atensyon ngayon—nakatulong kami sa libu-libong organisasyon na maglunsad ng AI agents.

Kung may tanong ka tungkol sa kung ano ang AI agents, paano ito gumagana, o saan ka dapat magsimula, nasa tamang lugar ka.

Ano ang AI agent?

Ang AI agent ay isang awtonomong sistema na nagpoproseso ng impormasyon, gumagawa ng desisyon, at kumikilos upang makamit ang isang layunin.

Hindi tulad ng AI chatbots na sumasagot lang sa input ng user, ang agentic AI ay tumutukoy sa software na kayang magdesisyon nang mag-isa.

Madalas itong ginagamit para awtomatikong gawin ang mga komplikadong proseso, tulad ng customer service, pagsusuri ng datos, o pagtulong sa pag-code.

Ibig sabihin, kayang alisin ng AI agents ang pangangailangan ng tao sa ilang gawain, o kaya'y suportahan ang mga empleyado sa kanilang araw-araw na trabaho.

Ano ang pinagkaiba ng AI agent at AI chatbot?

Maraming gumagamit ng mga salitang ‘AI agent’ at ‘AI chatbot’ na parang pareho lang. Naiintindihan ito—marami silang pagkakatulad.

Halimbawa, pareho silang gumagamit ng natural language processing (NLP) para maintindihan ang input ng wika, kadalasan ay pinapagana ng LLMs, at madalas din silang konektado sa mga panlabas na sistema.

Pero may ilang mahahalagang aspeto kung saan lumalampas ang AI agents sa chatbots. Heto ang susi para malaman ang pagkakaiba ng AI agents at AI chatbots:

‍

Ito ang mga pagkakaibang tutulong tukuyin kung kailangan mo ng sales chatbot o AI agent para sa sales.

Ang una ay kayang sumagot sa tanong ng customer, magmungkahi ng produkto, at tumulong sa pagbili.

Ang pangalawa ay kayang hulaan kung aling mga customer ang malamang na bibili pa at magpadala ng personalized na mensahe sa Facebook Messenger sa tamang oras. Bukod pa sa lahat ng chat at benta ng isang chatbot. Astig, ‘di ba?

Paano gumagana ang AI agents?

Gumagana ang mga AI agent sa pamamagitan ng 1) pag-unawa sa kanilang kapaligiran, 2) pagpoproseso ng impormasyon, 3) paggawa ng desisyon, at 4) pagsasagawa ng mga aksyon para makamit ang layunin.

Hindi tulad ng tradisyonal na chatbots, hindi lang sila tumutugon sa tanong ng user—kaya nilang gumana nang mag-isa, kumuha at magsuri ng datos, at makipag-ugnayan sa panlabas na mga sistema.

Hakbang 1: Perception

Una, tumatanggap ang AI agent ng input mula sa iba’t ibang pinagmumulan. Depende sa layunin nito, maaaring kabilang dito ang:

• Pakikipag-ugnayan ng user
• APIs na kumukuha ng datos mula sa panlabas na sistema
• Mga sensor o log mula sa konektadong aplikasyon
• Mga nakaimbak na knowledge base – tulad ng inventory sheets, HR policies, atbp.

Hakbang 2: Processing

Kapag nakuha na ang datos, kailangang maintindihan ito ng AI agent.

Maaaring gumamit ang agent ng NLP, structured data, o real-time na signal para iproseso ang anumang input na nakatakda para dito.

Kung kailangan nitong kunin ang kaugnay na kaalaman mula sa database, maaaring gumamit ito ng retrieval-augmented generation (RAG) para makuha ito.

Hakbang 3: Pagpapasya

Ang proseso ng pagpapasya ay nakadepende kung paano binuo ng developer ang AI agent.

Maaaring gumamit ito ng custom na business logic, tulad ng pagdedesisyon kung kwalipikado ang lead batay sa formula ng sales team.

Maaari rin itong gumamit ng machine learning predictions o reinforcement learning, tulad ng pag-flag ng transaksyon bilang fraud batay sa mga naunang kaso.

Ang pinakamahusay na AI agent tools ay isinasaalang-alang ang AI explainability: kung gaano kahusay maipapaliwanag ng AI agent ang lohika ng mga desisyon nito.

Hakbang 4: Pagkilos

Matapos ang perception, processing, at decision-making, handa nang kumilos ang AI agent.

Walang limitasyon sa mga aksyong kayang gawin ng AI agent. Maaaring magpadala lang ito ng simpleng text na sagot, tulad ng ‘Ang 3 account na ito ay nagpapakita ng posibleng pag-alis.’

Maaaring mag-trigger ng API call, tulad ng pagkuha ng real-time na inventory data mula sa warehouse system o pagsimula ng password reset request.

Ang ibang AI agents ay gumagawa ng direktang operasyonal na aksyon, tulad ng pag-aadjust ng presyo sa e-commerce store, pag-schedule ng sales call, pag-reroute ng logistics shipment, o pagbabago ng system settings batay sa security policies.

May mga AI agent ding nakikipag-ugnayan sa panlabas na aplikasyon, tulad ng pag-automate ng workflows sa CRM systems, pag-update ng customer records, o pagbibigay ng refund batay sa business rules.

Kaya ng mga agent na ito na tapusin ang buong agentic AI workflows mula simula hanggang dulo.

Anuman ang aksyon, tinitiyak ng AI agent na tugma ang tugon nito sa proseso ng pagdedesisyon—at kadalasan, natututo ito mula sa resulta para mapabuti ang mga susunod na aksyon.

Ang 6 na Bahagi ng Arkitektura ng AI Agent

Maaaring mukhang malabo ang depinisyon ng ‘AI agent’. Dahil sa lawak ng gamit nito, mahirap tukuyin kung alin ang AI agent, automation lang, o karaniwang AI chatbot.

May 6 na pangunahing bahagi ang isang AI agent:

• LLM Routing: Paano nag-iisip ang AI agent
• Pagkakakilanlan at Mga Tagubilin: Ano ang ginagawa ng AI agent
• Mga Kasangkapan: Paano kumukuha ng datos at kumikilos ang AI agent
• Memorya at Kaalaman: Paano nalalaman ng AI agent ang impormasyon
• Mga Channel: Paano naaabot ng AI agent ang iyong mga user
• Pamamahala: Paano nananatiling ligtas ang AI agent

Kapag pinagsama-sama, ang 6 na katangiang ito ang bumubuo sa AI agent. Ang pag-unawa sa layunin ng bawat isa ay makakatulong para maintindihan ang kakayahan ng AI agent—at gayundin, ang mga posibleng gamit nito.

1. LLM Routing

Una sa lahat, kailangan mong ipasa ang pag-iisip ng AI agent mo sa isang LLM. Sa katunayan, minsan maririnig mo ang pariralang ‘LLM agent’, na isang uri ng AI agent.

Dapat kayang gumamit ng iba’t ibang LLMs para sa iba’t ibang gawain ang isang mahusay na agent.

Walang iisang pinakamagaling na LLM, lalo na’t mabilis ang pag-unlad. Maaaring mas mainam na gumamit ng isang modelo para sa paggawa ng mahabang teksto, at ibang modelo naman para sa pagsusuri ng input ng user.

Lahat ba ng AI agent ay LLM agent? Halos lahat, pero hindi lahat.

Ang mga AI agent na hindi gumagamit ng LLM ay kinabibilangan ng robotic process automation bots, multi-agent systems tulad ng traffic control systems o swarm intelligence, at reinforcement learning agents (tulad sa robotics).

2. Pagkakakilanlan at Mga Tagubilin

Kailangan ng bawat AI agent ng pagkakakilanlan, misyon, at mga layunin. Bakit ito umiiral? Ano ang nais nitong makamit at paano ito gagawin?

Halimbawa: ang unang linya ng depensa ng pangkat ng serbisyo sa customer sa isang kumpanya ng IT support. Ang layunin ng AI agent na ito ay maresolba nang tama ang pinakamaraming isyu ng customer, habang ang mas komplikadong kaso ay itataas sa mga human agent.

Dapat tukuyin ng mga tagubilin hindi lang ang papel nito, kundi pati ang threshold ng pagdedesisyon (hal. kailan dapat i-escalate o i-refer ang user sa iba?) at ang mga KPI nito.

3. Mga Kasangkapan

Ang mga kasangkapan ang ginagamit ng AI agent para mangalap ng datos at kumilos.

Dahil sa kakayahan nitong maging awtonomo, kayang pumili ng AI agent kung alin sa mga kasangkapan ang gagamitin para matapos ang gawain.

Halimbawa, ang isang AI agent para sa lead generation ay maaaring may gawain na lumikha ng kwalipikadong mga lead sa Hubspot.

Depende sa pakikipag-ugnayan ng user, maaaring piliin ng agent na suriin ang CRM para sa mga duplicate, magmungkahi ng partikular na nilalaman para sa user, o magtanong pa hanggang makuha niya ang tamang score para sa lead.

Maaaring kabilang sa mga kasangkapan ng AI agent ang:

• Panlabas na sistema, gaya ng HubSpot, Linear, o Zendesk
• Pagpapatakbo ng code, para makalikha ng ad hoc na mga kasangkapan
• Mga built-in na kakayahan
• Iba pang AI agent
• Mga tao (hal. kailangan ng AI agent ng pag-apruba ng tao bago isagawa ang isang gawain)

4. Memorya at Kaalaman

Ang memorya at kaalaman ng AI agent ang nagtatakda ng nalalaman nito at kung paano nito inaalala ang impormasyon sa paglipas ng panahon.

Hindi tulad ng tradisyonal na software na basta kumukuha lang ng impormasyon kapag kailangan, kayang mag-imbak, magbalik, at magpatuloy ng AI agent mula sa mga nakaraang interaksyon para makagawa ng mas matalinong desisyon.

Halimbawa, maaaring tandaan ng AI agent para sa customer support ang mga naunang troubleshooting na ginawa sa isang user at iwasan ang mga hindi epektibong solusyon. Ang AI agent para sa sales ay maaaring alalahanin ang mga nakaraang pakikipag-usap sa isang lead at baguhin ang mensahe nito batay doon.

Dalawang pangunahing uri ng memorya ang ginagamit ng AI agent:

1. Panandaliang memorya – Pansamantalang konteksto mula sa kasalukuyang usapan o gawain, gaya ng paboritong wika ng user.
2. Pangmatagalang memorya – Matagalang kaalaman na maaaring balikan ng agent, tulad ng pag-alala sa dami ng order o paboritong supplier.

Bukod sa memorya, nakakakuha rin ang AI agent ng impormasyon mula sa mga estrukturado at hindi estrukturadong pinagmumulan ng kaalaman gaya ng mga database at API, knowledge base ng kumpanya, o iba pang dokumentasyon.

5. Mga Channel

Ang mga channel ang paraan ng pakikipag-ugnayan ng AI agent sa mga user. Maaaring gumamit ito ng text, larawan, video, o boses, depende sa gamit. Maaaring abutin ang mga user sa pamamagitan ng website widget, webchat interface,

Maaaring i-deploy ang AI agents sa webchat widgets, messaging apps (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, atbp.), o kahit isama sa mga email workflow.

Para sa pakikipag-usap gamit ang boses, maaaring i-integrate ang voice agents sa mga phone system o smart assistant, habang ang mga text-based na agent ay maaaring gumana sa live chat, SMS, o mga internal na kasangkapan ng negosyo.

‍

6. Pamamahala

Patuloy na nagbabago ang mga batas tungkol sa AI sa buong mundo, at ang paggawa ng AI agent nang hindi isinasaalang-alang ang pagsunod ay masasayang lang.

Tinitiyak ng pamamahala na gumagana ang iyong AI agent nang etikal, malinaw, at ayon sa batas.

Ang maayos na pinamamahalaang AI agent ay sumusunod sa:

• Pagsunod sa patakaran – Kaayon ng gabay ng brand, tono, at mga patakaran ng negosyo.
• Pag-uulat at pagsubaybay sa KPI – Binabantayan ang performance, bias, at katumpakan ng desisyon.
• Pag-apruba at Human-in-the-Loop (HITL) – Nangangailangan ng beripikasyon ng tao para sa mahahalagang aksyon.
• Mga mekanismo ng feedback – Patuloy na pinapabuti batay sa input at pagmo-monitor ng user.‍
• Pagsunod at audit trail – Nagtatala ng mga desisyon at aksyon para matugunan ang mga regulasyon.

Ano ang mga halimbawa ng paggamit ng AI agents?

Maging totoo tayo: Maaari mong gamitin ang AI agent para sa kahit ano.

Dahil sa kakayahan nitong magbago-bago, makakatulong ang AI agent na gawing mas mahusay ang alinmang proseso mula simula hanggang dulo.

Napakaraming halimbawa ng AI agents sa totoong mundo.

Kahit sa pinakamatitigas na industriya – gaano man kakomplikado ang daloy ng trabaho, may bahagi nito na kayang tulungan ng AI agent.

Ang isang crypto AI agent ay maaaring magbantay ng galaw ng merkado, magsagawa ng trades, o magbigay ng real-time na pagsusuri ng portfolio. Ang isang AI digital marketing agent ay maaaring mag-optimize ng ad spend at mag-analisa ng engagement data.

Matagal na kaming nagde-deploy ng AI agents sa lahat ng industriya na maiisip mo.

Kahit kailangan mo ng enterprise bot o AI agent para sa maliit na negosyo, narito ang ilan sa mga pinakakaraniwang gamit ng AI agents.

Serbisyo sa Customer

Isa sa mga pinakakaraniwang gamit ng AI agents ay ang simpleng customer support bot.

Maaaring ituro ng mga virtual agent na ito ang mga customer sa partikular na patakaran, magbigay ng personalisadong mungkahi ng produkto, o mag-asikaso ng mga gawain sa account gaya ng pag-reset ng password.

Karaniwan na ngayon para sa mga kumpanya na mag-alok ng customer service chatbots – pero ang mga rule-based na chatbot noon ay madalas na nakakasira ng imahe ng brand. Sa ngayon, mga dynamic na LLM agent na ang naglilingkod sa mga user ng organisasyon.

Papasok na tayo sa pagtatapos ng AI chatbots at pagsikat ng AI agents. Kahit ang mga customer support bot ay kailangang mag-level up.

Lead Generation

Karamihan sa mga AI agent na ginagamit sa Botpress – sa panahon ng pagsulat na ito – ay mga uri ng lead generation agent.

Ang mga lead gen agent ay bahagi ng AI sales agents.

Madalas silang nagbibigay ng mahalagang impormasyon sa mga user at nangongolekta ng kwalipikadong leads, na ipinapasa sa sales team nang hindi na kailangan ng manu-manong interbensyon.

Ang Waiver Group, isang healthcare consulting firm, ay nagawang dagdagan ng 25% ang kanilang leads matapos gumamit ng bot kapalit ng kanilang ‘contact us’ forms.

Nakikipag-usap si Waiverlyn sa mga bisita ng website, kinikilala ang mga lead, at nagbu-book ng mga event sa Google Calendar – lahat ito nang walang interbensyon ng tao.

Pamamahala ng Kaalaman

Isang gamit na mas mainam sa bot kaysa tao, ang pamamahala ng kaalaman ay maaaring sumaklaw mula sa internal na dokumentasyon hanggang sa mga self-service system para sa customer.

Nasasayang ang oras ng mga empleyado sa paghahanap ng mahalagang impormasyon na nakatago sa wiki, PDF, email, o support ticket. Kayang sagutin ng AI agent ang natural na tanong gamit ang kaugnay na impormasyon sa account, patakaran, o hakbang sa troubleshooting.

Sa panig ng customer, maaaring ganito ang hitsura ng isang insurance bot na tumutulong sa user na hanapin ang tamang form at gabay.

Orkestrasyon ng Workflow at Gawain

Hindi lang basta nag-e-execute ng isang aksyon ang workflow at task orchestration AI agents — sila ang nag-uugnay ng maraming hakbang sa iba’t ibang sistema. (Minsan itong tinatawag na AI orchestration.)

• Maaaring awtomatikong gumawa ng purchase request ang isang procurement AI agent, suriin ito laban sa budget, at ipadala para sa pag-apruba ng manager bago mag-order.
• Sa HR, maaaring mag-iskedyul ng training, maglaan ng access sa software, at mag-set up ng payroll para sa bagong empleyado ang isang onboarding AI agent nang hindi na kailangan ng manu-manong aksyon.
• AI agents sa IT ay maaaring mag-ayos ng mga support ticket, magsuri ng mga log ng sistema, at magtaas ng hindi nareresolbang isyu sa mga engineer.

Sa halip na magdugtong-dugtong ng iba’t ibang automation tool para sa bawat proseso, nagsisilbing sentralisadong tagapag-ugnay ang AI agents — sila ang humahawak ng buong workflow, gumagawa ng desisyon sa real-time, at umaangkop kapag nagbabago ang sitwasyon.

Ganitong uri ng AI workflow automation ang isa sa pinakakaraniwang gamit ng AI agents.

Madaling gamitin ang artificial intelligence sa maliliit na araw-araw na gawain na kumakain ng oras ng mga knowledge worker.

Developer Co-Pilots

Lalong nagiging mahalaga ang AI agents para sa mga developer, pinapabilis ang pag-code, pag-debug, at paggawa ng dokumentasyon.

Kayang mag-autocomplete ng code, mag-flag ng error, at magmungkahi ng optimization ng co-pilot AI sa real time.

Bukod sa pag-code, tumutulong din ang mga agent na ito sa pag-review ng pull request, pag-check ng seguridad, at pagsubaybay ng dependencies.

Para sa mga engineering team, ang AI co-pilots ay nangangahulugang mas mabilis na development cycle, mas kaunting bug, at mas kaunting oras sa paulit-ulit na gawain.

Virtual Assistants

Minsan, kailangan mo lang talaga ng dagdag na tulong.

Isang tumutulong sa pananaliksik, pagsusuri ng mga sukatan, o pagsasama-sama ng impormasyon. Maaaring kailangan mo ng personal na tagapag-iskedyul para magpadala ng paalala sa mga paparating na gawain, o assistant na kayang gumawa ng draft ng email at mag-summarize ng report.

Ang mga puwang na ito ay maaaring punan ng AI agent assistants, mga software program na gumagawa ng gawain para sa iyo.

Pamilyar na sa atin ang konsepto ng AI assistant – tulad nina Siri at Alexa (ang pinakasikat na voice assistants ngayon).

Pinapahintulutan ng mga AI agent ang susunod na hakbang sa mas malalim na personalisadong pagpaplano.

Kung nagpaplano ka ng bakasyon, ang isang AI travel agent na katulong ay hindi lang magmumungkahi ng mga destinasyon at maghahanap ng mga hotel, kundi pipili rin ng pinakamainam na flight at hotel – at siya na rin ang magbu-book para sa iyo.

Ano ang mga benepisyo ng AI agents?

1. Napapalawak at nababagay

Hindi limitado ang AI agents sa mahigpit na mga daloy ng trabaho. Pinipili nila nang dinamiko ang mga kasangkapan, API, at modelo batay sa konteksto, kaya mas nababagay sila sa iba’t ibang sitwasyon.

2. Awtomatikong paggawa ng desisyon

Sa halip na itakda lahat ng daloy, ang AI agents ay gumagawa ng mga desisyon nang real-time at tinatapos ang mga gawain mula simula hanggang dulo. Mas mabilis silang buuin at mas episyente kapag ginagamit na.

3. Kayang i-scale sa iba’t ibang gamit

Ang isang AI agent na ginawa para sa customer support ay maaaring palawakin para sa sales, panloob na proseso, o HR automation nang hindi kailangang buuin muli.

4. Laging available

Tuloy-tuloy ang operasyon ng mga AI agent, gumagawa ng mga gawain, sumasagot sa mga gumagamit, at nagpapatakbo ng mga daloy ng trabaho nang walang tigil.

5. Matipid sa malakihang operasyon

Binabawasan ng AI agents ang pangangailangan sa malalaking manu-manong team sa customer support, sales, at panloob na operasyon habang pinananatili ang mataas na kalidad ng serbisyo.

6. Awtomasyon mula simula hanggang dulo

Hindi lang sumasagot sa tanong ang AI agents; nagpapatakbo sila ng mga daloy ng trabaho, nagpapasimula ng aksyon sa mga CRM, namamahala ng mga pag-apruba, at gumagawa ng tunay na desisyon, kaya nababawasan ang mga sagabal sa operasyon.

7. Madaling integrasyon sa mga sistema

Kumokonekta ang AI agents sa mga kasangkapan tulad ng Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack, at mga proprietary na sistema, kaya nagkakaroon ng iisang tumpok ng teknolohiya.

8. Mas mabilis na pagkuha ng halaga (TTV)

Hindi tulad ng tradisyonal na automation, natututo ang AI agents mula sa mga interaksyon at patuloy na humuhusay, kaya mas mabilis ang deployment at ROI.

9. Mas tumpak at sumusunod sa patakaran

Kayang sundin ng AI agents ang mga gabay ng brand, legal na balangkas, at lohika ng desisyon, kaya siguradong sumusunod sila sa mga polisiya ng negosyo.

Mga Uri ng AI Agents

‍May iba’t ibang uri ng AI agents – ang tamang pipiliin ay depende sa gawain na kailangan.

Multi-Agent Systems

Ang mga multi-agent systems (MAS) ay binubuo ng maraming AI agents na nagtutulungan para makamit ang mas malalaking layunin.

Karaniwan, ang mga sistemang ito ay dinisenyo para sa mga gawain na masyadong malaki, komplikado, o kalat-kalat para pamahalaan ng isang AI agent lang. Ang tamang AI agent routing ang nagsisiguro na ang tamang gawain ay napupunta sa tamang agent.

Ang bawat agent sa isang multi-agent system ay maaaring kumilos nang mag-isa, nakakaramdam at nakakaunawa ng kapaligiran, gumagawa ng desisyon, at kumikilos para matupad ang layunin nito.

Sinusuri ang bisa ng MAS gamit ang AI agent eval systems, na maaaring maglaman ng parehong dami at kalidad ng pananaw.

Halimbawa, maaaring gumamit ang isang market research firm ng MAS kung saan isang agent ang kumukuha ng industry reports, isa ang naglalabas ng mahahalagang insight, pangatlo ang gumagawa ng buod para sa kliyente, at pang-apat ang nagbabantay ng katumpakan ng datos at pinapahusay ang resulta sa paglipas ng panahon.

Simple Reflex Agents

Ang mga simple reflex agents ay gumagana batay sa itinakdang mga patakaran ng kondisyon at aksyon. Tumutugon sila sa kasalukuyang nararamdaman at hindi isinasaalang-alang ang nakaraan.

Angkop sila para sa mga gawain na may limitadong komplikasyon at kakayahan. Halimbawa ng simple reflex agent ay isang smart thermostat.

‍

Model-Based Reflex Agents

Ang mga model-based agents ay may panloob na modelo ng kanilang kapaligiran at gumagawa ng desisyon batay sa pagkaunawa ng modelong ito.

Dahil dito, kaya nilang hawakan ang mas komplikadong mga gawain.

Ginagamit sila sa pagbuo ng teknolohiya ng self-driving car, dahil kaya nilang mangolekta ng datos tulad ng bilis ng sasakyan, distansya sa sinusundan, at paparating na stop sign. Makakagawa ang agent ng tamang desisyon kung kailan magpreno batay sa bilis ng sasakyan at kakayahan nitong magpreno.

Utility-Based Agents

Ang mga utility-based agents ay gumagawa ng desisyon batay sa inaasahang pakinabang ng bawat posibleng aksyon.

Karaniwan silang ginagamit kapag kailangang timbangin ang iba’t ibang opsyon at piliin ang may pinakamataas na pakinabang.

Kung gusto mong magrekomenda ang agent ng mga bagay – tulad ng kurso ng aksyon o iba't ibang uri ng computer para sa partikular na gawain – makakatulong ang utility-based agent.

Learning Agents

Ang mga learning agent ay dinisenyo para gumana sa hindi kilalang kapaligiran. Natututo sila mula sa karanasan at inaangkop ang kilos nila sa paglipas ng panahon.

Madalas gamitin ang deep learning at neural networks sa pagbuo ng learning agents.

Karaniwan silang ginagamit sa e-commerce at streaming platform para sa mga personalized na rekomendasyon, dahil natututo sila sa mga gusto ng user habang tumatagal.

Belief-Desire-Intention Agents

Ang mga Belief-Desire-Intention agent ay ginagaya ang kilos ng tao sa pamamagitan ng pagpapanatili ng paniniwala tungkol sa kapaligiran, mga hangarin, at layunin. Kaya nilang magplano at magdesisyon, kaya bagay sila sa mas komplikadong sistema.

Logic-Based Agents

Ang mga logic-based agent ay gumagamit ng deduktibong pag-iisip para magdesisyon, kadalasan batay sa mga patakaran ng lohika. Angkop sila para sa mga gawain na nangangailangan ng masalimuot na lohikal na pag-aanalisa.

Goal-Based Agents

Ang mga goal-based agent ay kumikilos para makamit ang kanilang layunin at kayang baguhin ang kilos batay dito. Mas nababagay sila sa paggawa ng desisyon batay sa magiging epekto ng kasalukuyang aksyon.

Karaniwang aplikasyon ng goal-based agent ay sa robotics – tulad ng agent na nagna-navigate sa warehouse. Maaari nitong suriin ang mga posibleng daan at piliin ang pinakamabisang ruta patungo sa destinasyon ng layunin.

Paano Magpatupad ng AI Agents sa 5 Hakbang

Depende sa iyong sitwasyon, may dalawang pagpipilian ka: maaari kang bumili ng AI agent o gumawa ng sarili mong AI agent.

Kung gusto mong bumili, tingnan ang mga certified agencies at freelancers na maaaring gumawa ng custom na AI agent para sa iyo.

Pero kung gusto mong gamitin ang mga resources na meron ka, hindi ganoon kahirap gumawa ng AI agent gaya ng iniisip mo. Maraming AI agent frameworks at LLM agent frameworks na akma sa antas ng iyong kaalaman.

Hakbang 1: Tukuyin ang pilot use case

“Magkaroon tayo ng AI agent!” Kung ito ang sinabi ng boss mo matapos mabasa ang mga balita tungkol sa ‘taon ng AI agents’, nasa iyo ang desisyon kung anong AI agent ang dapat subukan.

Madaling madala sa hype, pero ang pinakamainam ay magsimula sa malinaw at mataas ang epekto na use case.

Isaalang-alang kung saan makakabawas ng trabaho, makakapagpahusay ng katumpakan, o makakatulong sa paggawa ng desisyon ang agent, gaya ng lead qualification, customer support, o panloob na paghahanap ng impormasyon.

Ang matibay na pilot use case ay dapat sapat na makitid para mabilis maipatupad pero mahalaga para makita ang epekto.

Ang tamang pagpili ay magpapadali sa pagkuha ng suporta, pagpapatunay ng ROI, at paglatag ng pundasyon para sa mas malawak na paggamit ng AI.

Hakbang 2: Hanapin ang tamang platform

Ang tamang kasangkapan ay nakadepende sa iyong sitwasyon – gaano karami ang in-house na kaalaman ninyo? Gaano karami ang oras? Ano ang gusto mong magawa ng agent (hindi lang para sa pilot use case, kundi pangmatagalan)?

Sa karamihan ng kaso, mas mainam gumamit ng AI platform kaysa magsimula mula sa wala.

Madalas, ang pinakamainam na piliin ay isang vertical, flexible na platform: isang software na nagbibigay-daan para gumawa ng anumang use case at kumonekta sa anumang panlabas na kasangkapan.

Maaari mong tingnan ang aming listahan ng pinakamahusay na AI agent building tools, pinakamahusay na chatbot platforms, o kahit ang pinakamahusay na open source platforms. Pero aaminin ko – mas kampi talaga ako sa amin.

Ginagamit ang Botpress ng 35% ng Fortune 500 companies at 500,000+ na tagabuo.

Matagal na kaming naglalagay ng AI agents, at libre itong gamitin, kaya wala ka talagang mawawala.

Hakbang 3: I-integrate ang mga kasangkapan

Kung ang AI agent mo ay gagawa ng Hubspot leads, magsisimula ka sa pag-integrate ng AI platform mo sa Hubspot.

Bagamat may mga naka-integrate nang koneksyon ang isang mahusay na plataporma, may mga natatanging gamit na mangangailangan ng karagdagang pag-aangkop para sa mga konektor ng iyong ahente.

Kung pinagsasama-sama ng iyong team ang iba’t ibang sistema—mga panloob na kasangkapan man o third-party na software—maaaring magsilbing AI tagapag-ugnay ang iyong ahente, na tinitiyak ang maayos na pagsasabay-sabay ng mga plataporma.

Hakbang 4: Subukan at pinuhin

Ang ikaapat na hakbang ay ang masusing pagsubok sa iyong ahente gamit ang mga built-in na kasangkapan sa pagsusuri ng iyong plataporma.

Ayusin ang mga parameter, paraan ng pagtatanong, at daloy ng trabaho batay sa resulta ng pagsusuri upang matiyak na mahusay ang pagganap ng ahente sa totoong sitwasyon.

Hakbang 5: I-deploy at bantayan

Bagamat madalas bigyang-diin ang paggawa at pag-deploy, huwag balewalain ang kahalagahan ng pangmatagalang pagbabantay gamit ang bot analytics.

Dapat may kasamang mga kasangkapan sa pagbabantay ang iyong plataporma para subaybayan ang interaksyon at pagganap ng iyong ahente matapos itong i-deploy.

Mangolekta ng mga pananaw at pinuhin ang setup kung kinakailangan, gamit ang anumang mekanismo ng feedback na inaalok ng plataporma.

At tandaan: ang pinakamahusay na AI ahente ay nangangailangan ng mga update. Ilan sa mga pinakamagagaling na AI ahente sa larangan ay na-update na ng daan-daang beses mula nang unang ilabas.

Mas tataas ang ROI mo habang mas pinapabuti mo ang iyong ahente.

Pinakamahuhusay na Gawi sa Pagpapatupad

May ilang taon nang karanasan ang aming Customer Success team sa pag-deploy ng mga chatbot at AI ahente. Nakakita na sila ng maraming karaniwang pagkakamali sa pag-deploy ng AI ahente, mula sa kakulangan sa badyet hanggang sa labis na pangako.

Magsimula sa maliit, saka palawakin

Papasok na tayo sa panahon ng mga organisasyong pinahusay ng AI—ngunit walang biglang lilipat agad. Magsimula sa isang matibay na pilot use case na madaling magtagumpay bago palawakin ang iyong AI ahente.

Tinutukoy namin ito bilang Paraan ng Gapang-Lakad-Takbo. Maaari mong basahin pa ito sa aming Blueprint para sa Pagpapatupad ng AI Ahente.

Tiyakin ang mataas na kalidad ng pinagkukunan ng datos

Gaya ng kasabihan: basura ang ipinasok, basura ang lalabas. Kung hindi mula sa maayos na database kumukuha ng impormasyon ang iyong AI ahente, limitado ang magiging epekto nito.

Kung ginagamit ng iyong ahente ang Hubspot para subaybayan ang mga deal cycle at suriin ang mga predictor ng closed-won at closed-lost, kailangang maging masinop ang iyong mga sales rep sa pagsubaybay sa mga tawag at datos ng kanilang mga prospect.

Magtakda ng malinaw na KPI at sukatan ng tagumpay

Mahirap malaman kung gaano kaepektibo ang iyong AI ahente kung hindi mo masukat nang tama ang epekto nito.

Itakda ang mga KPI mula sa simula—maaaring ito ay katumpakan ng sagot, oras na natipid, conversion rate, o pagbawas ng gastos. Ang mga benchmark na ito ang gagabay sa pagpapabuti at magpapakita ng ROI.

Gamitin ang RAG

Ang paggamit ng retrieval-augmented generation ay nagbibigay-daan sa iyong AI ahente na ibatay ang mga sagot nito sa pinakabagong datos, gaya ng knowledge base ng kumpanya, CRM, o dokumentasyon.

Binabawasan nito ang posibilidad ng maling sagot, at tinitiyak na tama at akma sa konteksto ang mga tugon.

Ano ang mga panganib ng AI ahente?

Mga Panganib sa Pagsunod

Dapat sumunod ang mga AI ahente sa mga regulasyon gaya ng GDPR, HIPAA, SOC 2, at mga patakaran ng industriya.

Isa sa mga pangunahing dahilan kung bakit mas pinipili ng mga gumagawa na lumikha ng AI ahente sa mga plataporma kaysa magsimula mula sa simula ay ang mga panganib sa pagsunod.

Kung hindi AI compliance ang trabaho mo, mas mainam na ipaubaya ito sa mga eksperto.

Ang maling paghawak ng datos ng user, hindi pag-log ng mga desisyon, o paggawa ng mga sagot na hindi sumusunod sa regulasyon ay maaaring magdulot ng legal at pinansyal na problema.

Mga Hallucination

Ang mga hallucination ay kapag ang mga conversational AI system ay gumagawa ng maling o nakalilitong impormasyon.

Ang mga pagkakamaling ito ang naging sentro ng mga iskandalo tulad ng insidente ng Air Canada chatbot o ng bot na nagbenta ng Chevy Tahoe sa halagang $1.

Bihirang mag-hallucinate ang mga AI ahenteng maingat ang pagkakagawa. Posibleng mapanatili ang kalidad ng mga sagot gamit ang retrieval-augmented generation, beripikasyon ng tao, o mga verification layer. Sa katunayan, may ilang paraan para mapanatiling walang hallucination ang AI ahente.

Kakulangan ng Paliwanag

Kung gumagawa ng desisyon ang AI ahente, dapat maunawaan ng iyong team kung paano at bakit.

Ang isang black-box na sistema na nagbibigay ng resulta nang walang paliwanag ay maaaring magdulot ng kawalan ng tiwala, mahirap tukuyin ang mga error, tiyakin ang pagsunod, o pagbutihin ang pagganap.

Lalo nang mahalaga ang paliwanag para sa mga industriyang may regulasyon, kung saan kailangang masuri ang mga desisyon.

Makakatulong ang mga teknik tulad ng pag-log ng pag-iisip ng ahente, pagpapakita ng mga pinagkunan, at paglalagay ng human-in-the-loop validation upang mapanatiling malinaw at responsable ang mga desisyong pinapatakbo ng AI.

Kung walang paliwanag na kasama, mas gugugol ng oras ang iyong team sa pagpapaliwanag ng kilos ng ahente kaysa makinabang dito.

Tuloy-tuloy na mga Pangangailangan

Hindi ‘set and forget’ na mapagkukunan ang AI ahente.

Isa itong tunay na software project na nangangailangan ng tuloy-tuloy na pagbabantay at pagpapabuti sa paglipas ng panahon. Kailangan talaga ang maintenance, at kapag napabayaan, maaaring bumagsak ang tagumpay ng ahente.

Ang magandang balita, ito lang ay magiging problema kung hindi ito napaghandaan ng iyong team. Kung handa kang mag-invest sa AI, madaling makita ang balik ng tuloy-tuloy na pangangailangan para sa AI ahente.

3 Katangian ng AI Ahente

1. Awtonomiya

Kayang gumana ng AI ahente nang walang interbensyon ng tao, gumagawa ng desisyon at kumikilos nang mag-isa.

Dahil sa awtonomiya, kayang hawakan ng AI ahente ang masalimuot na gawain at gumawa ng desisyon sa totoong oras kung paano pinakamahusay na tapusin ang proseso, nang hindi kinakailangang i-code ng tao ang bawat hakbang.

Bagamat maaaring magdala ng larawan ng HAL 9000, ang nagsasalitang computer mula sa 2001: A Space Odyssey, umaasa pa rin ang AI ahente sa tagubilin ng tao.

Kailangan pa ring maglaan ng oras ang user o developer para sabihin sa ahente ang gagawin—ngunit ang ahente ang maghahanap ng paraan kung paano ito pinakamahusay na matatapos.

2. Patuloy na Pagkatuto

Mahalaga ang feedback para sa patuloy na pagbuti ng AI ahente.

Maaaring magmula ang feedback na ito sa dalawang pinagmulan: isang kritiko o sa mismong kapaligiran.

Maaaring tao o isa pang AI system ang kritiko na sumusuri sa pagganap ng ahente. Ang kapaligiran ng AI ahente ay maaaring magbigay ng feedback sa anyo ng resulta ng mga kilos ng ahente.

Dahil sa feedback loop na ito, nakakaya ng ahente na umangkop, matuto mula sa karanasan, at gumawa ng mas magagandang desisyon sa hinaharap.

Matututo itong lumikha ng mas magagandang resulta habang dumarami ang karanasan nito. Dahil sa kakayahan nilang matuto at magbago, kayang umangkop ng AI ahente sa mabilis na nagbabagong kapaligiran.

3. Tumutugon at maagap

Ang AI ahente ay parehong tumutugon at maagap sa kanilang kapaligiran.

Dahil tumatanggap sila ng sensory input, kaya nilang baguhin ang kilos batay sa pagbabago sa paligid.

Halimbawa, kayang maramdaman ng isang smart thermostat kung lumalamig ang silid dahil sa biglaang bagyo. Bilang tugon, babawasan nito ang lakas ng air conditioning.

Ngunit maagap din ito—kung sumisikat ang araw sa isang silid halos pareho ang oras bawat araw, maagap nitong tataasan ang air conditioning kasabay ng pag-init ng araw.

Mag-deploy ng AI ahente sa susunod na buwan

Pinapadali ng AI ahente ang mga gawaing may maraming hakbang sa anumang workflow—kung hindi mo ito ginagamit para alisin ang hindi episyente, siguradong ginagamit na ito ng mga kakumpitensya mo.

Ang Botpress ay isang napakalawak na nababagong plataporma ng AI ahente na ginagamit ng mga developer at negosyo. Mayroon itong library ng mga naka-integrate na koneksyon, isang Discord builder community na higit 30,000, at taon ng karanasan sa pag-deploy ng mga totoong use case.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

Mga Madalas Itanong

Ano ang karaniwang pagkakamali ng mga negosyo kapag unang nagde-deploy ng AI ahente?

Karaniwang pagkakamali ng mga negosyo ang maglunsad ng AI ahente nang walang malinaw na use case o nasusukat na pamantayan ng tagumpay, na kadalasang nagreresulta sa mababang pakikilahok at limitadong epekto. Marami rin ang itinuturing ang AI ahente bilang isang minsanang deployment sa halip na isang sistemang nangangailangan ng regular na pag-update at pagpipino upang manatiling epektibo.

Gaano katagal at magkano ang dapat ilaan para sa pilot ng AI ahente?

Karaniwang mailulunsad ang isang nakatutok na pilot project sa loob ng 2 hanggang 6 na linggo, gamit ang $300 hanggang $700, lalo na kung gumagamit ng no-code o low-code na plataporma.

Anong mga uri ng pag-log o audit trail ang dapat kong ipatupad?

Dapat mong i-log ang bawat input ng user, mga desisyon ng ahente, mga ginawang aksyon, at lahat ng tawag sa API, kasama ang oras at pagkakakilanlan ng user para sa madaling pagsubaybay. Para sa mas malinaw na transparency at diagnostic, mainam ding isama ang mga hakbang ng pag-iisip o confidence score kung mayroon.

Ano ang itsura ng human-in-the-loop (HITL) sa aktwal na paggamit?

Sa aktwal, ang HITL ay nangangahulugang humihinto muna ang AI agent para humingi ng input mula sa tao sa mga partikular na desisyon, tulad ng pag-apruba, pag-akyat ng kaso, o kung hindi malinaw ang sitwasyon, bago magpatuloy. Ito ay nagsisilbing panigurado na may tao pa ring sumisilip kapag may hindi tiyak na aksyon.

Maaari bang suportahan ng isang AI agent ang maraming departamento (hal. HR at Sales)?

Oo, maaaring maglingkod ang isang AI agent sa maraming departamento basta’t maayos ang paghihiwalay ng konteksto, malinaw ang tagubilin para sa bawat tungkulin, at matalino ang pag-ruta ng mga tanong. Madalas, nagsisimula ang mga organisasyon sa isang departamento at unti-unting pinapalawak ang kakayahan ng agent para maiwasan ang kalituhan o pag-overlap.