Quy trình làm việc của Agentic AI là gì?

1. Hiểu mục tiêu và bối cảnh

Quy trình làm việc của AI được thiết kế với các mục tiêu và thông số rõ ràng để hướng dẫn hoạt động. 

Trong trường hợp này, mục tiêu là lên lịch hẹn khám bệnh nhân một cách hiệu quả bằng cách xem xét các yếu tố như tình trạng sẵn có của bác sĩ, sở thích của bệnh nhân và nguồn lực của 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, chuyên môn của bác sĩ và tiền sử bệnh nhân.

2. Phân tích dữ liệu trực tiếp

Tác nhân AI liên tục phân tích dữ liệu trực tiếp, bao gồm thông tin cập nhật về bác sĩ nào đã báo ốm hoặc cuộc hẹn nào đã được lên lịch lại.

Ví dụ, nếu một bác sĩ có thể rảnh do lịch hẹn bị hủy, tác nhân AI sẽ xử lý thông tin này để xác định những bệnh nhân có thể hưởng lợi từ vị trí mới mở.

3. Đưa ra quyết định tự chủ

Dựa trên dữ liệu được phân tích, tác nhân AI sẽ đánh giá các lựa chọn và tự động quyết định phương án hành động tốt nhất. 

Ví dụ, nếu bệnh nhân hủy vào cùng ngày với cuộc hẹn của họ, tác nhân AI sẽ tự động cân nhắc những bệnh nhân nào có khả năng nhận cuộc hẹn vào phút chót. Nó có thể bắt đầu bằng cách gọi cho những bệnh nhân có vấn đề sức khỏe khẩn cấp cho đến khi tìm được người sẵn sàng và có thể nhận cuộc hẹn.

4. Thực hiện nhiệm vụ một cách chủ động 

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

Bán hàng

Từ việc chỉ triển khai chatbot bán hàng như một công cụ thu hút khách hàng đến việc triển khai các quy trình bán hàng hoàn toàn tự động, quy trình làm việc AI đang chuyển đổi cách thức doanh nghiệp thu hút khách hàng.

Các chatbot AI có thể cung cấp phản hồi tức thời cho các câu hỏi của khách hàng, đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và hướng dẫn người dùng trong suốt quá trình thanh toán. Nhắc nhở về giỏ hàng bị bỏ rơi hoặc các ưu đãi có thời hạn có thể đảm bảo rằng không có cơ hội bán hàng nào bị bỏ lỡ.

Tiếp thị

Các quy trình làm việc AI của Agentic, chẳng hạn như tiếp thị bằng chatbot , chuyển đổi tiếp thị bằng cách cung cấp các chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa, phân tích dữ liệu trực tiếp và tối ưu hóa phạm vi tiếp cận. 

Chatbot thu hút khách hàng bằng các tương tác được thiết kế riêng, đề xuất sản phẩm và gửi lời nhắc về giỏ hàng bị bỏ quên. 

Trong những thời kỳ cao điểm như dịp lễ, họ sẽ điều chỉnh chương trình khuyến mãi một cách linh hoạt để tối đa hóa doanh thu thông qua:

• Khuyến nghị sản phẩm
• Giảm giá cá nhân
• Điều chỉnh khuyến mại theo thời gian thực

Triển khai Chatbot AI?

Đọc Bản thiết kế của chúng tôi để triển khai tác nhân AI

Đọc ngay

Truy cập luôn miễn phí

Y tế

Quy trình làm việc AI của Agentic giúp lên lịch hẹn khám cho bệnh nhân dễ dàng hơn bằng cách tối ưu hóa thời gian rảnh của bác sĩ và cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân.

Các quy trình công việc này chủ động gửi lời nhắc, lên lịch lại cuộc hẹn khi cần thiết và ưu tiên bệnh nhân dựa trên tính cấp bách và nhu cầu chăm sóc sức khỏe cụ thể. 

Quản lý chuỗi cung ứng

Dự báo nhu cầu theo thời gian thực và quản lý hàng tồn kho động là hai cách chính mà quy trình làm việc AI của agentic đang chuyển đổi quản lý chuỗi cung ứng. Các quy trình làm việc này tận dụng dữ liệu trực tiếp để giảm thiểu sự chậm trễ, giảm 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 những thay đổi này. Trong các sự kiện như Black Friday, khi nhu cầu thường cao hơn, các tác nhân AI có thể dự đoán điều này và chủ động tăng mức tồn kho.

Quy trình làm việc AI đàm thoại

Các quy trình công việc AI đàm thoại, chẳng hạn như quy trình được sử dụng trong trợ lý hỗ trợ AI, bao gồm việc hướng dẫn người dùng thực hiện các tương tác nhiều bước dựa trên ngữ cảnh, ý định và dữ liệu lịch sử. 

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

Ví dụ, quy trình hỗ trợ khách hàng sử dụng AI có thể xử lý các truy vấn thường gặp, chẳng hạn như theo dõi đơn hàng hoặc khắc phục sự cố tài khoản, bằng cách hướng dẫn người dùng thông qua một loạt các câu hỏi theo ngữ cảnh. 

Nó có thể chuyển các vấn đề phức tạp hơn đến các tác nhân con người trong khi cung cấp lịch sử trò chuyện chi tiết. Tỷ lệ ngăn chặn chatbot cao, đo lường tỷ lệ tương tác được giải quyết mà không cần sự can thiệp của con người, làm nổi bật sự thành công của các quy trình làm việc này trong việc giảm chi phí và cải thiện thời gian phản hồi.

Hệ thống đa tác nhân (MAS)

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

MAS tận dụng quy trình làm việc AI của tác nhân để cho phép các tác nhân trao đổi dữ liệu, phối hợp hành động và đưa ra quyết định chung theo thời gian thực, tạo điều kiện phân chia nhiệm vụ và đạt được các mục tiêu chung.

Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ có thể triển khai MAS để quản lý đội xe giao hàng tự động, trong đó nhiều máy bay không người lái giao hàng hoặc xe tự lái phối hợp với nhau để tối ưu hóa thời gian và lộ trình giao hàng. 

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

Các tác nhân học tăng cường (RL)

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

Ví dụ, trong robot kho, một tác nhân RL có thể tối ưu hóa chuyển động của cánh tay robot để nhặt và đóng gói các mặt hàng hiệu quả hơn. Ban đầu, tác nhân có thể mắc lỗi, chẳng hạn như đánh giá sai vị trí của một mặt hàng, nhưng theo thời gian, nó sẽ học được các đường dẫn và hành động hiệu quả nhất bằng cách tối đa hóa tín hiệu phần thưởng cho các nhiệm vụ thành công.