Ang Mga Kakayahang Kailangan Mo Upang Bumuo ng Mga Ahente ng AI sa 2025

Ano ang Matututuhan:

• Paano inuuri ng AI ang input ng user sa mga paunang natukoy na layunin.
• Nakabatay sa keyword kumpara sa pagtukoy ng layunin na nakabatay sa machine learning.
• Pagbubuo ng mga fallback na layunin upang mahawakan ang mga edge na kaso at maiwasan ang pagkalito ng AI.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Nagtanong ang isang user, "Maaari ko bang ibalik ang aking order?" ngunit ang ahente ng AI ang nagti-trigger sa layunin ng "track order."
• Ayusin: Pagsasanay sa AI na may higit pang mga halimbawa ng mga pagkakaiba-iba ng layunin at pagpino sa pagkilala sa entity.
• Epekto: Tamang kinilala ng AI ang "pagbabalik" bilang naiiba sa "track", na nagpapahusay sa katumpakan ng pagtugon.

Ano ang Matututuhan:

• Pagdidisenyo ng mga pag-uusap na nakabatay sa daloy na natural.
• Paggamit ng memorya at mga variable upang gawing dynamic ang mga pag-uusap.
• Pagkonekta sa mga panlabas na API at database upang mapahusay ang pagpapagana ng bot.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Ang isang lead-generation chatbot ay humihingi ng pangalan ng kumpanya ng isang user ngunit nakalimutan ito sa ibang pagkakataon sa pag-uusap.
• Ayusin: Pag-iimbak ng pangalan ng kumpanya sa isang variable ng session para ma-refer ito nang dynamic.
• Epekto: Pina-personalize ng chatbot ang mga follow-up na mensahe, pagpapabuti ng karanasan ng user at mga rate ng conversion.

Ano ang Matututuhan:

• Pag-unawa sa mga REST API—mga endpoint, authentication, at mga istruktura ng kahilingan/tugon.
• Pangangasiwa sa mga webhook upang mag-trigger ng mga pagkilos kapag may mga kaganapan.
• Paggawa ng mga secure na tawag sa API upang maiwasan ang mga pagtagas ng data at pang-aabuso.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Ang isang chatbot ay dapat na magbigay ng real-time na mga presyo ng stock ngunit palaging tumutugon sa hindi malinaw na mga numero.
• Ayusin: Ikonekta ang chatbot sa isang live na stock market API sa halip na umasa sa static na preloaded na data.
• Epekto: Nakakakuha ang mga user ng tumpak, real-time na mga update sa stock sa halip na hindi malinaw at wala sa konteksto na impormasyon.

Ano ang Matututuhan:

• Pagkilala sa maling pag-uuri ng layunin at pagpino ng data ng pagsasanay.
• Mga pagkabigo sa pag-debug ng API—pagsubaybay sa mga error sa kahilingan at mga isyu sa pagpapatotoo.
• Paggamit ng mga log at history ng pag-uusap upang matukoy kung bakit hindi inaasahang kumikilos ang isang ahente ng AI.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Ang isang chatbot ay humihinto sa pagtugon sa tuwing humihingi ang isang user ng mga detalye ng produkto.
• Ayusin: Sinusuri ang mga log ng API at nalaman na nag-expire na ang API key, na nagiging sanhi ng pagkabigo ng mga kahilingan.
• Epekto: Ang pag-aayos sa API key ay nagpapanumbalik ng paggana ng chatbot, na pumipigil sa downtime para sa mga user.

Ano ang Matututuhan:

• Pagtukoy ng bias sa mga output ng AI at pagpapatupad ng mga filter ng moderation.
• Pag-set up ng mga guardrail upang maiwasan ang mga nakakapinsala o mapanlinlang na tugon.
• Pagsubaybay sa mga loop ng feedback ng user upang patuloy na mapabuti ang gawi ng AI.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Tinanong ang isang financial AI assistant, "Ano ang pinakamagandang opsyon sa pautang para sa akin?" ngunit inuuna ang mga pautang na may mataas na interes dahil ang data ng pagsasanay nito ay kumakatawan sa mga promosyon ng tagapagpahiram kaysa sa benepisyo ng consumer.
• Ayusin: Ang AI ay nagsusuri ng mga uri ng pautang upang matiyak na ang mga rekomendasyon ay nagbibigay-priyoridad sa mga pangangailangan ng user kaysa sa bias na data.
• Epekto: Pinipigilan ang algorithmic bias mula sa mga skewing na rekomendasyon at tinitiyak na ang AI ay nagbibigay ng patas, user-centric na payo.

Ano ang Matututuhan:

• Pag-istruktura ng mga ahente ng AI upang gumana nang nakapag-iisa o bilang bahagi ng isang multi-agent system.
• Pamamahala ng estado at memorya para sa matagal na pag-uusap.
• Pagdidisenyo ng mga ahente ng AI na maaaring makipag-ugnayan sa mga panlabas na database at mga tool sa automation.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Pinangangasiwaan ng AI ticketing system ang mga pangunahing query, ngunit kapag humingi ang user ng mga detalye ng account, nabigo itong makuha ang data mula sa CRM dahil kulang ang partikular na ahente ng mga kinakailangang pahintulot.
• Ayusin: Ang AI system ay muling idinisenyo upang italaga ang mga pinaghihigpitang query sa isang awtorisadong serbisyo ng backend sa halip na subukan ang kahilingan nang direkta.
• Epekto: Nananatiling secure ang AI habang nagbibigay pa rin ng mga kapaki-pakinabang na tugon , walang putol na nagbibigay ng mga sensitibong kahilingan nang hindi sinisira ang daloy ng pag-uusap.

Ano ang Matututuhan:

• Pagbabawas ng latency sa mga tawag sa API sa pamamagitan ng pag-cache ng mga madalas na hinihiling na data.
• Pagsasaayos ng mga parameter LLM (temperatura, mga limitasyon ng token) para sa kahusayan.
• Pag-optimize ng pagpapatupad ng daloy ng trabaho upang maiwasan ang mga hindi kinakailangang mga loop o kalabisan na mga query.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Ang isang FAQ bot na pinapagana ng AI ay tumatagal ng 5 segundo at $0.2 na dagdag para masagot ang mga simpleng query, nakakadismaya na mga user at iyong wallet sa mahabang panahon.
• Ayusin: Ini-cache ng system ang mga madalas na tugon at inuuna ang logic na nakabatay sa panuntunan para sa mga karaniwang query sa halip na ipadala ang lahat sa isang LLM . ‍
• Epekto: Bumababa ang oras ng pagtugon sa wala pang 1 segundo , pinapahusay ang karanasan ng user at binabawasan ang mga gastos sa API.

Ano ang Matututuhan:

• Pag-automate ng pagsubok sa ahente ng AI upang mahuli ang mga isyu bago i-deploy.
• Paggamit ng kontrol sa bersyon upang subaybayan at pamahalaan ang mga pagbabago sa workflow ng AI.
• Pag-deploy ng mga update nang hindi sinisira ang kasalukuyang functionality.

Halimbawa:

• Problema: Ang pag-update ng chatbot ay sumisira sa isang mahalagang daloy ng user , ngunit walang rollback system sa lugar. ‍
• Ayusin: Ang pagpapatupad ng pipeline ng CI/CD ay nagsisiguro na ang mga bagong bersyon ay nasubok sa isang staging environment bago maging live. ‍
• Epekto: Ang mga update ay mas maayos, mas ligtas, at agad na nababaligtad kung sakaling magkaroon ng mga isyu.

Ano ang Matututuhan:

• Pamamahala ng mga base ng kaalaman at feedback loop para sa pagpapabuti ng ahente.
• Pagtitiyak na ang mga daloy ng trabaho ay naa-update na may kaugnay, malinis na data.
• Paggamit ng pag-log at pagsubaybay upang subaybayan ang katumpakan ng AI at kasiyahan ng user.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Ang isang chatbot ay patuloy na nagbibigay ng hindi napapanahong impormasyon ng patakaran dahil umaasa ito sa isang static na dataset.
• Ayusin: Ang AI ay ina-update gamit ang isang retrieval-augmented generation (RAG) module na kumukuha ng pinakabagong data mula sa CMS ng kumpanya sa pamamagitan ng isang knowledge base. ‍
• Epekto: Palaging nagbibigay ang bot ng tumpak, real-time na mga tugon nang walang manu-manong interbensyon.

Ano ang Matututuhan:

• Pag-secure ng mga tawag sa API at mga paraan ng pagpapatunay upang maiwasan ang hindi awtorisadong pag-access.
• Pagpapatupad ng pagpapatunay ng input upang maiwasan ang agarang pag-atake ng iniksyon.
• Tinitiyak ang pagsunod sa mga regulasyon tulad ng GDPR, SOC 2, at mga alituntuning partikular sa industriya.

Halimbawang Sitwasyon:

• Problema: Isang sales AI assistant ang naglalantad ng sensitibong data ng customer dahil hindi na-filter nang maayos ang mga tugon ng API.
• Ayusin: Ang system ay ina-update upang i-redact ang mga sensitibong field bago magpadala ng mga tugon, na tinitiyak na walang pribadong impormasyon ang nakalantad. ‍
• Epekto: Ang AI ay nananatiling sumusunod, secure, at pinagkakatiwalaan ng mga user.

Paano Manatiling Nauuna:

• Sundin ang AI research papers, GitHub repos, at developer forums para subaybayan ang mga bagong tagumpay.
• Mag-subscribe sa mga newsletter tulad ng Import AI , The Neuron , at Hugging Face 's blog para sa mga regular na insight.
• Subaybayan ang Hugging Face , Botpress , at LangChain update para magamit ang pinakabagong mga modelo at tool.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng isang ahente ng AI at isang chatbot?

Karaniwang nakikipag-chat lang ang isang chatbot, sinasagot nito ang mga tanong. Ang isang ahente ng AI , sa kabilang banda, ay nakakaunawa ng layunin, makakagawa ng mga aksyon (tulad ng pagtawag sa mga API), at aktwal na gumawa ng mga bagay para sa iyo, hindi lamang makipag-usap.

Paano ako magpapasya kung gagamit ng platform na walang code kumpara sa custom na code?

Kung mabilis kang gumagalaw o wala kang mga mapagkukunan ng dev, perpekto ang mga tool na walang code para sa karamihan ng mga kaso ng paggamit. Gumamit ng custom na code kapag kailangan mo ng super-specific na gawi o mahigpit na pagsasama ng system.

Gaano karaming oras ang karaniwang kinakailangan upang makabuo ng isang ganap na gumaganang ahente ng AI?

Kung gumagamit ka ng magandang platform tulad ng Botpress , maaari kang magkaroon ng isang simpleng tumatakbo sa loob ng isang oras o dalawa. Ang isang mas advanced na ahente na may mga pagsasama ay maaaring tumagal ng ilang araw hanggang isang linggo.

Ano ang pinakamahusay na mga kaso ng paggamit upang magsimula kapag natutong bumuo ng mga ahente ng AI?

Magsimula sa lead gen, FAQ bot, o mga scheduler ng appointment. Ang mga ito ay simple, sobrang kapaki-pakinabang, at nagtuturo sa iyo ng mga pangunahing bloke ng gusali tulad ng layunin, memorya, at API trigger.

Paano ko madarama na mas tao ang aking ahente ng AI nang hindi nawawala ang pagiging maaasahan?

Bigyan ito ng magiliw na tono, tandaan ang mga detalye ng user, at natural na tumugon — ngunit laging panatilihin itong malinaw at sa punto. Ang pagiging matulungin ay higit pa sa pagiging matalino sa bawat oras. Tingnan ang ilang iba pang mga paraan na maaari mong gawing mas tao ang mga ahente ng AI .