Hogyan működnek az AI-ügynökök?

Komplexitásuk ellenére az intelligens ügynökök négy alapvető tervezési mintát követve épülnek fel, amelyek lehetővé teszik számukra a különböző forgatókönyvekhez való alkalmazkodást. Bontsuk le ezeket a központi ügynökalapú mesterséges intelligenciát, és kövessük, hogyan használja őket egy fejlett ágens egy összetett beszerzési rendelés kezelésére.

Tervezzen tervet

A hozzárendelt feladatok elvégzéséhez szükséges lépések azonosításához az AI-ágensek magasan fejlett, nagy léptékű AI-modelleket használnak, amelyeket határmodelleknek neveznek. Ez lehetővé teszi az ügyfélszolgálati munkatársak számára, hogy módosítsák a műveleteiket, és új munkafolyamatokat hozzanak létre a szigorúan előre meghatározott útvonalak helyett.

Példa: a felhasználó megkéri az AI-ügynököt, hogy válasszon egy olyan külső beszállítót, amely a legjobban megfelel a vállalat prioritásainak, például a költséghatékonyságnak. Válaszul az AI-ágens egyéni ügynöki munkafolyamatot készít, hogy megtalálja a legjobb beszállítót. A lépések közé tartozik a vállalat kiválasztási feltételeinek kutatása, a minősített beszállítók azonosítása, valamint a licitek kérése és értékelése az ajánlások megtételéhez.

Szoftvereszközök használata

Az AI-ágensek különböző eszközöket kombinálnak terveik végrehajtásához. A közös eszközök lehetővé teszik az ügyfélszolgálati munkatársak számára az adatok gyűjtését és elemzését, a számítások végrehajtását, valamint új kód létrehozását és futtatását. Az alkalmazásprogramozási interfészek (API-k) egyszerűsítik a kommunikációt más szoftverekkel, így az ügyintézők feladatokat végezhetnek az üzleti rendszerekben. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – egyfajta generatív AI, amely számítógépes kódot és természetes nyelvű szöveget értelmez és hoz létre – lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy beszélgetéseket folytassanak a felhasználókkal. Ez az intuitív interakció megkönnyíti a felhasználók számára az ügyfélszolgálati munkatársak munkájának áttekintését.

Példa: Az AI-ügynök dokumentum- és webes keresőeszközöket használ a vállalati e-mailekben, PDF-fájlokban, adatbázisokban és weboldalakon szétszórt beszállítói információk beolvasására. A kódolási és számítási eszközök segítenek az ügyintézőnek összehasonlítani a különböző szállítói ajánlatokat és fizetési feltételeket, és választani azok között. Az ügyfélszolgálati munkatárs perceken belül részletes, írásos jelentést készít, amelyben egy külső beszállítót javasol.

Tükrözze a teljesítményt

Az LLM-eket okfejtő motorként használva az AI-ügynökök javítják teljesítményüket a kimenetük ismételt önértékelésével és javításával. A többágenses rendszerek visszacsatolási mechanizmusokon keresztül értékelik teljesítményüket. Bőséges memóriájuk lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy múltbeli forgatókönyvekből származó adatokat tároljanak, és gazdag tudásbázist építsenek ki az új akadályok leküzdésére. Ez a reflexiós folyamat lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy elhárítsák a felmerülő problémákat, és azonosítsák a jövőbeli előrejelzések mintáit – mindezt további programozás nélkül.

Példa: Az eredmények önértékelésével az AI-ügynök javítja a beszerzési kiválasztás minőségét és pontosságát. Az ágens több döntési tényezőt is magába foglalhat, például a környezeti fenntarthatóságot.

Együttműködés csoporttagokkal és más ügyintézőkkel

Egyetlen do-it-all ügynök helyett egy meghatározott szerepkörökre specializálódott ágensek hálózata működhet együtt több ügynökös rendszerben. Ez az agentikus együttműködés lehetővé teszi, hogy az ügynökök csapata hatékonyabban oldja meg az összetett problémákat. Az AI-ügynökök szükség esetén egyeztetni is tudnak a különböző felhasználókkal, a továbblépés előtt tájékoztatást kérve vagy visszaigazolva.

Példa: Rendelés elküldése előtt az ügyintéző felkéri a felhasználót, hogy ellenőrizze az ideiglenes munkafolyamatot, és hagyja jóvá a végső kiválasztást. Az összetettebb rendelések kezelése érdekében a beszerzési AI ügynökét több speciális ügynök is helyettesítheti, például egy beszerzési ügyintéző vagy egy szerződéskezelő ügynök. Ez a több ügynököt tartalmazó formátum segít az összetettebb munkafolyamatok automatizálásában, különösen akkor, ha a vállalat egységes adatrendszereibe és alkalmazásaiba van beágyazva.

Milyen előnyökkel jár az AI-ügynökök?

A kifinomult érvelési és tanulási képességekkel felszerelt autonóm mesterséges intelligencia ágensek a többi standard megoldáshoz képest mélyebb szintű specializációt kínálnak. Ez a megnövelt funkcionalitás számos előnnyel jár a vállalatok számára a növekedésük során. Ha integrálva vannak az üzleti munkafolyamatokba, az intelligens ügyfélszolgálati munkatársak a következőket tehetik:

• Növelje a termelékenységetAz ügynökalapú mesterséges intelligencia eszközök időt takarítanak meg a csapatok számára azáltal, hogy átveszik az összetett feladatokhoz szükséges állandó döntéseket súlyos emberi beavatkozás nélkül, növelve az általános hatékonyságot.
• Javítsa a pontosságotAI-ügynököksaját maguk megvizsgálhatják a kimenetüket, rámutatva az információs hiányosságokra és kijavíthatják a hibákat. Ez lehetővé teszi az ügyfélszolgálati munkatársak számára, hogy magas pontosságot tartsanak fenn, miközben több folyamatot gyorsítanak fel.
• A rendelkezésre állás kiterjesztése Az ügyfélszolgálati munkatársaktovábbra is dolgozhatnak a színfalak mögött, a folyamatban lévő projektek feladatainak elvégzésétől kezdve az ügyfélkérdések szokásos munkaidőn túli hibaelhárításáig.
• Szabadítsa fel a csapatfelelősségeket Azadaptálható ügynökalapú munkafolyamatokon keresztül az MI-ügynökök megszabadítják a csapatokat a nehéz működési munkaterheléstől, így ehelyett a nagyképű befektetésekre és az innovációra összpontosíthatnak.
• A costsAIügynök automatizálása drasztikusan csökkentheti a működési költségeket azáltal, hogy kiküszöböli a manuális folyamatok és a keresztfunkcionális együttműködés költséges hatékonysághiányait és hibáit.
• Azösszekapcsolt együttműködő ügynökök hálózata az adatgyűjtés és a különböző részlegek munkafolyamatainak egyszerűsítésével csökkentheti az összetett folyamatok általános akadályait.
• Hozzon létre speciális alkalmazásokatA szervezetek egyedi ügyfélszolgálati munkatársakból álló csapatokat hozhatnak létre az igényeiknek megfelelő funkciók elvégzésére, a belső adatokra vonatkozó képzési ügynököket és az egyéni üzleti folyamatok automatizálására szolgáló munkafolyamatokat.
• Méretezés a változó igényekhezA mesterséges intelligencia ügynökök könnyen alkalmazkodhatnak a növekvő feladatmennyiséghez, lehetővé téve a vállalatok bővítését, miközben javítják működési agilitásukat és költséghatékonyságukat.
• Segítse elő az adatokon alapuló döntéshozataltAz AI-ügynökök adatelemzéssel azonosíthatják a komplex adathalmazokon belüli mintákat, és potenciális elemzéseket javasolhatnak a jövőbeli eredményekről, lehetővé téve a vállalatok döntéshozatali folyamatát.

Milyen típusú AI-ügynökök vannak?

Az AI-ágensek különböző típusokban érkeznek, amelyek összetettségük szerint eltérnek, az egyszerűtől a kifinomultságig. Ezek kombinálásával a szervezetek egyedi igényeiknek megfelelően testre szabott több ügynököt tartalmazó rendszereket hozhatnak létre. Az AI-ágensek hat típusa van, és hogyan működnek a legjobban a különböző szcenáriókban:

Reaktív ágensek

A reaktív AI-ágensek klasszikus szabályalapú rendszereket követnek. Reflex ágensként is ismert, a felhasználók utasításait követve lépnek működésbe, mindig az előre beállított szabályokat követve. Ez a megközelítés működik a legjobban az ismétlődő feladatoknál. Például egy reaktív AI-ügynök csevegőrobot használatával dolgozhatja fel a gyakori kéréseket, például a beszélgetési kulcsszavak vagy kifejezések jelszavának visszaállítását.

A reakciós ágensek általában nem rendelkeznek jelentős memóriával, ami jobban alkalmassá teszi őket a korlátozott, rövid távú forgatókönyvekhez. A pluszoldalon a reaktív AI-ágensek alacsony karbantartást mutatnak, minimális programozást igényelnek a működéshez.

Proaktív ágensek

A prediktív AI-ágensek sokkal távolabb vannak, mint a reaktív ágensek, a proaktív AI-ágensek prediktív algoritmusokat használnak, hogy árnyaltabb funkciókat vezessenek be. Ezek a modellek azonosítják a mintákat, előrejelzik a lehetséges eredményeket, és az emberi késztetés nélkül választják ki a legjobb cselekvési irányt. Ezek az ügyfélszolgálati munkatársak felügyelhetik az összetett rendszereket, például az ellátási láncokat, proaktívan azonosítják a problémákat és megoldásokat javasolnak.

Hibrid ágensek

Ahogy a nevük is sugallja, a hibrid rendszerek ötvözik a reaktív ügynökrendszerek hatékonyságát a proaktív AI-ágensek árnyaltságával. A kombináció mindkét világ legjobbját kínálja. Hatékonyan reagálhatnak a rutinhelyzetekre az előre beállított szabályok szerint. Az árnyaltabb helyzetekre is megfigyelhetnek és reagálhatnak.

Közüzemi ügynökök

A közműalapú AI-ágensek a kívánt eredmény elérése érdekében a lehető legjobb sorrend megtalálására összpontosítanak. A felhasználók elégedettségi mérőszámai alapján osztályozzák az egyes lehetséges tennivalókat, majd kiválasztják a legmagasabb jelekkel rendelkező lehetőséget. A közmű-alapú ügynökök az autónavigációs rendszerek, a robotika és a pénzügyi kereskedelem motorjai.

Képzési ügynökök

A Learning AI ügynökök a korábbi tapasztalatok alapján finomíthatják teljesítményüket. Probléma-generátorokat használnak, amelyek tesztforgatókönyveket hoznak létre új stratégiák kipróbálására, adatok gyűjtésére és az eredmények kiértékelésére. A tanulási AI-ügynökök is nyomon követik a felhasználói visszajelzéseket és viselkedést, hogy a legjobb megközelítést alkalmazzák, javítva az általános árnyalatot és a pontosságot az idő múlásával. A jelenlegi képzési AI-ügynökök segítenek olyan kifinomult virtuális asszisztensek létrehozásában, akik alkalmazkodnak a felhasználók igényeihez.

Együttműködő ügynökök

Az együttműködésen alapuló AI-ügynökök olyan ügynökalapú AI-rendszerek hálózatát írják le, amelyek a szervezeti silók közötti összetett feladatok elvégzése érdekében együttműködnek. Egyéni munkafolyamatokat építhetnek, és feladatokat delegálhatnak más entitásokhoz, például személyekhez és más AI-ügynökökhöz.

Hogyan kell használni az AI-ügynököket?

Az AI-ágensek könnyen alkalmazkodnak a különböző használati esetekhez. Egyes ügynökök szerepkör-specifikusak, és az egyes részlegek szakasszisztenseiként szolgálnak. Mások teljesítik a több üzletágra vonatkozó igényeket – például a tranzakcióval kapcsolatos vitákat megoldó ügynököt, függetlenül attól, hogy az ügyfélszolgálattól, a szállítókönyvelésből vagy a logisztikai lánc csapataiból származnak. Együtt dolgoznak együtt a vállalati szintű feladatok megoldásában. Az ügyfélszolgálati munkatársakat felhasználói interakciók vagy üzleti események aktiválhatják automatikusan. Bár a lehetséges használati eseteik határtalanok, az AI ágensek így tudják kielégíteni a különböző működési igényeket:

Pénzügyi szolgáltatások

• A cashflow-kezelés egyszerűsítése a főkönyvi beszámolók, az elszámolás, a számlázás, a nyugták, valamint az adó- és megfelelőségi rekordok automatizálásával
• Automatizálja a valós idejű könyvelési adatok dokumentációját, feldolgozását és lehívását, csökkentve a manuális bevitel szükségességét
• Számlával kapcsolatos tisztázandó esetek megjelölése, ajánlások ajánlása belső tudásforrások alapján és a megoldási folyamatok automatizálása
• Prediktív elemzések használata döntéshozatali elemzések készítéséhez a költségkeret-hozzárendelésekről, a hiteldöntésekről, a bevételi lehetőségekről és a kockázatkezelésről

Emberi erőforrások

• A felvételi folyamat egyszerűsítése munkaerő-igénylések és leírások létrehozásával, jelöltek szűrésével és a beléptetési folyamatok automatizálásával
• Dolgozók távollétkérelmeinek feldolgozása a távollétegyenlegek és a szabályzatok megfelelőségének tanulmányozásával, annak meghatározása, hogy teljesülnek-e az előfeltételek, és beküldés vezetői jóváhagyásra
• Bővítse a munkavállalói képességeket személyre szabott képzési tervek összeállításával, és keresse meg a belső és külső forrásokat a releváns tanfolyamokhoz

Informatika és fejlesztés

• A biztonság erősítése a potenciális fenyegetések proaktív észlelésével és enyhítésével, a rendszer sebezhetőségének csökkentésével
• A fejlesztési munkafolyamatok egyszerűsítése, beleértve a kódellenőrzést, az automatizált tesztelést és a folyamatos integrációt/folyamatos bevezetést

Marketing és kereskedelem

• A fogyasztói adatok elemzése a tevékenység előrejelzése, a preferenciák nyomon követése és az interakció személyre szabása érdekében
• Nyomon követheti a piaci trendeket, és proaktív, személyre szabott ajánlásokat adhat a potenciális növekedési lehetőségekhez
• Optimalizálja a közönség érdeklődését a promóciós tartalom valós idejű nyomon követésével, az alulteljesítő hirdetések azonosításával, valamint az A/B tesztek proaktív tervezésével és futtatásával

Beszerzés

• Szállítók keresése és ajánlása konkrét ajánlatokhoz, majd tárgyalási stratégiák kidolgozása a korábbi munkaügyi és iparági trendek áttekintésével
• A beszállítók beléptetésének, megrendeléseinek és számlázásának automatizálása
• A késedelmes teljesítések előrejelzése, a projektkövetelményeknek és határidőknek megfelelő alternatív beszállítók ajánlása, valamint a termelés átirányítása a fennakadások minimalizálása érdekében

Értékesítés és szolgáltatás

• Tisztázandó esetek proaktív felismerése, problémák érvényesítése, megoldások kiválasztása és végrehajtása, drasztikusan csökkentve a várakozási időt
• Ügyfélkérelmek és szolgáltatásjegyek osztályozása, továbbítása a megfelelő csapatokhoz, valamint megoldásjavaslatok az ügyfélszolgálati képviselő számára a jóváhagyáshoz
• Személyre szabott ügyfélelemzések készítése az értékesítési lehetőségek azonosításához és ajánlásához
• A csapat tudásbázisának bővítése új lezárt esetek elemzésével és kulcsfontosságú kérdéseket és megoldásokat összefoglaló cikkek készítésével

Ellátási lánc

• Szükséglet előrejelzése valós időben, készletértékelés és szállítási logisztika proaktív ajánlások készítése céljából
• Kiigazíthatja a szállításokat a fennakadások minimalizálása érdekében, olyan alternatív útvonalakat választva, amelyek megfelelnek bizonyos vállalati céloknak, mint például az alacsonyabb szállítási költségek és a környezeti lábnyomok
• A minőségellenőrzés fokozása az ellenőrzési folyamat egyszerűsítésével, a gyártási, szállítási és tárolási hibák azonosításával
• A gyártási kimaradások elhárítása javítási alkatrészek rendelésével, karbantartási szolgáltatások igénylésével és a gyártás alternatív berendezésekre történő átirányításával

Mi a legjobb módja az AI-ágensek bevezetésének a munkahelyen?

Az autonóm mesterséges intelligencia ágensek lehetséges alkalmazásai széles körben elterjedtek. Teljes ígéretük elérése érdekében azonban az ügynökök a legjobban átgondolt integrációval és koordinációval dolgoznak. Mérlegelje ezeket a bevált gyakorlatokat az ágens AI-rendszerek integrálása előtt.

• Kövesse az AI etikai elveitAz emberek végső soron felelősek az etikus AI-ügynökök létrehozásáért, a legmagasabb szintű méltányosság, átláthatóság, elszámoltathatóság és adatvédelem megtartásáért. Ennek elérése érdekében a felelős mesterséges intelligencia eljárásoknak egy ember-in-the-loop (HITL) tervezési folyamatot kell követniük, ahol az emberek figyelemmel kísérik a fejlesztés és használat minden szakaszát. Az ágensképzéshez használt adatokat gondosan elemezni kell a potenciális elfogultság és megkülönböztetés csökkentése érdekében.
• Hangsúlyozza az emberi felügyeletetA szakértői egyéneknek továbbra is rendelkezniük kell a végső felhatalmazással az ágens AI döntéshozatali folyamata felett. Meg kell határozniuk az ügynökök autonómiájának szintjét, és végső jóváhagyást kell kérniük ahhoz, hogy az ügynökök elvégezhessék az érzékeny feladatokat. Az emberi szakértők úgy is elháríthatják a problémákat, hogy felülvizsgálják az agentikus munkafolyamatokat a logikai hibák vagy a hiányzó alapvető adatok tekintetében.
• Belső adatok előkészítéseAz AI-ágensek teljesítménye nagyban függ a minőségi üzleti adatok szilárd alapjától. Az ügyfélszolgálati munkatársaknak egy teljes és kontextusban gazdag adatökoszisztémához kell hozzáférniük, hogy megalapozhassák döntéseiket és cselekedeteiket. Annak érdekében, hogy a legtöbbet hozza ki az ügynökalapú mesterséges intelligenciából, a felhasználók beruházhatnak olyan kezelési megoldásokba, amelyek egységesítik és irányítják az adatokat a rendszereikben.
• Támogassa az együttműködésen alapuló gondolkodásmódotAz AI-ügynökök csak akkor működnek, ha a csapattagok tudják, hogyan kell hatékonyan használni az ügynöki autonómiát. A csapatoknak gondosan mérlegelniük kell, hogy az AI ágensautomatizálás hol enyhítheti a működési akadályokat a munkakörök enyhítése érdekében.
• Támogassa a folyamatos képzéstA mesterséges intelligencia ágens technológiájának fejlődésével a szervezeteknek prioritásként kell kezelniük a folyamatos képzést. A rendszeres oktatási foglalkozások segítségével a csapatok naprakészek maradhatnak a legújabb innovációkról, alkalmazásokról és legjobb gyakorlatokról.
• Mérje és értékeljeA szervezeteknek rendszeresen értékelniük kell az AI-ágenseik általános hatékonyságát és termelékenységét. A felülvizsgálati folyamatnak ki kell terjednie az alkalmazottaktól és az ügyfelektől érkező visszajelzések nyomon követésére is. A rendszeres értékelések betekintést nyújthatnak a fejlesztendő és optimalizálandó lehetséges területekbe.

Mi a különbség az AI ágensek és az AI copilotok között?

Első pillantásra úgy tűnik, hogy az AI-ágensek átfedésben vannak egy népszerű MI alapú technológiával, azAI copilotokkal. A mindennapi munkaalkalmazásokba gyakran integrált AI copilotok olyan személyes virtuális mesterséges intelligencia asszisztensek, akik a felhasználók mellett az adatok és a számítások segítségével támogatják üzleti feladataikat. Gyakorlati szempontból azonban mindkét eszköz különböző működési funkciókat és igényeket elégít ki. Több ügynököt tartalmazó rendszerekbe való összevonás esetén készségeik kiegészíthetik egymást, segítve az éleslátó döntéshozatalt és az együttműködést. Így tudnak a copilotok és az ügynökök együttműködni a kihívások megoldása és a vállalati szintű termelékenység növelése érdekében:

• Intuitív interakció és testreszabásA társalgási mesterséges intelligencia támogatásával a copilotok intuitív interfészként működnek az AI-ügynökök és a felhasználók számára az együttműködéshez. A felhasználók természetes emberi kifejezéssel kezelhetik az ágenseket, mindezt közvetlenül az alapvető üzleti alkalmazásaikba ágyazott copilotokon keresztül. A Copilots irányított alacsony kódú vagy kódolást nem igénylő platformokat is kínál az egyéni intelligens ügynökök építéséhez és méretezéséhez. Irányított munkafolyamatokat biztosítanak az ügyfélszolgálati munkatárs által végrehajtandó eszközök, adatforrások és szabályok meghatározásához.
• Együttműködési partnerségMélyen integrálva az üzleti adatokba és műveletekbe, az AI copilotok és ügynökök együttműködnek a feladatok elvégzésében. A Copilots ügynökszervezőként működhet, és eldöntheti, hogy mely ügynökökre van szükség a felhasználók kéréseinek teljesítéséhez. A különböző részlegalkalmazásokba ágyazott copilotok az ügynököket együttműködési hálózatokban is összekapcsolják, így nem elszigetelten, hanem együtt dolgoznak.
• Dinamikus funkcionalitásEgyes feladatok profitálnak a teljes automatizálásból, míg másoknak lépésről-lépésre emberi részvételre van szükségük. Az AI copilotok és ágensek harmóniában való együttműködése mindkét forgatókönyvet kiszolgálja. A Copilots valós idejű segítséget nyújt a felhasználók munkájában – információ beszerzése és összefoglalása, üzleti kérdések megválaszolása, elemzések készítése a döntéshozatalhoz és megoldások ajánlása. Az ügyfélszolgálati munkatársak mindkét igényt kielégítik. Szorosan együttműködhetnek a felhasználókkal, hogy további információkat gyűjtsenek, vagy jóváhagyják az üzleti folyamatokat befolyásoló műveleteket. Önálló entitásként is futtathatók, problémamegoldó problémákként a háttérben, állandó bevitel nélkül.