Quy trình làm việc AI tác nhân là gì?

AI tác nhân xử lý dữ liệu thời gian thực, tự đưa ra quyết định với sự hướng dẫn tối thiểu từ con người. Dưới đây là tất cả những gì bạn cần biết về quy trình làm việc AI tác nhân.

Quy trình làm việc AI tác nhân là gì?

Quy trình làm việc AI tác nhân là các quy trình được vận hành bởi các tác nhân AI tự động, có khả năng tự thực hiện nhiệm vụ, ra quyết định và thích ứng với điều kiện thay đổi trong phạm vi các quy tắc hoặc mục tiêu xác định.

Ví dụ, một quy trình chuỗi cung ứng sử dụng AI có thể dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa tuyến đường và tự động bổ sung hàng, trong khi một hệ thống đặt lịch khám bệnh có thể phân bổ lịch hẹn hiệu quả dựa trên lịch bác sĩ, sở thích bệnh nhân và nguồn lực phòng khám.

Cách quy trình làm việc AI tác nhân vận hành

Quy trình làm việc AI tác nhân được thiết kế để chủ động quản lý nhiệm vụ bằng cách phân tích dữ liệu, ra quyết định và thực hiện hành động với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Hãy cùng tìm hiểu cách các quy trình này hoạt động, lấy ví dụ về hệ thống đặt lịch hẹn khám bệnh.

1. Hiểu mục tiêu và bối cảnh

Quy trình làm việc AI tác nhân được thiết kế với mục tiêu và thông số rõ ràng để định hướng hoạt động.

Trong trường hợp này, mục tiêu là sắp xếp lịch hẹn cho bệnh nhân một cách hiệu quả bằng cách xem xét các yếu tố như lịch bác sĩ, sở thích bệnh nhân và nguồn lực phòng khám.

Tác nhân AI được lập trình để hiểu các quy tắc và bối cảnh cụ thể mà nó hoạt động, bao gồm giờ làm việc của phòng khám, chuyên môn của bác sĩ và lịch sử bệnh nhân.

2. Phân tích dữ liệu trực tiếp

Tác nhân AI liên tục phân tích dữ liệu trực tiếp, bao gồm cập nhật về bác sĩ nghỉ ốm hoặc các lịch hẹn bị thay đổi.

Ví dụ, nếu một bác sĩ có lịch trống do hủy hẹn, tác nhân AI sẽ xử lý thông tin này để xác định những bệnh nhân có thể hưởng lợi từ khung giờ vừa mở.

3. Tự động ra quyết định

Dựa trên dữ liệu đã phân tích, tác nhân AI đánh giá các lựa chọn và tự quyết định phương án tối ưu.

Chẳng hạn, nếu một bệnh nhân hủy lịch vào ngày hẹn, tác nhân AI sẽ tự động cân nhắc những bệnh nhân nào có khả năng nhận lịch hẹn gấp nhất. Nó có thể bắt đầu liên hệ với các bệnh nhân có vấn đề sức khỏe cấp thiết cho đến khi tìm được người phù hợp.

4. Chủ động thực hiện nhiệm vụ

Sau đó, tác nhân AI sẽ thông báo cho bệnh nhân phù hợp nhất, cập nhật thông tin vào lịch bác sĩ và xác nhận lịch hẹn - tất cả đều không cần sự can thiệp của con người.

Các trường hợp sử dụng quy trình làm việc AI tác nhân

Quy trình làm việc AI tác nhân có ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành, mang lại kết quả đột phá. Dưới đây là một số ví dụ:

Bán hàng

Từ việc triển khai chatbot bán hàng đơn giản để tương tác với khách hàng đến áp dụng quy trình bán hàng tự động hoàn toàn, quy trình làm việc AI tác nhân đang thay đổi cách doanh nghiệp kết nối với khách hàng.

Chatbot AI có thể trả lời ngay lập tức các câu hỏi của khách hàng, đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và hướng dẫn người dùng qua quy trình thanh toán. Các nhắc nhở về giỏ hàng bị bỏ quên hoặc ưu đãi giới hạn thời gian giúp không bỏ lỡ cơ hội bán hàng nào.

Tiếp thị

Quy trình làm việc AI tác nhân, như marketing bằng chatbot, thay đổi hoạt động marketing bằng cách cung cấp khuyến mãi cá nhân hóa, phân tích dữ liệu trực tiếp và tối ưu hóa tiếp cận khách hàng.

Chatbot tương tác với khách hàng bằng các cuộc trò chuyện phù hợp, đề xuất sản phẩm và gửi nhắc nhở về giỏ hàng bị bỏ quên.

Trong các dịp cao điểm như mùa lễ, chúng có thể điều chỉnh khuyến mãi linh hoạt để tối đa hóa doanh thu thông qua:

• Gợi ý sản phẩm
• Giảm giá cá nhân hóa
• Điều chỉnh khuyến mãi theo thời gian thực

Y tế

Quy trình làm việc AI tác nhân giúp sắp xếp lịch hẹn cho bệnh nhân bằng cách tối ưu hóa lịch bác sĩ và nâng cao sự hài lòng của bệnh nhân.

Các quy trình này chủ động gửi nhắc nhở, sắp xếp lại lịch khi cần và ưu tiên bệnh nhân dựa trên mức độ khẩn cấp và nhu cầu y tế cụ thể.

Quản lý chuỗi cung ứng

Dự báo nhu cầu thời gian thực và quản lý tồn kho linh hoạt là hai cách chính mà quy trình làm việc AI tác nhân đang thay đổi quản lý chuỗi cung ứng. Các quy trình này tận dụng dữ liệu trực tiếp để giảm thiểu chậm trễ, tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu quả ở mọi giai đoạn của chuỗi cung ứng.

Ví dụ, một tác nhân AI có thể dự đoán nhu cầu tăng đột biến và tự động điều chỉnh mức tồn kho để đáp ứng thay đổi này. Trong các sự kiện như Black Friday, khi nhu cầu thường cao hơn, tác nhân AI có thể dự đoán trước và chủ động tăng lượng hàng tồn kho.

Các loại quy trình làm việc AI tác nhân

Quy trình làm việc AI tác nhân có nhiều loại, mỗi loại được thiết kế để giải quyết nhu cầu kinh doanh và quy trình vận hành cụ thể.

Quy trình làm việc AI hội thoại

Quy trình làm việc AI hội thoại, như các trợ lý AI, hướng dẫn người dùng qua nhiều bước tương tác dựa trên bối cảnh, ý định và dữ liệu lịch sử.

Các quy trình này được thiết kế để mang lại trải nghiệm cá nhân hóa và hiệu quả bằng cách dự đoán nhu cầu người dùng và tự động điều chỉnh phản hồi.

Ví dụ, một quy trình hỗ trợ khách hàng bằng AI có thể xử lý các câu hỏi thường gặp như tra cứu đơn hàng hoặc hỗ trợ tài khoản bằng cách hướng dẫn người dùng qua chuỗi câu hỏi phù hợp với ngữ cảnh.

Nó có thể chuyển các vấn đề phức tạp hơn cho nhân viên hỗ trợ, đồng thời cung cấp lịch sử trò chuyện chi tiết. Tỷ lệ chatbot tự xử lý cao, đo lường phần trăm tương tác được giải quyết mà không cần con người, cho thấy sự thành công của các quy trình này trong việc giảm chi phí và cải thiện thời gian phản hồi.

Hệ thống đa tác nhân (MAS)

Trong hệ thống đa tác nhân (MAS), nhiều tác nhân AI phối hợp hoạt động trong cùng một môi trường để giải quyết các vấn đề phức tạp, phân tán.

MAS tận dụng quy trình làm việc AI tác nhân để các tác nhân trao đổi dữ liệu, phối hợp hành động và cùng nhau ra quyết định theo thời gian thực, giúp chia nhỏ nhiệm vụ và đạt được mục tiêu chung.

Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ có thể triển khai MAS để quản lý đội xe giao hàng tự động, nơi nhiều drone giao hàng hoặc xe tự lái phối hợp tối ưu hóa thời gian và tuyến đường giao hàng.

Các hệ thống này cho phép phương tiện giao tiếp và thích ứng với điều kiện thực tế như đường bị chặn hoặc thay đổi thời tiết, đảm bảo giao hàng hiệu quả và đúng giờ.

Tác nhân học tăng cường (RL)

Tác nhân học tăng cường (RL) học thông qua thử và sai, điều chỉnh quyết định dựa trên phần thưởng hoặc hình phạt nhận được từ hành động của mình.

Chẳng hạn, trong robot kho hàng, một tác nhân RL có thể tối ưu hóa chuyển động của cánh tay robot để lấy và đóng gói hàng hiệu quả hơn. Ban đầu, tác nhân có thể mắc lỗi như đặt sai vị trí vật phẩm, nhưng theo thời gian, nó sẽ học được các thao tác và đường đi tối ưu nhất bằng cách tối đa hóa tín hiệu phần thưởng cho nhiệm vụ thành công.

Quy trình làm việc AI tác nhân có đạo đức

Sự tự động hóa ngày càng cao của quy trình làm việc AI tác nhân đòi hỏi phải cân nhắc đạo đức cẩn trọng, đặc biệt khi áp dụng công nghệ vào các ngành rủi ro cao như chatbot y tế hoặc tác nhân AI trong lĩnh vực tài chính.

Các hệ thống không được kiểm soát, như tự động từ chối yêu cầu bảo hiểm y tế, có thể gây hại cho cá nhân và làm mất lòng tin công chúng khi đặt hiệu quả lên trên lợi ích con người.

Quy trình đạo đức cần nhấn mạnh sự minh bạch, trách nhiệm và công bằng, với các quyết định có thể giải thích và giám sát chặt chẽ để phù hợp với giá trị xã hội.

Ví dụ, trong một MAS quản lý đội xe giao hàng tự động, các hướng dẫn đạo đức cần đảm bảo hiệu quả không làm ảnh hưởng đến an toàn hoặc khả năng tiếp cận.

Mặc dù quy trình làm việc AI tác nhân mang lại tiềm năng to lớn, chúng cần được thiết kế theo hướng lấy con người làm trung tâm.

Bắt đầu với Quy trình làm việc AI tác nhân

Quy trình làm việc AI tác nhân đang thay đổi cách vận hành doanh nghiệp bằng cách tận dụng dữ liệu để chủ động đưa ra và thực hiện quyết định.

Các quy trình làm việc sử dụng Botpress đã giúp các công ty như Waiver Group đạt được tăng 25% khách hàng tiềm năng chỉ trong ba tuần và giúp hostifAI xử lý 75% cuộc trò chuyện với khách hàng mà không cần can thiệp của con người.

Sẵn sàng tận dụng sức mạnh của quy trình làm việc AI tác nhân để vận hành doanh nghiệp thông minh hơn?

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Có phải tất cả các tác nhân AI đều là tác nhân có tính chủ động không?

Không, không phải tất cả các tác nhân AI đều là tác nhân có tính chủ động. Một tác nhân AI chỉ được coi là “có tính chủ động” khi nó có thể tự đưa ra quyết định, thích nghi với môi trường thay đổi và tự theo đuổi mục tiêu. Nhiều tác nhân cơ bản chỉ làm theo các quy tắc hoặc luồng cố định mà không có tính chủ động.

2. Quy trình làm việc AI tác nhân có thể hoạt động trong môi trường không cấu trúc hoặc khó đoán không?

Có, quy trình làm việc AI tác nhân được xây dựng để hoạt động trong môi trường khó đoán bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực và ra quyết định thích ứng. Tuy nhiên, hiệu quả của chúng phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện và các vòng phản hồi được sử dụng.

3. Yêu cầu kỹ thuật để xây dựng quy trình làm việc AI tác nhân là gì?

Để xây dựng quy trình làm việc AI tác nhân, bạn cần một mô hình AI đủ mạnh (như LLM hoặc tác nhân học tăng cường), truy cập dữ liệu thời gian thực, một khung để xác định mục tiêu và ràng buộc, cùng một lớp tích hợp (thường là API hoặc nền tảng low-code) để kết nối với các hệ thống liên quan.

4. Làm thế nào để xác định quy trình kinh doanh của tôi có phù hợp để tự động hóa bằng tác nhân AI không?

Quy trình kinh doanh của bạn phù hợp để tự động hóa bằng tác nhân AI nếu nó cần thích nghi với nhiều đầu vào khác nhau hoặc liên quan đến các tác vụ lặp đi lặp lại mà không cần đánh giá liên tục của con người. Các quy trình như phân loại yêu cầu hoặc phân phối khách hàng tiềm năng là những ví dụ điển hình.

5. Hiệu suất của quy trình làm việc AI tác nhân được đo lường như thế nào?

Hiệu suất của quy trình làm việc AI tác nhân được đo bằng tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, thời gian phản hồi, mức giảm chi phí, tần suất cần sự can thiệp của con người và điểm hài lòng của người dùng.