- 人工智能代理不仅仅是简单的自动化，它们还能分析数据并自主行动。
- 企业利用人工智能代理执行各种任务，如鉴定潜在客户、优化送货路线、生成旅行计划以及实时检测医疗紧急情况。
- 现实世界的结果显示了重大胜利：UPS 通过路线优化每年节省 3 亿美元，Ruby Labs 无需人工帮助即可解决 98% 的支持聊天。
- 开始时，请专注于一个影响较大的领域，选择与您的系统集成的工具，并培训团队与人工智能代理一起工作，以获得最佳效果。
今天是星期一早上。你打开笔记本电脑，令人惊讶的是，收件箱里一团糟。客户问题、项目更新和随机请求都在等着你去处理。
但是，人工智能代理已经完成了这些繁重的工作，而不是一头扎进去。紧急的事情已经标记，一半的回复已经起草，一些问题也已经解决。感谢人工智能代理！
虽然这听起来很未来，但它已经发生了，而且是 2025 年人工智能的主要趋势之一。事实上，79% 的员工表示，人工智能代理对他们的业务表现产生了积极影响。
但什么是人工智能代理呢？人工智能代理是一种能够自主决策并采取行动完成任务的系统。
得益于机器学习和自然语言处理（NLP）等技术，人工智能代理可以理解正在发生的事情，并从中学习和调整。因此，即使情况发生变化，它们也能随时应对。
随着这些人工智能工具开始接受考验，现在比以往任何时候都更容易找到有用的人工智能代理案例来展示可能的效果。如果您正在寻找这样的案例（或十个），那您就大功告成了。
1.Waiver Group 的线索生成机器人
寻找新客户不应该如此复杂。这就是为什么我们的合作伙伴之一--Waiver 咨询集团--带来了他们自己的数字助理：Waiverlyn，他们的人工智能线索生成机器人。
Waiverlyn 负责捕捉潜在客户、对他们进行资格审查，甚至预约咨询等繁重的工作。
Waiverlyn 会问候每位网站访客、回答问题、收集联系信息并自动预约咨询。它还能填写日历邀请、发送个性化提醒、更新Google Sheets 中的线索跟踪器，并即时通知销售团队。
结果如何？韦弗林帮助了球队：
- 将咨询量提高 25
- 游客参与度提高 9 倍
- 保持网络表单流量稳定（机器人与网络表单同时工作，而不是代替网络表单工作）
- 更好地鉴定销售线索，从而减少销售代表追逐死胡同的时间
在短短 3 周内，机器人就通过预约咨询收回了成本。客户呢？他们很喜欢。
2.Ruby Labs 的客户服务机器人
Ruby Labs每个月的支持聊天次数超过 400 万次，因此需要一个能在不减慢速度的情况下进行扩展的解决方案。通过与Botpress 合作，他们的人工智能代理做到了这一点。
现在，当用户需要帮助时，他们不用排队等候，也不用在代理之间来回奔波。相反，他们只需打开帮助小工具，选择他们需要的内容（注销账户、询问账单、排除技术故障或只是提问），聊天机器人就会处理剩下的事情。
98% 的聊天都是这样解决的，无需人工干预。
更妙的是，机器人不仅回答常见问题。它还会标记风险行为，并在用户取消之前为其提供有针对性的折扣，从而每月额外节省 3 万美元。
3.Botpress 的竞争情报机器人
在Botpress，要在竞争中立于不败之地，过去需要花费数小时进行人工研究。现在呢？由人工智能代理来处理。
竞争情报机器人就像一个自主的队友，不断扫描竞争对手的网站，发现变化，并提出人们可能会错过的见解。与静态搜刮器或关键词警报不同，这种人工智能代理可以加载完整的 HTML 页面，解读结构和内容，并随着时间的推移不断调整。
其他一些有用的功能包括
- 检测定价、功能、SEO、合作伙伴关系和集成方面的变化
- 捕捉后端脚本或基础架构工具等隐藏更新
- 总结内容策略或信息传递的变化
- 每周向市场营销部门发送一份报告，介绍最新的重要信息
- 建立可搜索的长期情报数据库，用于趋势跟踪
无论是需要快速交易支持的团队，还是希望长期跟踪战略行动的团队，机器人都能提供只有人工智能代理才能提供的竞争优势。
4.Pinterest 的内容发现代理
说到内容发现，你可能会想到在照片、食谱或 DIY 项目的海洋中滚动。但是，在每张完美的图片背后，都有一个人工智能在精确地计算你下一步想看什么。
在 Pinterest，一个人工智能驱动的内容发现代理就是这样做的：了解用户喜欢什么，并策划更好的推荐。
这位特工能做什么？
- 分析图钉和板块中的可视化和文本数据
- 实时适应用户互动
- 为个性化主页、搜索结果和通知提供动力
- 通过将内容与适当的受众相匹配，为创作者提供支持
它正在发挥作用。2024 年，Pinterest 的月活跃用户达到5.53 亿，比前一年增长了 11%。
事实证明，好的推荐确实能让人们流连忘返。
5.Zara 的趋势预测代理
快速时尚发展迅速。但快不过Zara 的人工智能代理。
为了跟上不断变化的顾客口味，Zara 使用了人工智能驱动的趋势预测代理，帮助品牌在新兴风格成为主流之前就发现它们。
该人工智能代理不完全依赖季节性报告或人工研究，而是扫描社交平台和在线购物数据，实时检测上升模式。
结果不言自明：2023 年至 2024 年，Zara 的销售额增长了7%。
通过将这些信息直接反馈给设计和营销团队，人工智能帮助 Zara 始终走在顾客需求的前列。
6.美国运通旅行推荐代理
在美国运通，有 5000 名旅行顾问为 19 个市场的客户提供支持，制定个性化旅行计划是一项艰巨的任务。这就是他们投资旅行顾问辅助人工智能代理的原因。
这款由人工智能驱动的助手可与人类旅行顾问合作，提供超个性化的旅行建议。
除了汇集实时网络数据并将其与每位客户的偏好分层之外，它还能
- 即时收集针对特定地点的实时旅行信息
- 利用过去的预订和消费行为将建议与持卡人的兴趣相匹配
- 在几秒钟内处理研究工作，提高顾问的工作效率
它正在发挥作用。超过85% 的运通卡旅行顾问表示，人工智能为他们节省了时间，提高了推荐质量。
7.Botpress 的人力资源支持机器人
在Botpress，即使是人力资源部门也有一个神奇的助手。认识一下 Harry Botter：处理所有人事和政策事务的最佳人力资源人工智能代理。
Harry Botter 内置于Slack 中，可为员工快速解答日常的人力资源和安全问题。难怪IBM 指出，人力资源人工智能代理可以真正提升员工体验。
下面是哈里可以提供的帮助：
- 检查 PTO 余额和休假政策
- 查找员工手册、行为准则和安全指南
- 帮助处理受抚养人、保险和支出等福利信息
- 指导新员工解决入职问题
- 谨慎报告问题
由于它与内部文件相连，Harry Botter 可以即时提供最新答案，而不必在每次有人提问时都联系人力资源部门。
神奇之处？可靠，随时可用。这就是 Harry Botter 成为Botpress 最受欢迎的机器人之一的原因。
8.摩根大通的销售促进人工智能代理
客户提出棘手的问题？摩根大通的顾问们感受到了压力，于是他们请来了人工智能教练。
人工智能教练就像一个幕后助手。它能在数秒内调出相关研究，预测客户可能提出的问题，并根据市场动态提出个性化建议。
在最关键的时候，它真的做到了。在 2025 年 4 月的市场动荡中，Coach AI 帮助顾问们及时掌握了正确的信息。
有了人工智能教练，顾问们就能保持领先地位，为客户提供真正与众不同的个性化服务。
9.UPS 的路线优化代理
在 UPS，高效投递包裹的关键在于智能。因此，他们使用名为 ORION（On-Road Integrated Optimization and Navigation 的缩写）的人工智能代理来帮助实时规划投递路线。
ORION 不依赖固定路线，而是通过实时数据，为每位驾驶员找出完成工作的最快途径。而且，它不会止步于此。人工智能每天都在学习和改进，不断做出更明智的决策。
下面是它帮助 UPS 实现的目标：
- 每年节省 1 亿英里的送货路程
- 削减 3 亿美元的年度成本
- 减少碳排放约 100,000 公吨
有了 ORION 的幕后支持，UPS 证明即使是送货路线也能焕发光彩。
10.Aidoc 的诊断成像机器人
在急救护理方面，速度可以决定一切。
由于病人越来越多，时间越来越少，耶鲁纽黑文医院需要一种可以在后台运行的系统，在不影响质量的前提下加快工作进度。
Aidoc就是在这种情况下应运而生的，它是一款人工智能驱动的成像助手，可帮助快速发现严重问题。它的人工智能系统通过了美国食品及药物管理局（FDA）的认证，具有自主代理功能，可实时检测肺栓塞病例并进行优先排序。
作为积极主动的团队成员，Aidoc 在 CT 扫描进入系统时就对其进行持续监控。
有什么不同吗？事情是这样的
- 在一家合作医院，仅一年内就发现了 14 起严重的 PE 病例，否则这些病例就会被漏掉
- 为最需要的患者提供更快的决策和更好的护理
- 使用的先进疗法增加 40
有了在后台安静运行的 Aidoc，耶鲁大学的团队现在能比以往更早、更有效地识别出更多危及生命的病症。
立即构建人工智能代理
无论您是个人创始人还是企业团队成员，人工智能代理都正在成为提高生产力的秘密武器。因此，问题并不在于你是否会使用人工智能代理。而是如何尽快使用。
Botpress 是一个为每个人提供构建和部署人工智能代理工具的平台。您可以在一个地方直观地设计流程、连接数据源、使用真实用户输入进行测试并微调行为。
无论您是创建客户支持代理还是内部工具，Botpress 都能让您轻松地将代理从想法变为现实。
常见问题
如何知道我的企业是否已准备好迎接人工智能代理？
如果您的企业有耗费大量时间的特定重复性任务，有代理可以连接的数字系统（如 CRM 或 ERP），有明确的目标（如降低成本或在不按比例增加员工的情况下扩大运营规模），那么您的企业已经为人工智能代理做好了准备。
在考虑使用人工智能代理之前，我需要多少数据？
通常情况下，您需要足够多的历史数据来识别模式或训练模型--通常至少需要几千个过去互动或文档的实例--但是，如果基于规则或检索增强的人工智能代理能够依赖连接到结构化知识库，那么它们只需较少的数据就能开始提供价值。
企业在推出人工智能代理时面临的最大挑战是什么？
企业在推出人工智能代理时面临的最大挑战包括将其集成到现有系统中、确保数据安全和合规性、管理用户信任和采用情况，以及不断更新代理以反映新的业务规则或市场变化。
人工智能代理上线后，如何衡量其成功与否？
您可以通过跟踪可量化的关键绩效指标来衡量人工智能代理的成功与否，如每项任务节省的时间、准确率、用户满意度评分、运营成本的降低，以及与人类员工相比代理处理任务的速度。
我的团队需要哪些技能来部署和维护人工智能代理？
您的团队需要具备数据分析和业务流程设计方面的技能，以确定人工智能代理应该做什么，但由于有了现代的拖放平台，您不一定需要编码方面的专业知识；不过，对于更高级的集成或自定义逻辑，熟悉应用程序接口和提示工程仍然很有价值。
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