Vertical AI Agents: Pag-unawa sa Layunin ng Pinapatakbong AI

Ang pag-usbong ng malalaking language model ay nagdulot ng excitement sa mga generalist AI agent — mga bot na kayang gumawa ng kahit ano mula sa pagsusulat ng code hanggang sa pag-manage ng kalendaryo. Pero sa totoong enterprise na gamit, madalas silang humaharap sa limitasyon.

Kahanga-hanga ito sa mga demo pero hindi pa handa para sa aktwal na paggamit.

Ang kailangan ng mga negosyo ay mga AI agent na talagang ginawa para sa kanila—enterprise chatbots na malalim ang integrasyon sa kanilang mga sistema at nakatuon sa paglutas ng tiyak na problema sa negosyo. Dito pumapasok ang vertical AI agents at nalalampasan ang generalist copilots sa mahahalagang workflow.

Ano nga ba ang mga vertical AI agent, at bakit mas angkop ang mga ito para sa mga negosyo? Subukan nating ipaliwanag.

Ano ang mga vertical AI agent?

Ang vertical AI agents ay mga sistemang nakatuon sa isang espesipikong gawain sa loob ng isang tiyak na bahagi ng negosyo. Hindi tulad ng generalist agents na sinusubukang gawin ang lahat gamit ang iisang modelo, ang vertical agents ay mas malalim kaysa malawak — dinisenyo silang gumana sa kilalang konteksto, may access sa organisadong datos, patakaran, at mga sistemang mahalaga sa gawain.

Sa aktwal, hindi lang basta “nakikipag-usap” ang mga agent na ito—kumikilos sila nang may layunin. Ang vertical agent sa logistics ay maaaring mag-optimize ng delivery routes batay sa availability ng fleet at real-time na trapiko. Sa healthcare, puwede nitong i-verify ang insurance, mag-iskedyul ng follow-up, at asikasuhin ang intake—lahat ay nakabatay sa mahigpit na lohika.

Mas mabilis ang pag-adopt, mas mataas ang tagumpay sa mga gawain, at mas kaunti ang pagkakamali ng mga team na gumagamit ng vertical agents. Ano ang sikreto? Hindi sila umaasa sa generic na prompts. Nakaangkla sila sa APIs, mga patakaran, at estrukturadong datos—dinisenyo para gawin nang mahusay ang isang gawain.

Paano gumagana ang vertical AI agents

Ang mga generalist AI agent ay sinanay gamit ang malalaking pampublikong dataset kaya mahusay sa pagbuo ng teksto — ngunit hindi maaasahan sa organisadong business environment. Nagkakaroon sila ng maling sagot, nahihirapan sa API calls, at hindi kayang sundan ang mahigpit na workflows. Ang mga vertical agent ay dinisenyo para lutasin ang mga limitasyong ito gamit ang estruktura, lohika, at integrasyon.

Ganito binubuo sa aktwal ang mga vertical agent — at paano nilulutas ng bawat layer ang pangunahing limitasyon ng general-purpose LLMs:

Direktang API access

Hindi kayang makipag-ugnayan ng mga generalist model sa internal systems maliban kung balot ng komplikadong tools. Ang vertical agents ay direktang nakakonekta sa CRMs, ERPs, o scheduling platforms, kaya nilang kumuha ng real-time na datos, gumawa ng record, at mag-trigger ng workflows nang maaasahan.

Naka-built-in na lohikang pangnegosyo

Sa halip na umasa sa prompt tricks, gumagana ang vertical agents sa malinaw na mga patakaran at flow. Alam nila kung ano ang tama, anong hakbang ang susundan, at paano kikilos ayon sa polisiya ng kumpanya — tulad ng ibang backend system.

Pamamahala ng nakaayos na datos

Hindi mahusay ang mga LLM na sinanay sa natural na wika pagdating sa JSON, SQL, o mahigpit na mga iskema. Binubuo ng mga vertical agent ang tulay sa pagitan ng malayang input ng user at estrukturadong mga format sa backend, tinitiyak na gumagana ang output.

Nakatuon ang konteksto sa mahalaga lang

Ang generalist na modelo ay hindi alam na mas mahalaga ang iyong refund policy kaysa Wikipedia. Ang mga vertical agent ay nakabatay sa espesipikong kaalaman tulad ng SOPs, policy docs, o knowledge base—kaya’t gumagana lang sila sa mga bagay na may kaugnayan.

Ang LLM ay isa lang sa mga bahagi

Sa vertical agent, sumusuporta lang ang LLM — ginagamit para magbuod, magpaliwanag, o tumugon nang natural. Pero nakapaloob ito sa sistemang may lohika, memorya, at kontrol sa pag-access, kaya ligtas itong gamitin sa produksyon.

Sama-sama, binibigyan ng mga layer na ito ang vertical agents ng estruktura na wala sa mga generalist model. Hindi sila umaasa sa tusong prompting o swerte — gumagana sila na may access, pananagutan, at tugma sa tunay na pangangailangan ng negosyo.

Bakit mas mainam ang vertical AI agents para sa mga daloy ng gawain sa negosyo

Karamihan sa mga workflow ng negosyo ay hindi bukas—may sinusunod na mga patakaran, kailangang may beripikasyon, at umaasa sa real-time na datos mula sa mga internal na sistema. Nahihirapan dito ang mga generalist na ahente. Nakakabuo sila ng sagot, pero hindi nila kayang sundan nang maayos ang proseso o igalang ang mga limitasyon nang hindi masyadong inaangkop.

Ang mga vertical AI agent ay may malinaw na estruktura mula simula. Nakatutok sila sa isang gamit lang, konektado sa mga sistemang nagpapatakbo nito, at alam ang lohika na gumagabay dito. Dahil dito, mas mabilis silang ideploy, mas madaling subukan, at mas maaasahan sa aktwal na paggamit.

‍

Mas kaunti rin ang kaguluhan na nililikha nila. Sa halip na paulit-ulit na mag-prompt sa pangkalahatang modelo at umasa na maiintindihan nito ang konteksto, ang vertical agent ay may matibay na pundasyon — suportado ng API, panuntunan ng negosyo, at nakatakdang daloy. Dahil dito, mas madali silang pagkatiwalaan, palakihin, at panatilihin.

Nangungunang mga gamit ng vertical AI agents

Ang mga vertical agent ay ginagamit na ngayon sa aktwal na operasyon — hindi bilang mga assistant ng hinaharap, kundi bilang mga sistemang nakatuon sa paglutas ng totoong suliranin sa operasyon. Hindi ito mga “AI copilot” na sinusubukang gawin ang lahat. Sila ay mga agent na espesyalisado at mahusay sa isang gawain.

Tingnan natin ang ilang halimbawa ng paggamit na maaaring agad gamitin.

Mga ahente na humaharap sa customer na may sariling pamamahala sa workflow

Isa sa mga pinakamalaking maling akala sa disenyo ng chatbot ay ang pag-aakalang ang usapan ay katumbas ng halaga. Karamihan sa mga daloy na nakaharap sa kostumer—tulad ng onboarding, booking, aplikasyon—ay hindi talaga “usapan.” Mga istrukturadong gawain ito na may lohika, beripikasyon, at koneksyon sa likod ng sistema.

Ngunit madalas, naglalagay lang ang mga kumpanya ng generalist na chatbot dito at umaasa na lang. Ang resulta? Nalilitong user, sirang daloy, at nawalang leads.

Ang mga vertical agent na idinisenyo para sa customer service ay nilikha para tapusin ang buong proseso. Alam nila ang mga hakbang, sinusunod ang mga patakaran, at direkta silang nakakabit sa internal na sistema. Mas magaan ang karanasan hindi dahil “mas matalino” ang agent kundi dahil ginawa ito para sa ganung trabaho.

Mga internal ops agent para sa awtomatikong gawain

Maraming internal na gawain na paulit-ulit pero nakakapagod pa rin: pag-update ng rekord, pag-aassign ng ticket, pag-sync ng data sa pagitan ng mga tool. Maaari mo itong i-automate gamit ang RPA, pero madalas masira ang RPA kapag may nagbago.

Napupunan ng vertical agents ang puwang na ito bilang lohikal na bahagi sa workflow automation at pag-unawa sa mga detalye. Sapat silang matalino para humawak ng pabago-bagong input ngunit may estruktura pa rin para manatili sa tamang limitasyon. Higit sa lahat, nakakonekta sila sa mga API at lohika na bumubuo sa iyong panloob na mga proseso.

Mga ahente para sa Sales at CRM

Mabilis at sensitibo sa detalye ang sales. Maaaring magalang sumagot ang generic na GPT agent, pero hindi nito alam ang iyong qualification criteria, kung aling rep ang may hawak ng rehiyon, o kung may lead na ba sa CRM.

Dahil may mga platform tulad ng HubSpot na nagbibigay ng mahahalagang impormasyon sa agent mo, kailangan mo ng agent na kayang gamitin nang husto ang mga ito.

Iba ang Sales chatbots na may tamang verticality. Nasa loob sila ng pipeline logic mo. Kaya nilang mag-qualify ng leads agad, mag-log ng tala, mag-trigger ng follow-up, at mag-iskedyul ng handover — lahat nang hindi kailangang itulak ng tao.

Mga ahente para sa koordinasyon sa iba’t ibang sistema

May mga gawain na hindi kayang matapos sa iisang sistema. Halimbawa, paggawa ng quarterly report, pagpapadala ng follow-up campaign, o pagre-reconcile ng imbentaryo sa iba’t ibang lokasyon. Hindi ito mga “conversational” na gawain — mga mini workflow ito na sumasaklaw sa iba’t ibang sistema at lohika.

Bangungot subukang ipagawa ito sa generalist agent gamit lang ang prompts. Nakakalimutan ng model ang konteksto, pumapalya ang API calls, nagkakagulo ang lohika.

Namamayani ang mga vertical agent sa ganitong larangan. Sila ang nag-oorganisa ng mga kasangkapan, sumusunod sa tamang proseso, at tinatapos ang gawain mula umpisa hanggang dulo—hindi na kailangan ng bantay na tao. Hindi mo na iisipin na AI ito, kundi bahagi na ng iyong imprastraktura.

‍

Hindi ito haka-haka lang. May mga team na gumagamit na ng vertical agents sa production—tahimik nilang pinapalitan ang mga sirang automation at overhyped copilots ng mga sistemang tunay na gumagawa ng trabaho. Hindi lang talino ang susi; mahalaga ang estruktura, pokus, at integrasyon.

Paano ka nga ba makakagawa ng gumaganang vertical agent mula sa ideya? Hatiin natin ito.

Paano gumawa ng iyong unang vertical AI agent

Maraming paraan para bumuo ng AI agent ngayon — open-source stack, orchestration framework, full-code platform, at no-code builder. May ilan na pinapahintulutan kang pagsamahin ang maraming agent. May iba namang hinahayaan kang i-fine-tune ang kilos mula umpisa.

Para sa halimbawang ito, gagawin nating praktikal at madaling sundan. Gagamitin natin ang Botpress bilang pangunahing tagapamahala, at ikokonekta ito sa isang raw na language model tulad ng GPT, Claude, o Gemini — tapos ipapakita kung paano gawing espesyalisadong ahente ang isang generic na LLM na may malinaw na saklaw, integrasyon, at handa na para sa totoong gawain.

Kung nasubukan mo na ang mga tool tulad ng CrewAI, LangGraph, o AutoGen, magiging pamilyar ang approach — pero dito, nakatuon sa paglipat mula sa blankong LLM patungo sa handang gamitin sa negosyo na sistema.

1. Simulan sa pag-setup ng agent

Pumili ng gawain na tiyak, paulit-ulit, at malinaw ang saklaw. Mga bagay tulad ng pag-book ng appointment, intake flow, o lead qualification ay perpektong panimula.

Pumunta sa iyong Botpress dashboard, gumawa ng bagong bot, at agad tukuyin ang layunin nito. Bigyan ito ng maikling paglalarawan gaya ng “Multi-location booking agent” o “Lead qualification assistant.” Sa bahagi ng Agent Role, magsulat ng isang linyang paglalarawan ng tungkulin ng agent na ito — at wala nang iba pa. Mahalaga ang saklaw na iyon.

2. Magdagdag ng kaalaman na magsisilbing pundasyon ng ahente

Malalakas ang LLMs, pero kung walang konteksto ng negosyo, huhulaan lang nila. Pumunta sa tab na Knowledge Base at i-upload ang lahat ng kailangang malaman ng agent — PDF, help docs, pricing page, internal FAQ, pati mga larawan at screenshot kung bahagi iyon ng operasyon mo.

Kung gumagawa ka ng CRM assistant (halimbawa, para sa HubSpot), i-upload ang mga onboarding na dokumento, impormasyon ng produkto, at mga patakaran sa serbisyo. Lagyan ng malinaw na tag bawat entry, at gumawa ng hiwalay na koleksyon ng kaalaman kung balak mong gumawa pa ng ibang agent sa hinaharap.

Siguraduhin na ang KB ay naglalaman lamang ng may kaugnayan sa saklaw ng ahente. Sa ganitong paraan maiiwasan mo ang paglayo sa paksa at mga maling impormasyon.

3. I-mapa ang business logic sa Flow Editor

Dito ka na lalampas sa simpleng usapan at papasok sa tunay na aksyon.

Pumunta sa Flow Editor at simulan ang pagbuo ng estruktura: Anong impormasyon ang kailangang kunin ng ahente? Anong mga kondisyon ang dapat suriin bago magpatuloy? Kailan ito mag-e-escalate o titigil?

Halimbawa, kung gumagawa ka ng booking bot:

• Kunin ang nais na oras, lokasyon, at serbisyo ng gumagamit
• Suriin muna ang availability gamit ang API call (pag-uusapan natin ito mamaya)
• Kumpirmahin ang napiling oras, o mag-alok ng ibang opsyon

Maaari kang gumamit ng mga condition node, expression, at variable — na maaaring paganahin ng LLM logic upang mag-trigger at kumilos nang hindi kinakailangang i-hardwire — para maging dynamic ngunit laging may hangganan ang lohika.

4. Magdagdag ng API access

Pumunta sa Integrations panel at i-set up ang mga API call na kakailanganin ng iyong agent. Maaaring ito ay booking system (tulad ng Calendly o internal scheduling API), CRM endpoint, o kahit support ticketing system.

• Pangunahing URL at mga auth header
• Mga parameter (dynamic o static)
• Saan itatabi ang sagot (hal. workflow.slotOptions)
• Paano gagamitin ang sagot na iyon sa daloy (halimbawa, ipakita ang mga available na oras o magsumite ng form)

Kapag gumagana na ito, isama ang iyong mga user sa iyong workflow. Hindi na lang basta “matalino” ang iyong agent—nagiging tunay na kapaki-pakinabang na ito.

5. I-validate ang kilos ng agent

Gamitin ang Bot Emulator para patakbuhin ang buong usapan at mag-debug nang real-time. Sadyang magkamali: magkamali ng spelling, laktawan ang mga hakbang, magbigay ng kakaibang input. Tingnan kung paano bumabawi ang agent.

Pagkatapos, magdagdag ng fallback. Magdagdag ng mga validation. Gamitin ang mga conditional node para mahuli ang mga hindi pangkaraniwang sitwasyon. Kung may nilaktawang kailangang field ang user, ulitin ito nang may magiliw na paglilinaw na hindi sisira sa daloy ng usapan. Kung pumalya ang API call, kumpirmahin ang mga pagkabigo at ipaliwanag sa user ang eksaktong susunod na hakbang.

Kapag tapos na ang mga pagsubok, pumunta sa Home ng agent dashboard, at piliin ang channel kung saan mo gustong i-deploy ang ahente.

Kapag nakabuo ka na ng isang vertical agent, nagiging paulit-ulit na ang proseso. Mas madali mong makikita ang mga workflow na puwedeng i-automate, tukuyin, at gawing sistema — hindi lang basta usapan. Ito ang tunay na lakas dito: hindi lang paggawa ng bot kundi paglikha ng imprastraktura na nagpapabilis ng trabaho.

Gusto mo bang gumawa ng sarili mo? Ang Botpress ay puno ng mga tampok na sumusuporta sa LLM na kayang makipag-ugnayan sa iba't ibang API, plataporma, at serbisyo. Magandang paraan ito para mag-eksperimento sa paggawa ng mga LLM bilang mga ahenteng kayang maghatid ng resulta.

Simulan ang paggawa ngayon — libre ito.

FAQs

1. Paano naiiba ang vertical AI agents sa tradisyonal na rule-based chatbots?

Iba ang vertical AI agents sa tradisyonal na rule-based chatbots dahil gumagamit sila ng malalaking language model (LLM) at logic layer para magdesisyon at magsagawa ng gawain gamit ang datos, samantalang ang rule-based bots ay limitado sa static na decision tree at mga nakasulat na sagot na walang tunay na kakayahang magbago.

2. Para lang ba sa malalaking negosyo ang mga vertical agent, o puwede ring makinabang ang mga SME?

Hindi lang para sa malalaking negosyo ang vertical agents – malaki rin ang benepisyo nito para sa SMEs, lalo na sa pag-automate ng paulit-ulit na gawain gaya ng lead qualification, nang hindi kailangang magdagdag ng tao o pamahalaan ang komplikadong sistema.

3. Puwede bang maging multi-functional agent ang isang vertical agent habang tumatagal?

Oo, maaaring maging multi-functional agent ang isang vertical agent sa paglipas ng panahon sa pamamagitan ng unti-unting pagdagdag ng bagong kakayahan, basta’t malinaw ang saklaw ng bawat function at sinusuportahan ng underlying architecture ang modular na lohika at memory management.

4. Ano ang mga karaniwang pagkakamali o mga dapat iwasan kapag naglalagay ng vertical agent?

Karaniwang pagkakamali sa pagpapatupad ng vertical agents ay ang pagsubok na hawakan ang sobrang daming workflow nang sabay-sabay, hindi pagsama ng mahahalagang system integration, labis na pag-asa sa LLM output nang walang batayan sa business logic, at hindi pag-ulit batay sa totoong feedback ng user.

5. Paano ba tinutukoy ang “vertical”? Batay ba ito sa industriya, gawain, departamento, o lahat ng nabanggit?

Ang "vertical" sa disenyo ng AI agent ay maaaring tukuyin ayon sa industriya (tulad ng healthcare), departamento (tulad ng HR), o partikular na gawain (tulad ng pag-uuri ng invoice); tumutukoy ito sa malinaw na use case na may hangganan at mahalaga sa negosyo.