什麼是 Agentic AI？

客戶支援自動化

您可能對老式的客戶支援聊天機器人比較熟悉，但代理人工智慧也能推動複雜的客戶系統。 

Gartner 預測，到 2029 年，代理型人工智能將自主處理 80% 的客戶服務問題（無需人為干預）。

說實話？我相信。我見過我們的一些客戶使用 AI 代理將 98% 的客戶服務查詢自動化。如果部署得當，它們可以非常有效。

與依賴僵化腳本的傳統機器人不同，AI 代理可動態適應使用者需求。透過了解情境與意圖，它可以提供個人化的解決方案，簡化客戶互動並提高滿意度。

他們經常被用來

• 自主解決問題
• 將複雜的問題升級至人工代理（與上下文有關）
• 分析客戶互動以找出趨勢 

個人化行銷

Agentic AI 旨在提高整個銷售漏斗的效率，包括AI 潛在客戶產生、潛在客戶資格評估、後續跟進和預約演示。 

它也能在聊天機器人行銷的新興領域中扮演關鍵角色，將簡單的會話人工智慧提升一個層次 - 它能分析客戶互動以精準定位策略並優化參與度，而這一切都不需要人為輸入。

銷售線索管理

在銷售中使用 AI 的方法有很多。Agentic AI 可以結合其中的優點。

它可以透過自主限定、優先排序和培育潛在客戶來強化銷售管道。Agentic 系統可以分析參與資料，以辨識高價值的潛在客戶，並確保及時跟進 - 連結回個人化的行銷漏斗。

Agentic AI 可用於：

• 根據參與度和潛在價值對潛在客戶進行評分
• 透過電子郵件或聊天工具傳送個人化的後續追蹤
• 通知銷售團隊高度優先的機會

醫療照護協助

在醫療照護方面，人工智慧 (Agentic AI) 可以簡化行政與臨床流程。它可以安排預約、根據症狀分流病患，甚至協助醫療編碼。 

財務與風險管理

現在最好的金融聊天機器人都是代理型的。 

Agentic AI 可協助將簡單的工作自動化，並提供更深入的資訊，協助員工做出以資料為導向的決策。它還可以

• 標示可疑交易以進行審查
• 分析市場或客戶資料以提出建議
• 自動化合規性檢查和支出報告
• 提供趨勢洞察力以改善決策

內容審核

掃描社交媒體頻道、識別目標內容，以及採取行動 (刪除、回應或追蹤使用者情緒) 都完全在人工智慧代理系統的能力範圍之內。讓員工處理複雜的互動，而代理系統則負責其餘的工作。

編碼助理

2023 年，10% 的軟體工程師使用編碼助理。但 Gartner 預測75% 的軟體開發人員將使用代理式 AI 來完成日常任務。

這些助理可以產生程式碼，但他們也可以擔任編輯和審查員，仔細檢查工作中的問題。讓我告訴你，我的軟體工程師同事的工作速度比幾年前快了很多。

人力資源自動化

使用 人力資源聊天機器人是讓人力資源代表專注於高層級任務的簡單方法。 

Agentic AI 可將重覆性的工作自動化，例如篩選履歷、安排面試，以及引導新員工完成入職程序，從而簡化人力資源作業。 

他們甚至可以處理批准和預訂休假日或建立員工排班表。

1.反應式人工智慧

定義：對特定刺激或情況做出反應的系統，沒有長期記憶或學習能力。

範例：處理預先定義查詢的聊天機器人、推薦系統。

反應式人工智慧擅長於快速、精準地執行直接的任務。這些系統非常適合需要根據已知條件立即回應的應用程式，例如回答常見問題或建議產品。

2.Deliberative Agentic AI

定義：使用推理和規劃來做決策的系統，通常會考慮長期結果。

範例：自動駕駛汽車導航交通、AI 管理供應鏈。

慎思式人工智慧運用邏輯和預測來管理複雜的任務，確保決策符合更廣泛的目標。這些系統對於需要策略性規劃與適應性的應用程式來說是不可或缺的。

3.互動式 Agentic AI

定義：設計用來與人類或其他系統接觸的人工智能，通常是在動態環境中。

範例：虛擬助理、工業環境中的協作機器人 (cobots)。

互動式人工智慧 (Interactive agentic AI) 著重於創造人類與機器之間的無縫互動。這些系統在了解和回應使用者需求是成功關鍵的環境中至關重要。

4.自適應 Agentic AI

定義：透過回饋和資料不斷學習和改進，並據此調整行為的系統。

範例：個人化學習平台的 AI 代理、電子商務的動態定價系統。

適應性人工智能利用資料持續改進其決策和行為。這種類型的 AI 適用於彈性和隨時間改進對達成最佳結果至關重要的場景。

5.多主動系統 (MAS)

定義：透過合作或競爭來達成共同或個別目標的人工智慧代理網路。

範例：群體機器人、智慧電網的分散式 AI 系統。

多重代理系統涉及多個人工智能實體互動，以解決複雜的大型問題。它們在分散式環境中非常有效，因為在這種環境中，任務可以受益於不同的觀點或協作策略。

自主決策

‍Agentic AI 可以處理重複或複雜的任務，因此您的團隊不需要每次都介入。

提高效率

‍透過快速分析資料、做出決策並採取行動，代理式人工智慧可協助企業節省時間與資源。

擴充性

‍無論您要管理 10 個或 10,000 個流程，代理式人工智慧都能毫不費力地跟上，不費吹灰之力就能適應不斷成長的需求。

適應性

‍代理型人工智慧不只是遵循腳本 - 它會根據新資訊和不斷變化的條件進行調整，以確保它保持相關性和精確性。

改善解決問題的能力

‍透過推理與學習的能力，代理式人工智慧可以處理最棘手的挑戰，並提出智慧、創意的解決方案。

成本效益

‍透過自動化時間密集的任務，代理人工智能有助於降低成本，同時充分利用您的資源。

強化使用者體驗

‍從客戶支援到行銷，AI 代理可提供個人化、快速回應的互動，讓使用者持續投入。

全天候可用性

‍與人類團隊不同的是，代理人工智慧永不打烊，提供全天候的服務與生產力。

人工智慧如何處理道德決策？

Agentic AI 會遵循您編入它的任何規則和警戒線，但它不會像人類一樣「瞭解」倫理，所以它的責任僅限於設計它的人。

代理式人工智慧可以凌駕於人類的輸入或指示嗎？

除非您明確允許它這樣做，否則不會；預設情況下，它會堅持其編程的邊界，但如果需要，您可以建立升級或覆寫邏輯。

代理式人工智能有哪些風險或限制？

最大的風險通常來自於偏見、誤解或缺乏監督。Plus，如果出了問題，在沒有良好記錄或控制的情況下，要找出原因可能會很棘手。

Agentic AI 是否總是基於雲端，還是可以在企業內部執行？

如果這是您的設定，它可以在內部執行。雲端是常用的彈性和規模，但對於有嚴格資料或安全性要求的產業而言，內部部署也是可行的。

在特定產業中，人工智慧與人類團隊的表現比較如何？

這取決於任務。代理式人工智能在重複性或資料繁重的工作（如分流支援票單）上表現驚人，但在細微的判斷或移情驅動的角色上，人類仍是贏家。