- Quy trình làm việc AI của tác nhân là những quy trình được điều khiển bởi các tác nhân AI tự động đưa ra quyết định độc lập với sự giám sát tối thiểu của con người.
- Quy trình làm việc của AI có đạo đức ưu tiên tính minh bạch, công bằng và thiết kế lấy con người làm trung tâm, đặc biệt là trong các lĩnh vực có rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính.
- Không phải tất cả các tác nhân AI đều là tác nhân, vì một số chỉ làm theo các hướng dẫn được xác định trước mà không có khả năng đưa ra quyết định độc lập.
- Việc xây dựng các quy trình làm việc này đòi hỏi phải truy cập dữ liệu theo thời gian thực, mô hình AI mạnh mẽ, mục tiêu rõ ràng và tích hợp thông qua API hoặc nền tảng mã thấp.
Agentic AI điều hướng dữ liệu thời gian thực, đưa ra quyết định độc lập với sự hướng dẫn tối thiểu của con người. Sau đây là mọi thứ bạn cần biết về quy trình làm việc của agentic AI.
Quy trình làm việc của AI là gì?
Quy trình làm việc AI của Agentic là những quy trình được hỗ trợ bởi các tác nhân AI tự động có khả năng thực hiện nhiệm vụ, đưa ra quyết định và thích ứng với các điều kiện thay đổi trong một tập hợp các quy tắc hoặc mục tiêu được xác định.
Ví dụ, quy trình chuỗi cung ứng hỗ trợ bởi AI có thể dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa tuyến đường và tự động hóa việc bổ sung hàng, trong khi hệ thống lập lịch chăm sóc sức khỏe có thể phân bổ hiệu quả các cuộc hẹn dựa trên tình trạng sẵn có của bác sĩ, sở thích của bệnh nhân và nguồn lực phòng khám.
Quy trình làm việc của Agentic AI hoạt động như thế nào
Quy trình làm việc của Agentic AI được thiết kế để quản lý các tác vụ một cách chủ động bằng cách phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện hành động với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Hãy cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của các quy trình công việc này bằng ví dụ về hệ thống lên lịch hẹn khám bệnh.
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.
Các trường hợp sử dụng quy trình làm việc của Agentic AI
Các quy trình làm việc của Agentic AI có ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành, mang lại kết quả mang tính chuyển đổi. Sau đây là một số ví dụ:
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
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.
Các loại quy trình làm việc của Agentic AI
Có nhiều loại quy trình làm việc của Agentic AI, mỗi loại được thiết kế để giải quyết các nhu cầu kinh doanh và quy trình vận hành cụ thể.
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.
Quy trình làm việc của Ethical Agentic AI
Tính tự chủ ngày càng tăng của quy trình làm việc của AI đòi hỏi phải cân nhắc kỹ lưỡng về mặt đạo đức, đặc biệt là khi đưa công nghệ vào các ngành có rủi ro cao, chẳng hạn như chatbot chăm sóc sức khỏe hoặc tác nhân AI trong lĩnh vực tài chính.
Các hệ thống không được quản lý, chẳng hạn như hệ thống tự động từ chối yêu cầu bồi thường chăm sóc sức khỏe, có thể gây hại cho cá nhân và làm xói mòn lòng tin của công chúng bằng cách ưu tiên hiệu quả hơn phúc lợi của con người.
Quy trình làm việc đạo đức phải nhấn mạnh đến tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và công bằng, với các quyết định có thể giải thích được và sự giám sát chặt chẽ để phù hợp với các giá trị xã hội.
Ví dụ, trong một MAS quản lý đội xe giao hàng tự động, các nguyên tắc đạo đức phải đảm bảo hiệu quả không ảnh hưởng đến tính an toàn hoặc khả năng tiếp cận.
Mặc dù quy trình làm việc của AI mang lại tiềm năng to lớn, nhưng chúng phải được thiết kế theo hướng lấy con người làm trung tâm.
Bắt đầu với quy trình làm việc của Agentic AI
Quy trình làm việc AI của Agentic đang chuyển đổi hoạt động kinh doanh bằng cách tận dụng dữ liệu để chủ động đưa ra và thực hiện quyết định.
Botpress - quy trình làm việc được hỗ trợ đã giúp các công ty như Waiver Group đạt được mức tăng 25% về số lượng khách hàng tiềm năng trong vòng ba tuần và cho phép hostifAI quản lý 75% các cuộc trò chuyện với khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người.
Bạn đã sẵn sàng khai thác sức mạnh của quy trình làm việc AI để vận hành doanh nghiệp thông minh hơn chưa?
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
Có phải tất cả các tác nhân AI đều có bản chất là tác nhân không?
Không hẳn vậy. Mặc dù tất cả AI đều là tác nhân AI , nhưng không phải tất cả tác nhân đều là tác nhân. Một số tác nhân AI chỉ làm theo các hướng dẫn đơn giản mà không tự đưa ra quyết định hoặc thích nghi với các tình huống mới.
Liệu quy trình làm việc của AI có thể hoạt động trong môi trường không có cấu trúc hoặc không thể đoán trước được không?
Đúng, chúng được thiết kế để thích ứng theo thời gian thực bằng cách sử dụng dữ liệu trực tiếp và phản hồi, mặc dù hiệu suất của chúng phụ thuộc vào mức độ thông minh và được đào tạo tốt của chúng.
Yêu cầu kỹ thuật để xây dựng quy trình làm việc AI là gì?
Bạn thường cần quyền truy cập vào dữ liệu sạch, thời gian thực, mô hình AI vững chắc (như tác nhân LLM hoặc công cụ ra quyết định), cách xác định mục tiêu hoặc quy tắc và một số cơ sở hạ tầng để kết nối tất cả các bộ phận, thường là bằng API hoặc nền tảng mã thấp.
Làm thế nào để xác định quy trình kinh doanh của tôi có phù hợp với tự động hóa đại lý hay không?
Nếu quy trình của bạn bao gồm nhiều quyết định lặp đi lặp lại, dữ liệu thời gian thực và có thể hưởng lợi từ việc hành động nhanh hơn mà không phải lúc nào cũng chờ đợi con người, thì AI tác nhân có thể là một lựa chọn phù hợp.
Hiệu suất của quy trình làm việc AI tác nhân được đo lường như thế nào?
Nó thường được theo dõi bằng các số liệu như tỷ lệ thành công của nhiệm vụ, tốc độ, tiết kiệm chi phí hoặc sự hài lòng của người dùng. Bạn cũng nên xem xét tần suất nó cần sự trợ giúp của con người (hoặc không!).
.png)
