Ano ang isang AI Agent?

Hakbang 1: Pagdama

Una, ang isang ahente ng AI ay tumatanggap ng input mula sa iba't ibang mapagkukunan. Depende sa layunin nito, maaaring kabilang dito ang:

• Mga pakikipag-ugnayan ng user
• Mga API na kumukuha ng data mula sa mga panlabas na system
• Mga sensor o log mula sa mga konektadong application
• Mga nakaimbak na base ng kaalaman – tulad ng mga sheet ng imbentaryo, mga patakaran sa HR, atbp.

Hakbang 2: Pagproseso

Kapag mayroon na itong data, kailangan itong maunawaan ng ahente ng AI.

Maaaring gumamit ang ahente ng NLP, structured data, o real-time na signal para iproseso ang anumang input na binuo nito para gamitin.

Kung kailangan nitong kumuha ng may-katuturang kaalaman mula sa isang database, maaari itong gumamit ng retrieval-augmented generation (RAG) para kunin ito.

Hakbang 3: Paggawa ng Desisyon

Ang proseso ng paggawa ng desisyon ay depende sa kung paano binubuo ng isang tagabuo ang isang ahente ng AI.

Maaari itong gumamit ng pasadyang lohika ng negosyo , tulad ng pagpapasya kung ang isang lead ay kwalipikado batay sa isang formula na ginawa ng sales team. 

Maaari rin itong gumamit ng mga hula sa machine learning o reinforcement learning , tulad ng pag-flag ng isang transaksyon bilang mapanlinlang batay sa mga nakaraang pagkakataon ng panloloko.

Isasaalang-alang ng pinakamahusay na tool ng ahente ng AI ang kakayahang maipaliwanag ng AI : kung gaano kahusay na linawin ng isang ahente ng AI ang pangangatwiran sa likod ng mga desisyon nito.

Hakbang 4: Pagkilos

Pagkatapos ng pag-unawa, pagproseso, at pagpapasya, ang isang ahente ng AI ay handang kumilos.

Walang limitasyon sa mga pagkilos na maaaring gawin ng isang ahente ng AI. Maaari itong mag-follow up ng isang simpleng tugon sa text, tulad ng 'Ang 3 account na ito ay nagpapakita ng mga palatandaan ng potensyal na churn.'

Maaari itong mag-trigger ng API call , tulad ng pagkuha ng real-time na data ng imbentaryo mula sa isang warehouse system o pagsisimula ng kahilingan sa pag-reset ng password.

Ang iba pang mga ahente ng AI ay nagsasagawa ng mga direktang pagkilos sa pagpapatakbo , tulad ng pagsasaayos ng pagpepresyo sa isang e-commerce na tindahan, pag-iskedyul ng isang tawag sa pagbebenta, pag-reroute ng isang logistik na pagpapadala, o pagbabago ng mga setting ng system batay sa mga patakaran sa seguridad.

Nakikipag-ugnayan pa nga ang ilang ahente ng AI sa mga panlabas na application , tulad ng pag-automate ng mga workflow sa mga CRM system, pag-update ng mga tala ng customer, o pag-isyu ng mga refund batay sa mga paunang natukoy na panuntunan sa negosyo.

Maaaring i-career ng mga ahenteng ito ang buong ahente ng AI workflow mula sa dulo hanggang dulo.

Anuman ang aksyon, tinitiyak ng ahente ng AI na ang tugon nito ay naaayon sa proseso ng paggawa ng desisyon — at sa maraming kaso, natututo ito mula sa mga resulta upang mapabuti ang mga aksyon sa hinaharap.

1. LLM Pagruruta

Una at pinakamahalaga, kakailanganin mong i-outsource ang kaalaman ng iyong ahente ng AI sa isang LLM . Sa katunayan, minsan maririnig mo ang pariralang ' LLM agent ', isang subset ng mga AI agent. 

Ang isang mahusay na ahente ay dapat na makagamit ng iba't ibang LLMs para sa iba't ibang gawain .

Walang nag-iisang superior LLM , lalo na sa mabilis na pag-unlad. Maaaring kapaki-pakinabang para sa iyong ahente ng AI na gumamit ng isang modelo kapag bumubuo ito ng mahabang anyo na teksto, at isa pang modelo kapag sinusuri nito ang input ng iyong user.

Lahat ba ay mga ahente ng AI LLM mga ahente? Halos, ngunit hindi lubos.

Ang mga ahente ng AI na hindi gumagamit LLMs isama ang robotic process automation bots, multi-agent system tulad ng traffic control system o swarm intelligence, at reinforcement learning agent (tulad ng sa robotics).

2. Pagkakakilanlan at Mga Tagubilin

Ang sinumang ahente ng AI ay nangangailangan ng pagkakakilanlan, misyon, at mga layunin. Bakit ito umiiral? Ano ang gagawin nito at paano ito makakamit?

Kumuha ng halimbawa: ang unang linya ng depensa para sa isang customer service team sa isang IT support company. Ang layunin ng ahente ng AI na ito ay maaaring wastong lutasin ang pinakamaraming isyu sa customer hangga't maaari, habang dinadala ang mga kumplikadong kaso sa mga ahente ng tao. 

Dapat tukuyin ng mga tagubilin hindi lamang ang tungkulin nito, ngunit ang threshold sa paggawa ng desisyon nito (ibig sabihin, kailan ito dapat tumaas o mag-refer ng user sa ibang lugar?) at ang mga KPI nito.

3. Mga kasangkapan

Ang mga tool ay kung paano nangangalap ng data ang isang ahente ng AI at kumikilos. 

Dahil sa pagiging autonomous nito, ang isang ahente ng AI ay nakakapili kung aling mga tool ang dapat nitong gamitin upang maisagawa ang gawain. 

Halimbawa, maaaring may tungkulin ang isang lead generation na AI agent na gumawa ng mga kwalipikadong lead sa Hubspot.

Batay sa pakikipag-ugnayan ng user, maaaring piliin ng ahente na tingnan ang CRM para sa mga duplicate, magmungkahi ng partikular na content para sa user, o magtanong ng higit pang mga tanong hanggang sa makuha nila ang lead.

Ang arsenal ng mga tool ng isang ahente ng AI ay maaaring kabilang ang:

• Mga panlabas na system, tulad ng HubSpot, Linear , o Zendesk
• Pagpapatupad ng code, upang makalikha ng mga tool na ad hoc
• Mga built-in na kakayahan
• Iba pang mga ahente ng AI
• Mga tao (hal. ang isang ahente ng AI ay nangangailangan ng pag-apruba ng tao bago isagawa ang isang gawain)

4. Memorya at Kaalaman

Tinutukoy ng memorya at kaalaman ng isang ahente ng AI kung ano ang alam nito at kung paano ito nagpapanatili ng impormasyon sa paglipas ng panahon.

Hindi tulad ng tradisyunal na software na kumukuha lang ng impormasyon on demand, ang mga ahente ng AI ay maaaring mag-imbak, mag-recall, at bumuo sa mga nakaraang pakikipag-ugnayan upang makagawa ng mas matalinong mga desisyon.

Halimbawa, maaaring matandaan ng isang ahente ng AI sa suporta sa customer ang mga nakaraang pagtatangka sa pag-troubleshoot sa isang user at maiwasang maulit ang mga hindi epektibong solusyon. Maaaring maalala ng isang sales AI agent ang mga nakaraang pakikipag-ugnayan sa isang lead at isaayos ang pagmemensahe nito nang naaayon.

Umaasa ang mga ahente ng AI sa dalawang pangunahing uri ng memorya:

1. Panandaliang memorya – Pansamantalang konteksto mula sa isang patuloy na pag-uusap o gawain, tulad ng kagustuhan sa wika ng isang user.
2. Pangmatagalang memorya – Ang patuloy na kaalaman na maa-access ng ahente sa paglipas ng panahon, tulad ng pag-recall sa dami ng order o mga kagustuhan ng supplier.

Higit pa sa memorya, ina-access ng mga ahente ng AI ang mga structured at unstructured na mapagkukunan ng kaalaman gaya ng mga database at API, mga knowledge base ng kumpanya, o iba pang nauugnay na dokumentasyon.

5. Mga channel

Ang mga channel ay kung paano nakikipag-ugnayan ang isang ahente ng AI sa mga user. Maaaring gumamit ito ng text, mga larawan, video, o boses, depende sa kaso ng paggamit. Maaaring maabot sila nito sa pamamagitan ng widget ng website, a webchat interface, 

Maaaring i-deploy ang mga ahente ng AI sa webchat mga widget, messaging app ( WhatsApp , Messenger , Telegram , Slack , atbp.), o kahit na naka-embed sa mga daloy ng trabaho sa email.

Para sa mga pakikipag-ugnayan ng boses, maaaring isama ang mga voice agent sa mga system ng telepono o matalinong katulong, habang ang mga text-based na ahente ay maaaring gumana sa live chat, SMS, o mga internal na tool sa enterprise.

‍

6. Pamamahala 

Ang mga batas ng AI ay umuunlad sa buong mundo, at ang pagbuo ng isang ahente ng AI nang hindi isinasaalang-alang ang pagsunod ay isang nasayang na pagsisikap.

Tinitiyak ng pamamahala na ang iyong ahente ng AI ay gumagana nang etikal, malinaw, at nasa loob ng mga legal na hangganan.

Ang isang mahusay na pinamamahalaan na ahente ng AI ay sumusunod:

• Pagsunod sa patakaran – Naaayon sa mga alituntunin ng brand, tono, at mga panuntunan sa negosyo.
• Pag-uulat at pagsubaybay sa KPI – Sinusubaybayan ang pagganap, bias, at katumpakan ng desisyon.
• Mga Pag-apruba at Human-in-the-Loop (HITL) – Nangangailangan ng pagpapatunay ng tao para sa mga kritikal na aksyon.
• Mga mekanismo ng feedback – Patuloy na nagpapabuti batay sa input at pangangasiwa ng user. ‍
• Compliance at audit trails – Nagtatala ng mga desisyon at aksyon para matugunan ang mga kinakailangan sa regulasyon.

Serbisyo sa Customer

Ang isa sa mga pinakakaraniwang aplikasyon ng mga ahente ng AI ay ang hamak na bot ng suporta sa customer .

Ang mga virtual na ahenteng ito ay maaaring ituro ang mga customer sa mga partikular na patakaran, magbigay ng mga personalized na suhestiyon sa produkto, o kahit na pangasiwaan ang mga gawain sa account tulad ng pag-reset ng password.

Naging karaniwan na para sa mga kumpanya na mag-alok ng mga chatbot sa serbisyo sa customer – ngunit ang mga chatbot na nakabatay sa panuntunan noong nakaraan ay madalas na nagpapakita ng negatibo sa isang tatak. Sa mga araw na ito, ito ay dynamic LLM mga ahente na nagsisilbi sa mga user ng isang organisasyon.

Papasok na tayo sa pagkamatay ng AI chatbots at ang pagsikat ng mga ahente ng AI . Kahit na (o lalo na) ang mga bot ng suporta sa customer ay kailangang mag-level up.

Lead Generation

Ang karamihan ng mga ahente ng AI ay na-deploy sa Botpress – kahit man lang sa oras ng pagsulat – ay ilang anyo ng mga ahente ng lead generation.

Ang mga lead gen agent ay isang subset ng mga ahente sa pagbebenta ng AI .

Madalas silang nagbibigay ng kritikal na impormasyon sa mga user at nangongolekta ng mga kwalipikadong lead sa daan, na niruruta sila sa mga sales team nang walang manu-manong interbensyon. 

Ang Waiver Group, isang healthcare consulting firm, ay nakapagpataas ng kanilang mga lead ng 25% pagkatapos mag-deploy ng bot upang palitan ang kanilang mga form na 'makipag-ugnayan sa amin'.

Makikipag-usap si Waiverlyn sa mga bisita sa website, magiging kwalipikado ang mga lead, at mag-book Google Calendar mga pangyayari – lahat nang walang interbensyon ng tao.

Pamamahala ng Kaalaman

Isang use case na mas mahusay na pinangangasiwaan ng mga bot kaysa sa mga tao, ang pamamahala ng kaalaman ay maaaring sumasaklaw mula sa panloob na dokumentasyon hanggang sa mga sistema ng self-service na nakaharap sa customer.

Maaaring mag-aksaya ng oras ang mga empleyado sa paghahanap ng kritikal na impormasyong nakabaon sa mga wiki, PDF, email, o mga tiket sa suporta. Ang isang ahente ng AI ay maaaring tumugon sa isang natural na query sa wika na may nauugnay na impormasyon ng account, mga patakaran, o mga hakbang sa pag-troubleshoot. 

Sa panig na nakaharap sa customer, ito ay maaaring magmukhang isang insurance bot na tumutulong sa mga user na mahanap ang mga nauugnay na form at alituntunin.

Daloy ng Trabaho at Orkestrasyon ng Gawain

Ang daloy ng trabaho at orkestrasyon ng gawain na mga ahente ng AI ay hindi lamang nagsasagawa ng mga iisang aksyon — nag-coordinate sila ng maraming hakbang sa iba't ibang system. (Kilala ito minsan bilang AI orchestration .)

• Ang isang procurement AI agent ay maaaring awtomatikong bumuo ng mga kahilingan sa pagbili, i-cross-check ang mga ito sa mga badyet, at ipadala ang mga ito para sa pag-apruba ng managerial bago mag-order. 
• Sa HR, ang isang onboarding na ahente ng AI ay maaaring mag-iskedyul ng pagsasanay, magbigay ng pag-access sa software, at mag-set up ng payroll para sa mga bagong hire nang walang sinumang kailangang mag-angat ng daliri. 
• Maaaring subukan ng mga ahente ng AI sa IT ang mga support ticket, suriin ang mga log ng system, at idulog ang mga hindi naresolbang isyu sa mga inhinyero.

Sa halip na pagsasama-samahin ng mga negosyo ang iba't ibang mga tool sa automation para sa bawat proseso, kumikilos ang mga ahente ng AI bilang mga sentralisadong orkestra - dynamic na pinangangasiwaan ang buong daloy ng trabaho, paggawa ng mga real-time na desisyon, at pag-aangkop habang nagbabago ang mga kondisyon.

Ang ganitong uri ng AI workflow automation ay isa sa mga pinakakaraniwang kaso ng paggamit para sa mga ahente ng AI.

Ang artificial intelligence ay madaling ilapat sa maliliit na pang-araw-araw na gawain na tumatagal ng oras mula sa mga manggagawang may kaalaman.

Mga Co-Pilot ng Developer

Ang mga ahente ng AI ay nagiging mahalaga para sa mga developer, na nagpapabilis ng coding, pag-debug, at dokumentasyon.

Ang isang co-pilot AI ay maaaring mag-autocomplete ng code, mag-flag ng mga error, at magmungkahi ng mga pag-optimize sa real time.

Higit pa sa coding, nakakatulong ang mga ahenteng ito sa mga review ng pull request, mga pagsusuri sa seguridad, at pagsubaybay sa dependency.

Para sa mga engineering team, ang ibig sabihin ng mga co-pilot ng AI ay mas mabilis na pag-unlad, mas kaunting mga bug, at mas kaunting oras na ginugugol sa mga paulit-ulit na gawain.

Mga Virtual Assistant

Minsan, ang kailangan mo lang ay kaunting tulong.

Isang taong magsasagawa ng pagsasaliksik, pagsusuri ng mga sukatan, o pagsasama-sama ng impormasyon. Marahil ay kailangan mo ng personal na scheduler para magpadala ng mga paalala tungkol sa mga paparating na gawain, o isang assistant na maaaring mag-draft ng mga email at magbuod ng mga ulat.

Ang mga puwang na ito ay maaaring punan ng mga katulong ng ahente ng AI , mga software program na nagsasagawa ng mga gawain sa ngalan mo.

Ang konsepto ng isang AI assistant ay pamilyar na sa amin - tulad ng Siri at Alexa (ang pinakasikat na voice assistant sa paligid).

Pinapayagan ng mga ahente ng AI ang susunod na hakbang ng malalim na personalized na pagpaplano.

Kung nagpaplano ka ng bakasyon, ang isang AI travel agent assistant ay hindi lamang makakapagmungkahi ng mga lokasyon para sa isang bagong destinasyon at matukoy ang mga hotel, ngunit piliin ang pinakamainam na flight at hotel – at pagkatapos ay i-book ang mga ito sa ngalan mo.

1. Extensible at flexible

Ang mga ahente ng AI ay hindi limitado sa mga mahigpit na daloy ng trabaho. Sila ay dynamic na pumipili ng mga tool, API, at modelo batay sa konteksto, na ginagawang mas madaling ibagay ang mga ito.

2. Autonomous na paggawa ng desisyon 

Sa halip na paunang tukuyin ang bawat daloy, ang mga ahente ng AI ay gumagawa ng mga real-time na desisyon at nagsasagawa ng mga end-to-end na gawain. Mas mabilis silang buuin at mas episyente pagkatapos nilang i-deploy.

3. Nasusukat sa mga kaso ng paggamit 

Ang isang ahente ng AI na binuo para sa suporta sa customer ay maaaring palawigin upang mahawakan ang mga benta, panloob na daloy ng trabaho, o HR automation nang walang kumpletong muling pagtatayo.

4. Buong-panahong availability

Ang mga ahente ng AI ay patuloy na tumatakbo, humahawak sa mga gawain, tumutugon sa mga user, at nagsasagawa ng mga daloy ng trabaho nang walang downtime.

5. Cost-efficiency sa sukat

Binabawasan ng mga ahente ng AI ang pangangailangan para sa malalaking manu-manong koponan sa suporta sa customer, pagbebenta, at panloob na operasyon habang pinapanatili ang mataas na kalidad na serbisyo.

6. End-to-end automation

Ang mga ahente ng AI ay hindi lamang sumasagot sa mga tanong; nagsasagawa sila ng mga daloy ng trabaho, nagpapalitaw ng mga aksyon sa mga CRM, namamahala ng mga pag-apruba, at gumagawa ng mga tunay na desisyon, na binabawasan ang mga bottleneck sa pagpapatakbo.

7. Walang putol na pagsasama ng system

Ang mga ahente ng AI ay kumokonekta sa mga tool tulad ng Salesforce, HubSpot, Zendesk , Slack , at mga sistemang pagmamay-ari, na tinitiyak ang isang pinag-isang tech stack .

8. Mas mabilis na time-to-value (TTV)

Hindi tulad ng mga tradisyunal na proyekto sa automation, ang mga ahente ng AI ay natututo mula sa mga pakikipag-ugnayan at patuloy na nagpapabuti, nagpapabilis ng pag-deploy at ROI.

9. Pinahusay na katumpakan at pagsunod 

Maaaring sundin ng mga ahente ng AI ang mga alituntunin ng brand, legal na balangkas, at lohika ng desisyon, na tinitiyak na gumagana ang mga ito sa loob ng mga patakaran ng negosyo.

Multi-Agent Systems

Ang mga multi-agent system (MAS) ay binubuo ng maraming ahente ng AI na nakikipag-ugnayan upang makamit ang mga pangkalahatang layunin. 

Ang mga system na ito ay karaniwang idinisenyo upang matugunan ang mga gawain na masyadong malaki, kumplikado, o desentralisado upang pamahalaan ng isang ahente ng AI. Tinitiyak ng wastong pagruruta ng ahente ng AI na ang tamang gawain ay itinalaga sa tamang ahente.

Ang bawat ahente sa isang multi-agent system ay maaaring kumilos nang nakapag-iisa, nakikita at binibigyang-kahulugan ang kapaligiran, paggawa ng mga desisyon, at pagkatapos ay kumilos upang matupad ang layunin nito.

Ang kahusayan ng isang MAS ay tinatasa sa pamamagitan ng AI agent eval system , na maaaring magsama ng parehong quantitative at qualitative insight.

Halimbawa, maaaring gumamit ng MAS ang isang market research firm kung saan ang isang ahente ay nagtitipon ng mga ulat sa industriya, ang isa ay kumukuha ng mga pangunahing insight, ang pangatlo ay nagbubuod ng mga natuklasan sa mga brief na handa ng kliyente, at ang ikaapat ay sinusubaybayan ang katumpakan ng data at pinipino ang mga output sa paglipas ng panahon.

Mga Simple Reflex Agents

Gumagana ang mga simpleng reflex agent batay sa isang set ng mga paunang natukoy na tuntunin sa pagkilos ng kondisyon. Tumutugon sila sa kasalukuyang percept at hindi isinasaalang-alang ang kasaysayan ng mga nakaraang percept.

Angkop ang mga ito para sa mga gawain na may limitadong pagiging kumplikado at isang makitid na hanay ng mga kakayahan. Ang isang halimbawa ng isang simpleng reflex agent ay isang matalinong termostat.

‍

Mga Ahente ng Reflex na Batay sa Modelo

Ang mga ahente na nakabatay sa modelo ay nagpapanatili ng panloob na modelo ng kanilang kapaligiran at gumagawa ng mga desisyon batay sa pagkaunawa ng kanilang modelo.

Ito ay nagpapahintulot sa kanila na pangasiwaan ang mas kumplikadong mga gawain. 

Ginagamit ang mga ito sa pagbuo ng teknolohiya ng self-driving na kotse, dahil maaari silang mangolekta ng data tulad ng bilis ng sasakyan, ang distansya sa pagitan ng kotse sa harap nito, at isang paparating na stop sign. Ang ahente ay maaaring gumawa ng matalinong mga pagpapasya tungkol sa kung kailan magpreno batay sa bilis ng sasakyan at mga kakayahan sa pagpreno.

Mga Ahente na Nakabatay sa Utility

Gumagawa ng mga desisyon ang mga ahenteng nakabatay sa utility sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa inaasahang gamit ng bawat posibleng aksyon.

Madalas silang ginagamit sa mga sitwasyon kung saan mahalagang timbangin ang iba't ibang opsyon at piliin ang may pinakamataas na inaasahang utility.

Kung gusto mong magrekomenda ang isang ahente ng mga bagay - tulad ng isang kurso ng aksyon o iba't ibang uri ng mga computer para sa isang partikular na gawain - maaaring makatulong ang isang utility-based na ahente.

Mga Ahente sa Pag-aaral

Ang mga ahente ng pag-aaral ay idinisenyo upang gumana sa hindi kilalang mga kapaligiran. Natututo sila mula sa kanilang mga karanasan at iniangkop ang kanilang mga aksyon sa paglipas ng panahon.

Ang malalim na pag-aaral at mga neural network ay kadalasang ginagamit sa pagbuo ng mga ahente ng pag-aaral.

Madalas na ginagamit ang mga ito sa teknolohiya ng e-commerce at streaming platform upang palakasin ang mga personalized na sistema ng rekomendasyon, dahil nalaman nila kung ano ang mas gusto ng mga user sa paglipas ng panahon. 

Mga Ahente ng Paniniwala-Pagnanais-Layunin

Ang mga ahente ng Belief-Desire-Intention ay nagmomodelo ng pag-uugaling tulad ng tao sa pamamagitan ng pagpapanatili ng mga paniniwala tungkol sa kapaligiran, mga hangarin, at mga intensyon. Maaari silang mangatuwiran at magplano ng kanilang mga aksyon nang naaayon, na ginagawang angkop ang mga ito para sa mga kumplikadong sistema.

Mga Ahente na Nakabatay sa Logic

Ang mga ahente na nakabatay sa lohika ay gumagamit ng deduktibong pangangatwiran upang gumawa ng mga pagpapasya, kadalasan sa mga tuntunin ng lohika. Ang mga ito ay angkop para sa mga gawain na nangangailangan ng kumplikadong lohikal na pangangatwiran.

Mga Ahente na Nakabatay sa Layunin

Ang mga ahente na nakabatay sa layunin ay kumikilos upang makamit ang kanilang mga layunin at maiangkop ang kanilang mga aksyon nang naaayon. Mayroon silang mas nababaluktot na diskarte sa paggawa ng desisyon batay sa mga kahihinatnan sa hinaharap ng kanilang kasalukuyang mga aksyon.

Ang isang karaniwang aplikasyon para sa mga ahente na nakabatay sa layunin ay robotics - tulad ng isang ahente na nagna-navigate sa isang bodega. Maaari nitong pag-aralan ang mga potensyal na landas at piliin ang pinakamabisang ruta patungo sa destinasyon ng kanilang layunin.

Hakbang 1: Tukuyin ang isang pilot use case

“Kumuha tayo ng AI agent!” Kung sasabihin ito sa iyo ng iyong boss pagkatapos basahin ang mga pinakabagong ulo ng balita tungkol sa 'taon ng mga ahente ng AI,' ikaw ang bahalang tukuyin kung anong uri ng ahente ng AI ang dapat mong piloto.

Madaling mawala sa hype, ngunit ang pinakamahusay na diskarte ay magsimula sa isang malinaw, mataas na epekto na kaso ng paggamit.

Isaalang-alang kung saan maaaring bawasan ng isang ahente ang workload, pahusayin ang katumpakan, o pahusayin ang paggawa ng desisyon, gaya ng kwalipikasyon ng lead, suporta sa customer, o internal na pagkuha ng kaalaman.

Ang isang malakas na kaso ng paggamit ng pilot ay dapat sapat na makitid upang maipatupad nang mabilis ngunit sapat na mahalaga upang ipakita ang epekto.

Ang tamang pagpipilian ay magpapadali sa pag-secure ng buy-in, patunayan ang ROI, at ilatag ang pundasyon para sa mas malawak na AI adoption.

Hakbang 2: Hanapin ang tamang platform

Ang mga tamang tool ay ganap na magdedepende sa iyong mga kalagayan – gaano karaming in-house na kadalubhasaan ang mayroon ka? Ilang oras? Ano ang kailangan mong maisakatuparan ng iyong ahente (hindi lamang para sa iyong pilot use case, ngunit pangmatagalan)?

Sa karamihan ng mga kaso, makatuwirang gumamit ng AI platform sa halip na magsimula sa simula.

Ang pinakamainam na pagpipilian ay madalas na isang patayo, nababaluktot na platform : isang software ng gusali na nagbibigay-daan sa iyong bumuo ng anumang use case at kumonekta sa anumang panlabas na tool. 

Maaari mong tingnan ang aming listahan ng pinakamahusay na tool sa pagbuo ng ahente ng AI , ang pinakamahusay na mga platform ng chatbot , o kahit na ang pinakamahusay na mga open source na platform . Ngunit magiging totoo ako - medyo kampi ako sa atin.

Botpress ay ginagamit ng 35% ng Fortune 500 na kumpanya at 500,000+ builder.

Nag-deploy kami ng mga ahente ng AI sa loob ng maraming taon, at libre itong simulan ang paggamit, kaya wala ka talagang mawawala.

Hakbang 3: Isama ang mga tool

Kung ang iyong ahente ng AI ay gagawa ng mga lead sa Hubspot, magsisimula ka sa pamamagitan ng pagsasama ng iyong platform ng AI sa Hubspot. 

Bagama't ang isang mahusay na platform ay may kasamang pre-built na pagsasama, ang mga angkop na kaso ng paggamit ay mangangailangan ng karagdagang trabaho upang i-customize ang mga konektor ng iyong ahente.

Kung ang iyong team ay nagsasama ng maraming system - alinman sa mga panloob na tool o third-party na software - ang iyong ahente ay maaaring kumilos bilang AI orchestrator , na tinitiyak ang maayos na pag-synchronize sa mga platform.

Hakbang 4: Subukan at pinuhin

Ang ika-apat na hakbang ay ang pagsubok ng iyong ahente nang lubusan gamit ang mga built-in na tool sa pagsubok ng iyong platform.

Isaayos ang mga parameter, agarang parirala, at mga daloy ng trabaho batay sa mga resulta ng pagsubok para matiyak na mahusay ang performance ng ahente sa mga totoong sitwasyon.

Hakbang 5: I-deploy at subaybayan

Bagama't kadalasang nagiging sentro ang mga yugto ng pagbuo at pag-deploy, huwag maliitin ang kahalagahan ng pangmatagalang pagsubaybay gamit ang bot analytics . 

Ang iyong platform ay dapat na nilagyan ng mga tool sa pagsubaybay upang subaybayan ang mga pakikipag-ugnayan at pagganap ng iyong ahente pagkatapos ng pag-deploy.

Magtipon ng mga insight at pinuhin ang setup kung kinakailangan, sinasamantala ang anumang mekanismo ng feedback na ibinigay ng platform. 

At tandaan: ang pinakamahusay na mga ahente ng AI ay nangangailangan ng mga update. Ang ilan sa mga ahente ng AI na may pinakamataas na pagganap sa larangan ay na-update nang daan-daang beses mula noong una nilang paglabas.

Tataas lang ang iyong ROI kapag mas nasasabunutan mo ang iyong ahente.

Magsimula sa maliit, pagkatapos ay palawakin

Papasok na tayo sa panahon ng mga organisasyong pinahusay ng AI – ngunit walang sinuman ang lalabas nang sabay-sabay. Magsimula sa isang malakas na kaso ng paggamit ng piloto na maaaring makakuha ng mabilis na panalo bago palawakin ang iyong ahente ng AI.

Tinutukoy namin ito bilang paraan ng Crawl-Walk-Run. Maaari mong basahin ang higit pa tungkol dito sa aming Blueprint para sa AI Agent Implementation .

Tiyakin ang mataas na kalidad na mga mapagkukunan ng data

Tulad ng sinasabi ng matandang kasabihan: basura sa loob, basura sa labas. Kung ang iyong ahente ng AI ay hindi kumukuha ng impormasyon mula sa mahusay na pinapanatili na mga database, ang epekto nito ay magiging limitado.

Kung ginagamit ng iyong ahente ang Hubspot para subaybayan ang mga ikot ng deal at pag-aralan ang mga closed-win at closed-lost na predictor, kailangang maging mapagbantay ang iyong mga sales rep sa pagsubaybay sa mga tawag at data ng kanilang mga prospect.

Magtakda ng malinaw na mga KPI at sukatan ng tagumpay

Mahirap malaman kung gaano matagumpay ang iyong ahente ng AI kung hindi mo masusukat nang maayos ang epekto nito.

Tukuyin ang mga KPI upfront — kung ito man ay katumpakan ng pagtugon, oras na natipid, mga rate ng conversion, o mga pagbawas sa gastos. Makakatulong ang mga benchmark na ito na gabayan ang mga pagpapabuti at ipakita ang ROI.

Gumamit ng RAG

Ang paggamit ng retrieval-augmented generation ay nagbibigay-daan sa iyong AI agent na ilagay ang mga sagot nito sa up-to-date na data, tulad ng knowledge base, CRM, o dokumentasyon ng kumpanya.

Binabawasan nito ang pagkakataon ng mga guni-guni, at tinitiyak nito na ang mga tugon ay tumpak at may kaugnayan sa konteksto.

Mga Panganib sa Pagsunod

Dapat sumunod ang mga ahente ng AI sa mga regulasyon tulad ng GDPR, HIPAA, SOC 2, at mga patakarang partikular sa industriya. 

Ang mga panganib sa pagsunod ay isa sa pinakamalaking dahilan kung bakit pinipili ng mga builder na lumikha ng mga ahente ng AI sa mga platform, sa halip na bumuo mula sa simula.

Kung ang iyong trabaho ay hindi pagsunod sa AI, ang iyong mga mapagkukunan ay mas mahusay na ginugol na ipaubaya ito sa mga propesyonal.

Ang maling paghawak sa data ng user, hindi pag-log ng mga desisyon, o pagbuo ng mga hindi sumusunod na tugon ay maaaring magresulta sa legal at pinansyal na mga kahihinatnan.

Hallucinations

Ang mga guni-guni ay kapag ang mga AI system sa pakikipag-usap ay bumubuo ng hindi tama o mapanlinlang na impormasyon.

Ang mga slip-up na ito ay naging sentro ng mga iskandalo tulad ng Air Canada chatbot fiasco o ang bot na nagbebenta ng Chevy Tahoe sa halagang $1.

Ang mga ahente ng AI na maingat na ginawa ay bihirang mag-hallucinate. Posibleng bantayan ang kalidad ng mga tugon nito gamit ang retrieval-augmented generation, human validation, o verification layer. Sa katunayan, may ilang paraan para panatilihing walang guni-guni ang mga ahente ng AI .

Kakulangan sa Pagpapaliwanag

Kung ang isang ahente ng AI ay gumagawa ng mga desisyon, dapat na maunawaan ng iyong koponan kung paano at bakit.

Ang isang black-box system na naghahatid ng mga output nang walang transparency ay maaaring masira ang tiwala, na nagpapahirap sa pag-diagnose ng mga error, pagtiyak ng pagsunod, o pagpino ng pagganap.

Ang pagpapaliwanag ay lalong mahalaga para sa mga regulated na industriya, kung saan ang mga desisyon ay kailangang ma-audit.

Ang mga diskarte tulad ng pangangatwiran ng ahente sa pag-log, pagpapakita ng mga mapagkukunan, at pagsasama ng human-in-the-loop na validation ay maaaring makatulong na panatilihing malinaw at may pananagutan ang mga desisyong batay sa AI. 

Kung hindi naka-built in ang pagpapaliwanag, ang iyong team ay gugugol ng mas maraming oras para bigyang-katwiran ang mga aksyon ng ahente kaysa makinabang mula sa kanila.

Patuloy na Mga Mapagkukunan

Ang mga ahente ng AI ay hindi isang 'set and forget' na mapagkukunan.

Ang mga ito ay isang tunay na proyekto ng software na nangangailangan ng patuloy na pagsubaybay at pagpapahusay sa paglipas ng panahon. Ang pagpapanatili ay isang pangangailangan na, kung hindi mapapansin, ay magwawakas sa tagumpay ng isang ahente.

Ang magandang balita ay ito ay isang downside lamang kung ang iyong koponan ay hindi nagpaplano para dito. Kung handa kang magsimula sa isang pamumuhunan sa AI, ang patuloy na mga mapagkukunang kinakailangan para sa isang ahente ng AI ay madaling makita sa mga pagbabalik.

1. Autonomy

Ang mga ahente ng AI ay maaaring gumana nang walang interbensyon ng tao, gumagawa ng mga desisyon at kumikilos sa kanila nang nakapag-iisa.

Ang kanilang awtonomiya ay nagbibigay-daan sa mga ahente ng AI na pangasiwaan ang mga kumplikadong gawain at gumawa ng mga real-time na pagpapasya kung paano pinakamahusay na makumpleto ang isang proseso, ngunit nang walang tao na nagko-coding ng mga partikular na hakbang para sa isang partikular na gawain.

Bagama't ang ideya ng isang autonomous na ahente ay maaaring magkaroon ng mga larawan ng HAL 9000, ang nakikipag-usap na computer mula 2001: A Space Odyssey, ang mga ahente ng AI ay umaasa pa rin sa mga tagubilin ng tao.

Kakailanganin ng isang user o developer na maglaan ng oras sa pagsasabi sa ahente kung ano ang gagawin – ngunit lulutasin ng ahente ang problema kung paano pinakamahusay na makumpleto ang gawain.

2. Patuloy na pag-aaral

Mahalaga ang feedback para sa pagpapabuti ng ahente ng AI sa paglipas ng panahon.

Ang feedback na ito ay maaaring magmula sa dalawang mapagkukunan: isang kritiko o ang kapaligiran mismo.

Ang kritiko ay maaaring isang human operator o isa pang AI system na sinusuri ang performance ng ahente. Ang kapaligiran ng ahente ng AI ay maaaring magbigay ng feedback sa anyo ng mga resulta na nagreresulta mula sa mga aksyon ng ahente.

Nagbibigay-daan ang feedback loop na ito sa ahente na umangkop, matuto mula sa mga karanasan nito, at gumawa ng mas mahuhusay na desisyon sa hinaharap.

Matututunan nitong lumikha ng mas magagandang resulta habang nakakaranas ito ng mas maraming gawain. Dahil sa kanilang kakayahang matuto at umunlad, ang mga ahente ng AI ay maaaring umangkop sa mabilis na pagbabago ng mga kapaligiran

3. Reaktibo at maagap

Ang mga ahente ng AI ay parehong reaktibo at aktibo sa kanilang mga kapaligiran.

Dahil kumukuha sila ng sensory input, nagagawa nilang baguhin ang takbo ng pagkilos batay sa mga pagbabago sa kapaligiran.

Halimbawa, mararamdaman ng isang matalinong thermostat ang temperatura ng silid na lumalamig habang nagsisimula ang hindi inaasahang pagkidlat. Bilang resulta, babawasan nito ang intensity ng air conditioning. 

Ngunit maagap din ito – kung sumisikat ang araw sa isang silid nang humigit-kumulang sa parehong oras bawat araw, proactive nitong tataas ang air conditioning upang magkasabay sa paglitaw ng init ng araw.

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

Ang isang karaniwang pagkakamali na ginagawa ng mga negosyo kapag nag-deploy ng kanilang unang AI agent ay naglulunsad nang walang malinaw na tinukoy na kaso ng paggamit o nasusukat na pamantayan sa tagumpay, na kadalasang nagreresulta sa mababang pakikipag-ugnayan at limitadong epekto. Itinuturing din ng marami ang ahente ng AI bilang isang beses na pag-deploy sa halip na isang sistema na nangangailangan ng mga regular na pag-update at pagpipino upang manatiling epektibo sa paglipas ng panahon.

Gaano karaming oras at badyet ang dapat kong planuhin para sa pilot ng AI agent?

Ang isang nakatutok na pilot project ay karaniwang maaaring ilunsad sa loob ng 2 hanggang 6 na linggo, gamit ang $300 hanggang $700, lalo na sa mga platform na walang code o mababang code.

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 pagkilos na ginawa, at lahat ng mga tawag sa API, kabilang ang mga timestamp at mga identifier ng user upang paganahin ang traceability. Para sa higit na transparency at diagnostics, nakakatulong din na isama ang mga hakbang sa pangangatwiran o mga marka ng kumpiyansa kapag available.

Ano ang hitsura ng human-in-the-loop (HITL) sa pagsasanay?

Sa pagsasagawa, ang ibig sabihin ng HITL ay ang ahente ng AI ay nag-pause para sa input ng tao sa mga partikular na desisyon, tulad ng mga pag-apruba, pagdami, o hindi malinaw na mga kaso, bago magpatuloy. Lumilikha ito ng pananggalang, na tinitiyak na ang mga hindi tiyak na aksyon ay pinangangasiwaan ng isang tao kapag kinakailangan.

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

Oo, ang isang ahente ng AI ay maaaring maghatid ng maraming departamento, sa kondisyon na ito ay idinisenyo na may wastong paghihiwalay ng konteksto, malinaw na mga tagubilin para sa pag-uugali na nakabatay sa tungkulin, at matalinong pagruruta ng mga query. Maraming organisasyon ang nagsisimula sa isang departamento at palawakin ang mga kakayahan ng ahente nang paunti-unti upang maiwasan ang overlap o kalituhan.