Ang pagtaas ng malalaking modelo ng wika ay nagdulot ng isang alon ng kagalakan sa paligid ng mga generalist na ahente ng AI - mga bot na maaaring humawak ng anuman mula sa pagsusulat ng code hanggang sa pamamahala ng mga kalendaryo. Ngunit sa mga tunay na kapaligiran ng negosyo, ang mga ahente na ito ay madalas na tumama sa isang pader.
Ang mga ito ay kahanga-hangang materyal na demo ngunit hindi handa sa produksyon.
Ang kailangan ng mga negosyo ay mga ahente ng AI na binuo ng layunin — mga chatbot ng negosyo na malalim na isinama sa kanilang mga system at nasasakupan upang malutas ang mga partikular na problema sa negosyo. Ito ay kung saan ang mga vertical na ahente ng AI ay pumapasok at nahihigitan ang pagganap ng mga generalist copilot sa mga kritikal na daloy ng trabaho.
Kaya ano nga ba ang mga vertical AI agent, at bakit mas angkop ang mga ito para sa enterprise? Subukan nating hulihin sila.
Ano ang mga vertical AI agent?
Ang mga ahente ng Vertical AI ay mga system na partikular sa domain na binuo para magsagawa ng malinaw na tinukoy na mga gawain sa loob ng isang partikular na function ng negosyo. Hindi tulad ng mga generalist na ahente na naglalayong gawin ang lahat sa isang modelo, ang mga vertical na ahente ay malalim, hindi malawak — idinisenyo ang mga ito upang gumana sa loob ng isang kilalang konteksto, na may access sa structured na data, mga panuntunan, at mga system na mahalaga sa gawain.
Sa pagsasagawa, ang mga ahente na ito ay hindi lamang "nag-uusap" nang maayos - kumikilos sila nang may layunin. Maaaring i-optimize ng isang patayong ahente sa logistik ang mga ruta ng paghahatid batay sa availability ng fleet at real-time na trapiko. Sa pangangalagang pangkalusugan, maaari nitong i-verify ang insurance, mag-iskedyul ng mga follow-up, at pangasiwaan ang paggamit - lahat ay batay sa mahigpit na lohika.
Ang mga koponan na gumagamit ng mga vertical na ahente ay nakakakita ng mas mabilis na pag-aampon, mas mahusay na mga rate ng tagumpay sa gawain, at mas kaunting mga error. Ang susi? Ang mga ahenteng ito ay hindi umaasa sa mga generic na senyas. Nakabatay ang mga ito sa mga API, panuntunan, at structured na data — na idinisenyo upang magawa nang mahusay ang isang trabaho.
Paano gumagana ang mga vertical AI agent
Ang mga ahente ng Generalist AI ay sinanay sa napakalaking pampublikong dataset, na ginagawang mahusay ang mga ito sa pagbuo ng text — ngunit hindi maaasahan sa mga structured na kapaligiran ng negosyo. Nag-hallucinate sila, nahihirapan sa mga tawag sa API, at hindi makasunod sa mga mahigpit na daloy ng trabaho. Ang mga vertical na ahente ay idinisenyo upang malutas ang mga limitasyong ito sa pamamagitan ng istraktura, lohika, at pagsasama.
Narito kung paano naka-architecte ang mga vertical na ahente sa pagsasanay — at kung paano nilulutas ng bawat layer ang isang pangunahing limitasyon ng pangkalahatang layunin LLMs :
Direktang pag-access sa API
Ang mga generalist na modelo ay hindi maaaring makipag-ugnayan sa mga panloob na system maliban kung nakabalot sa kumplikadong tooling. Direktang kumonekta ang mga vertical na ahente sa mga CRM, ERP, o mga platform ng pag-iiskedyul, na nagbibigay-daan sa kanila na kumuha ng real-time na data, gumawa ng mga tala, at mapagkakatiwalaan ang mga daloy ng trabaho.
Built-in na lohika ng negosyo
Sa halip na umasa sa maagap na mga trick, ang mga vertical na ahente ay gumagana sa loob ng mahusay na tinukoy na mga panuntunan at daloy. Alam nila kung ano ang wasto, kung anong mga hakbang ang dapat sundin, at kung paano kumilos alinsunod sa patakaran ng kumpanya — tulad ng anumang iba pang backend system.
Structured data handling
LLMs ang sinanay sa natural na wika ay hindi gumaganap nang maayos sa JSON, SQL, o mahigpit na mga schema. Tinutulungan ng mga vertical na ahente ang agwat na ito sa pamamagitan ng pagsasalin sa pagitan ng freeform na input ng user at mga structured backend na format, na tinitiyak na gumagana ang output.
Ang konteksto ay pinaliit sa kung ano ang mahalaga
Hindi alam ng isang pangkalahatang modelo na mas mahalaga ang iyong patakaran sa refund kaysa Wikipedia . Ang mga vertical na ahente ay nakabatay sa kaalamang tukoy sa domain tulad ng mga SOP, mga dokumento ng patakaran, o mga base ng kaalaman — kaya gumagana lamang ang mga ito sa kung ano ang nauugnay.
Ang LLM ay isang bahagi lamang
Sa isang patayong ahente, ang LLM gumaganap ng pansuportang papel — ginagamit para sa pagbubuod, pagbibigay-kahulugan, o natural na pagtugon. Ngunit ito ay nakabalot sa isang system na pinamamahalaan ng lohika, memorya, at kontrol sa pag-access, na ginagawang ligtas para sa produksyon.
Magkasama, ang mga layer na ito ay nagbibigay sa mga vertical na ahente ng istraktura na kulang sa mga pangkalahatang modelo. Hindi sila umaasa sa matalinong pag-udyok o pag-asa — gumagana sila nang may access, pananagutan, at pagkakahanay sa mga tunay na pangangailangan sa negosyo.
Bakit mas mahusay ang mga vertical AI agent para sa mga workflow ng negosyo
Karamihan sa mga workflow ng enterprise ay hindi open-ended—sinusunod nila ang mga panuntunan, nangangailangan ng mga pagpapatunay, at umaasa sa real-time na data mula sa mga internal system. Ang mga ahente ng heneral ay nakikipaglaban dito. Bumubuo sila ng mga sagot, ngunit hindi nila maaasahang sundin ang isang proseso o iginagalang ang mga hadlang nang walang mabigat na pagpapasadya.
Ang mga ahente ng Vertical AI ay binuo na may istraktura mula sa simula. Ang mga ito ay saklaw sa isang kaso ng paggamit, isinama sa mga system na nagpapagana nito, at alam ang lohika na namamahala dito. Ginagawa nitong mas mabilis silang i-deploy, mas madaling subukan, at mas maaasahan sa produksyon.
Gumagawa din sila ng mas kaunting kaguluhan. Sa halip na mag-overprompt sa isang pangkalahatang modelo at umaasa na naiintindihan nito ang konteksto, ang mga vertical na ahente ay pinagbabatayan — na sinusuportahan ng mga API, mga panuntunan sa negosyo, at mga paunang natukoy na daloy. Na ginagawang mas madali silang magtiwala, sukatin, at mapanatili.
Mga nangungunang kaso ng paggamit para sa mga vertical AI agent
Ang mga vertical na ahente ay lumalabas na sa produksyon — hindi bilang mga futuristic na katulong, ngunit bilang mga nakatutok na system na lumulutas ng tunay na sakit sa pagpapatakbo. Ang mga ito ay hindi "AI copilot" na sinusubukang gawin ang lahat. Sila ay mga ahenteng partikular sa domain na gumagawa ng isang trabaho nang maayos.
Tingnan natin ang ilan sa mga kaso ng paggamit na maaaring gamitin kaagad sa bat.
Mga ahente na nakaharap sa customer na may pagmamay-ari ng workflow
Ang isa sa pinakamalaking maling kuru-kuro sa disenyo ng chatbot ay ang pag-iisip na ang pag-uusap ay katumbas ng halaga. Karamihan sa mga daloy na nakaharap sa customer — onboarding, booking, application — ay hindi “mga pag-uusap.” Ang mga ito ay mga structured na gawain na may logic, validation, at backend dependencies.
Gayunpaman, ang mga kumpanya ay madalas na naglalagay ng mga pangkalahatang chatbot dito at umaasa para sa pinakamahusay. Ang resulta? Mga nalilitong user, mga sirang daloy, at mga bumabagsak na lead.
Ang mga vertical na ahente na partikular na idinisenyo para sa serbisyo sa customer , sa kabilang banda, ay idinisenyo upang kumpletuhin ang buong paglalakbay. Alam nila ang mga hakbang, sinusunod ang mga patakaran, at direktang isinasama sa mga panloob na sistema. Ang karanasan ay mas malinaw hindi dahil ang ahente ay "mas matalino" ngunit dahil ito ay binuo para sa trabahong iyon .
Mga ahente ng internal na ops para sa automation ng gawain
Mayroong isang malaking halaga ng panloob na gawain na nauulit ngunit masakit pa rin: pag-update ng mga tala, pagtatalaga ng mga tiket, pag-sync ng data sa pagitan ng mga tool. Maaari mo itong i-automate gamit ang RPA, ngunit madalas na masira ang RPA kapag may nagbago.
Pinupuno ng mga vertical na ahente ang puwang na ito nang maganda sa kanilang kahusayan bilang layer ng lohika sa pag-automate ng daloy ng trabaho at pag-unawa sa mga nuances. Ang mga ito ay sapat na matalino upang pangasiwaan ang dynamic na input ngunit sapat na istraktura upang manatili sa loob ng mga guardrail. Higit sa lahat, nakakonekta ang mga ito sa mga API at lohika na tumutukoy sa iyong mga panloob na daloy ng trabaho.
Sales at CRM-integrated na mga ahente
Ang mga benta ay mabilis na gumagalaw at sensitibo sa detalye. Isang generic GPT Maaaring tumugon nang magalang ang ahente, ngunit hindi nito malalaman ang iyong pamantayan sa kwalipikasyon, sinong kinatawan ang nagmamay-ari kung aling rehiyon, o kung mayroon nang lead sa CRM.
Sa mga platform tulad ng HubSpot na pinagkukunan ang iyong ahente ng lahat ng mahalagang impormasyong ito, kailangan mo ng isang ahente na nakikinabang sa kanila.
Magkaiba ang mga chatbot sa pagbebenta na binuo nang may wastong verticality. Nakatira sila sa loob ng iyong pipeline logic. Maaari silang maging kwalipikado ng mga lead sa real time, mag-log ng mga tala, mag-trigger ng mga follow-up, at kahit na mag-iskedyul ng mga handover — nang walang manu-manong humihikayat sa kanila.
Mga ahente ng koordinasyon ng cross-system
Ang ilang mga gawain ay hindi maaaring gawin sa isang sistema. Isipin ang pagbuo ng isang quarterly na ulat, pagpapadala ng follow-up na campaign, o pag-reconcile ng imbentaryo sa mga lokasyon. Ang mga ito ay hindi "pag-uusap" na mga gawain — ang mga ito ay mga mini workflow na sumasaklaw sa mga system at lohika.
Ang pagsisikap na makakuha ng isang generalist agent na gawin ito gamit ang mga senyas ay isang bangungot. Nakalimutan ng modelo ang konteksto, nabigo ang mga tawag sa API, nabubura ang lohika.
Ang mga vertical na ahente ay umunlad sa espasyong ito. Nag-oorkestrate sila ng mga tool, nirerespeto ang lohika ng proseso, at kinukumpleto ang gawain ng end-to-end — walang kinakailangang pag-aalaga ng tao. Itigil mo na ang pag-iisip nito bilang AI, at sisimulan mo lang itong isipin bilang imprastraktura.
Ang mga ito ay hindi hypothetical na mga sitwasyon. Nagde-deploy na ang mga team ng mga vertical na ahente sa produksyon — tahimik na pinapalitan ang mga malutong na automation at overhyped na mga copilot ng mga system na talagang natatapos sa trabaho. Ang susi ay hindi lamang katalinuhan; ito ay istraktura, pokus, at pagsasama.
Kaya paano ka pupunta mula sa konsepto patungo sa isang gumaganang vertical agent? Hatiin natin ito.
Paano bumuo ng iyong unang vertical AI agent
Maraming mga paraan upang bumuo ng isang ahente ng AI ngayon — mga open-source na stack, mga framework ng orkestra, mga platform ng buong code, at mga tagabuo ng walang code. Hinahayaan ka ng ilan na magsama-sama ng maraming ahente. Hinahayaan ka ng iba na ayusin ang pag-uugali mula sa simula.
.webp)
Para sa halimbawang ito, pananatilihin namin itong batayan at praktikal. Gagamitin namin Botpress bilang orchestration layer, at ikonekta ito sa isang raw na modelo ng wika tulad ng GPT , Claude, o Gemini — pagkatapos ay ipakita kung paano gawing patayong ahente ang generic LLM na iyon na saklaw, pinagsama, at handa para sa mga totoong gawain.
Kung nakagawa ka na ng mga tool tulad ng CrewAI, LangGraph, o AutoGen, magiging pamilyar ang diskarte — ngunit dito, ang focus ay sa pagpunta mula sa isang blangko LLM sa isang sistemang handa sa negosyo.
1. Magsimula sa pag-set up ng ahente
Pumili ng isang gawain na partikular, nauulit, at malinaw na tinukoy. Ang mga bagay tulad ng pag-book ng appointment , mga daloy ng paggamit, o kwalipikasyon ng lead ay perpektong mga panimulang punto.
.webp)
Tumungo sa iyong Botpress dashboard, lumikha ng bagong bot, at tukuyin kaagad ang layunin nito. Bigyan ito ng maikling paglalarawan tulad ng "Agent sa pag-book ng maramihang lokasyon" o "Asistent sa kwalipikasyon ng lead." Sa seksyong Tungkulin ng Ahente, magsulat ng one-liner tungkol sa kung ano ang dapat gawin ng ahente na ito — at wala nang iba pa. Ang saklaw na iyon ay mahalaga.
2. Magdagdag ng kaalaman na pinagbabatayan ng ahente
LLMs ay malakas, ngunit walang konteksto ng negosyo, hulaan nila. Pumunta sa tab na Knowledge Base at i-upload ang anumang kailangang malaman ng ahente — mga PDF, help doc, page ng pagpepresyo, panloob na FAQ, kahit na mga larawan at screenshot kung bahagi iyon ng iyong mga ops.
.webp)
Kung gumagawa ka ng CRM assistant (sabihin, para sa HubSpot), mag-upload ng mga onboarding doc, impormasyon ng produkto, at mga patakaran sa serbisyo. I-tag nang malinaw ang bawat entry, at gumawa ng hiwalay na mga koleksyon ng kaalaman kung nagpaplano kang bumuo ng higit pang mga ahente sa ibang pagkakataon.
Tiyaking kasama lang sa KB kung ano ang nauugnay sa domain ng ahente. Ganyan mo maiiwasan ang scope drift at hallucinations.
3. I-mapa ang lohika ng negosyo sa Flow Editor
Dito ka lumipat sa kabila ng pag-uusap at sa pagpapatupad.
Tumungo sa Flow Editor , at simulan ang pagbuo ng istraktura: Anong impormasyon ang kailangang kolektahin ng ahente? Anong mga kundisyon ang dapat nitong suriin bago magpatuloy? Kailan ito tataas o titigil?
.webp)
Halimbawa, kung gumagawa ka ng booking bot:
- Kolektahin ang ginustong oras, lokasyon, at serbisyo ng user
- Suriin laban sa availability gamit ang isang API call (aalamin natin iyon)
- Kumpirmahin ang slot, o mag-alok ng mga alternatibo
Maaari kang gumamit ng mga node ng kundisyon, expression, at variable — lahat ng ito ay maaaring paganahin ng LLM logic to trigger and act without hardwiring — para gawing dynamic ang logic pero laging saklaw.
4. Magdagdag ng access sa API
Pumunta sa panel ng Mga Pagsasama at i-set up ang mga tawag sa API na kakailanganin ng iyong ahente. Ito ay maaaring isang booking system (tulad ng Calendly o ang iyong panloob na API sa pag-iiskedyul), isang CRM endpoint, o kahit isang support ticketing system.
- Base URL at auth header
- Mga Parameter (dynamic o static)
- Kung saan iimbak ang tugon (hal. workflow.slotOptions)
- Paano gamitin ang tugon na iyon sa daloy (tulad ng pagpapakita ng mga available na oras o pagsusumite ng form)
Kapag ito ay gumagana, i-wire ang iyong mga user sa iyong workflow. Hihinto na ngayon ang iyong ahente sa pagiging "matalino" at nagsisimulang maging kapaki-pakinabang.
5. Patunayan ang gawi ng ahente
Gamitin ang Bot Emulator upang magpatakbo ng buong pag-uusap at mag-debug sa real-time. Sinira ang mga bagay sa layunin: maling spell na mga entry, laktawan ang mga hakbang, magbigay ng mga kakaibang input. Tingnan kung paano gumaling ang ahente.
Pagkatapos, magdagdag ng mga fallback. Magdagdag ng mga pagpapatunay. Gumamit ng mga conditional node upang mahuli ang mga gilid na kaso. Kung lalaktawan ng user ang isang kinakailangang field, bumalik nang may magiliw na paglilinaw na hindi sumisira sa daloy ng pag-uusap. Kung nabigo ang isang tawag sa API, kumpirmahin ang mga pagkabigo at ipaalam sa user ang mga eksaktong susunod na hakbang.
Kapag natapos na ang mga pagsubok, pumunta sa Home ng dashboard ng ahente, at piliin ang channel kung saan mo gustong i-deploy ang ahente.
Kapag nakagawa ka na ng isang patayong ahente, ang pattern ay magiging nauulit. Magsisimula kang makakita ng higit pang mga daloy ng trabaho na maaaring i-automate, saklawin, at gawing mga system — hindi lang mga pag-uusap. Iyan ang tunay na kapangyarihan dito: hindi lang pagbuo ng mga bot kundi paglikha ng imprastraktura na sumusulong.
Gusto mong bumuo ng iyong sarili? Botpress ay puno ng mga tampok na sumusuporta LLM pakikipag-ugnayan sa maraming API, platform at serbisyo. Ito ay isang mahusay na paraan upang mag-eksperimento sa pagliko LLMs sa mga ahente na nagpapadala.
Magsimulang magtayo ngayon — libre ito.
Talaan ng mga Nilalaman
Ibahagi ito sa:
.svg)
