什么是代理人工智能？

客户支持自动化

您可能对老式的客户支持聊天机器人并不陌生，但人工智能代理也能推动复杂的客户系统。 

Gartner 预测，到 2029 年，代理型人工智能将自主处理 80% 的客户服务问题（无需人工干预）。

说实话？我相信这一点。我见过我们的一些客户通过使用人工智能代理自动处理了 98% 的客户服务查询。如果部署得当，它们会非常有效。

与依赖僵化脚本的传统机器人不同，人工智能代理可动态适应用户需求。通过理解上下文和意图，它可以提供个性化的解决方案，简化客户互动并提高满意度。

它们经常被用来

• 自主解决问题
• 将复杂的问题上报给人工代理（根据具体情况）
• 分析客户互动以确定趋势 

个性化营销

Agentic AI 旨在提高整个销售漏斗的效率，包括AI 潜在客户生成、潜在客户资格鉴定、跟进和预订演示。 

它还可以在新兴的聊天机器人营销领域发挥关键作用，将简单的对话式人工智能提升一个档次--它可以分析客户互动，以完善目标定位策略并优化参与度，而这一切都无需人工输入。

销售线索管理

在销售中使用人工智能的方法有很多。代理式人工智能可以将其中的精华结合起来。

它可以通过自主鉴定、优先排序和培育潜在客户来加强销售管道。代理系统可以分析参与数据，识别高价值的潜在客户，确保及时跟进--与个性化营销漏斗相联系。

代理人工智能可用于

• 根据参与度和潜在价值对线索进行评分
• 通过电子邮件或聊天工具发送个性化的后续信息
• 向销售团队通报高度优先的机会

医疗保健援助

在医疗保健领域，代理人工智能可以简化行政和临床流程。它可以安排预约，根据症状分流病人，甚至协助医疗编码。 

财务与风险管理

现在最好的金融聊天机器人都是代理型的。 

Agentic AI 可帮助实现简单任务的自动化，并提供更深入的信息，帮助员工做出数据驱动的决策。它还可以

• 标记可疑交易以供审查
• 分析市场或客户数据以提出建议
• 合规检查和费用报告自动化
• 洞察趋势，改进决策

内容管理

扫描社交媒体渠道、识别目标内容并采取行动（删除、回复或跟踪用户情绪）完全在代理人工智能系统的能力范围之内。让员工来处理复杂的互动，而代理系统则负责其他工作。

编码助理

2023 年，10% 的软件工程师使用编码助手。但 Gartner 预测，75% 的软件开发人员将使用代理人工智能来完成日常任务。

这些助手可以生成代码，但也可以充当编辑和审核员，仔细检查工作中的问题。让我告诉你，我的软件工程师同事们的工作速度比几年前快多了。

人力资源自动化

使用 人力资源聊天机器人是让人力资源代表专注于高级任务的简单方法。 

Agentic AI 可自动执行筛选简历、安排面试和指导新员工入职等重复性任务，从而简化人力资源操作。 

他们甚至可以处理批准和预订假期，或创建员工日程表。

1.反应式人工智能

定义：对特定刺激或情况做出反应的系统，没有长期记忆或学习能力。

例如处理预定义查询的聊天机器人、推荐系统。

反应型代理人工智能擅长快速、准确地执行直接任务。这些系统非常适合需要根据已知条件立即做出反应的应用，例如回答常见问题或推荐产品。

2.慎思代理式人工智能

定义：利用推理和规划做出决策的系统，通常考虑长期结果。

例如自动驾驶汽车导航交通、人工智能管理供应链。

慎思型人工智能采用逻辑和预测来管理复杂的任务，确保决策符合更广泛的目标。这些系统对于需要战略规划和适应性的应用来说至关重要。

3.交互式人工智能

定义旨在与人类或其他系统互动的人工智能，通常是在动态环境中。

例如 虚拟助手、工业环境中的协作机器人（cobots）。

交互式代理人工智能侧重于创建人与机器之间的无缝互动。在理解和响应用户需求是成功关键的环境中，这些系统至关重要。

4.自适应人工智能

定义通过反馈和数据不断学习和改进，并相应调整其行为的系统。

例如用于个性化学习平台的人工智能代理、电子商务中的动态定价系统。

自适应人工智能利用数据不断完善其决策和行为。这种类型的人工智能在灵活性和随时间推移的改进对实现最佳结果至关重要的应用场景中非常活跃。

5.多代理系统（MAS）

定义：人工智能代理网络通过合作或竞争实现共同或各自的目标。

例如蜂群机器人技术、用于智能电网的分布式人工智能系统。

多代理系统涉及多个人工智能实体相互作用，以解决复杂的大规模问题。它们在分布式环境中非常有效，因为在这种环境中，任务可以从不同的视角或协作策略中获益。

自主决策

‍人工智能代理重复或复杂的任务，因此您的团队不必每次都插手。

提高效率

‍通过快速分析数据、做出决策和采取行动，代理人工智能可帮助企业节省时间和资源。

可扩展性

‍无论您管理的是 10 个流程还是 10,000 个流程，代理人工智能都能毫不费力地跟上，在不出汗的情况下适应不断增长的需求。

适应性

‍代理型人工智能不会照本宣科，它会根据新信息和不断变化的条件进行调整，确保保持相关性和准确性。

提高解决问题的能力

‍凭借推理和学习能力，代理型人工智能可以应对最严峻的挑战，并提出智能、创新的解决方案。

成本效益

‍通过自动执行时间密集型任务，代理人工智能有助于降低成本，同时充分利用资源。

增强用户体验

‍从客户支持到市场营销，人工智能代理可提供个性化、响应式互动，让用户始终参与其中。

全天候可用性

‍与人类团队不同，人工智能代理永不打烊，可提供全天候服务，提高工作效率。

人工智能如何处理伦理决策？

代理人工智能会遵循你编入它的任何规则和警戒线，但它并不像人类那样 "理解 "道德规范，因此它的责任与设计它的人一样重大。

代理型人工智能能否推翻人类的输入或指令？

除非你明确允许它这样做；默认情况下，它会坚守其编程边界，但你可以根据需要建立升级或覆盖逻辑。

代理式人工智能有哪些风险或局限性？

最大的风险通常是偏见、误解或缺乏监督。Plus，如果没有良好的日志记录或控制措施，一旦出了问题，要找出原因可能会很棘手。

人工智能是否总是基于云，还是可以在内部运行？

如果您需要，也可以在内部运行。出于灵活性和扩展性的考虑，云计算很常见，但对于有严格数据或安全要求的行业来说，内部部署也是可行的。

在特定行业中，代理人工智能的表现与人类团队相比如何？

这取决于任务。代理型人工智能在重复性或数据繁重的工作（如分流支持单）中表现出色，但在细微判断或移情驱动的角色中，人类仍然胜出。