玛丽亚·普罗霍连科
玛丽亚·普罗霍连科
2024 年 10 月 3 日。2024 年 11 月 6 日更新
生成式人工智能代理超越了自动化——它们可以回忆过去的经历，推断自己和他人的见解，并根据输入和周围环境制定策略。这些智能系统不仅具有反应性，而且具有战略性，为更智能、更高效的工作流程铺平了道路。它们充当决策的合作伙伴，提供变革行业和改变客户体验的见解。
本文深入探讨了什么是人工智能代理以及人工智能代理的类型，并通过流行术语揭示了它们如何彻底改变您的业务。
生成式人工智能代理简介
AI 代理是一种智能系统，可以独立决定如何应对任务，而无需持续指导。它们旨在与环境互动、收集数据并自主执行任务以实现既定目标。
这些代理通过物理传感器（如机器人）或数字输入（如聊天机器人的客户查询）“感知”其环境。随着时间的推移，它们会从任务历史、人类反馈和其他输入中学习，不断提高性能并适应环境的变化。
想象一下，给您的 AI 代理一个更雄心勃勃的项目，比如在美国热门地区开展豪华露营业务。AI 业务分析代理会立即采取行动，研究市场、识别趋势并制定成功的业务模式。然后，它会呼叫 AI 营销代理，后者会微调策略，确定最佳营销平台、消息传递和定位。
最后，AI 开发代理会构建和测试网站 — 所有这些都无需人工输入。这个充满活力、完全自主的代理团队无缝协作，提供随时可用的业务，无需持续监督。这是尖端的 AI 解决方案。
相比之下，聊天机器人的运行方式则简单得多。它遵循既定的指令，按照程序完成任务，但缺乏独立验证或改进其行为的能力。
人工智能领域的领军人物之一、DeepLearning.AI、Landing AI 创始人、斯坦福大学计算机科学系兼职教授 吴恩达博士强调，人工智能代理正在从单纯的助手转变为能够独立处理复杂任务的完全自主的实体。吴恩达强调，即将推出的人工智能模型将具有增强的规划和推理能力。虽然目前的法学硕士 (LLM) 擅长从大量数据集中复制模式，但它们在深度逻辑推理方面仍存在不足。为了弥补这一差距，研究人员正在开发新技术，例如通过推理阶段让模型在决策之前有更多时间“思考”，并使用类似游戏的价值迭代来模拟更深层次的推理。这些创新可以显著提高人工智能的认知能力，使它们能够处理需要更高水平的思考、策略和规划的更高级任务。
吴恩达博士
然而，生成式人工智能代理的复杂性可以从在受控环境中执行预定义任务的简单系统到在复杂不断变化的情况下学习、适应和发展的高级人工智能系统。
凯捷公司最近的一项调查显示，在 1,100 名科技高管中， 82%的人计划在未来三年内将 AI 代理整合到他们的组织中。调查结果显示，70% 的受访者信任 AI 代理来分析和合成数据，而 50% 的受访者有信心让 AI 代理代表他们发送专业电子邮件。此外，约 75% 的人表示，他们打算使用 AI 代理来执行生成和优化代码等任务。
新一代人工智能代理如何工作：详细视角
新一代人工智能代理的工作流程是一台经过精细调整的机器，在一个复杂且不断发展的过程中融合了数据分析、决策和持续学习。通过了解这些人工智能代理的运作方式，企业可以更好地定义目标、有效分配资源并理解结果，无论是在客户服务、供应链管理还是战略规划等领域。让我们深入了解人工智能代理运作的复杂性：
目标确定
AI 代理首先从用户那里收到明确的指令或目标。有了这些信息，它就会制定行动计划，旨在产生不仅相关而且非常有用的结果。
例如，您需要为黑色星期五创建电子邮件营销活动。AI 代理了解此目标并致力于最大限度地提高参与度和转化率。
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任务列表创建
一旦设定了目标，Gen AI 代理就会制定详细 国家代码 +43，奥地利电话号码 的游戏计划。无论是分析市场趋势还是实现客户支持的自动化，代理都会将这个广泛的目标分解为可执行的小任务。它会对任务进行优先排序，以最佳顺序组织它们以便执行，并为可能出现的任何意外情况做好准备。
对于黑色星期五活动，代理商将其细分为：
分析以往黑色星期五活动的历史表现。
确定表现最佳的活动并了解其成功的原因。
使用见解来起草高影响力的电子邮件模板。
确定最有可能参与该活动的受众群体。
为电子邮件群发整理目标联系人列表。
数据收集与分析
代理收集完成任务所需的数据。它可能从以前的活动、外部数据库或相关行业趋势中提取信息。通过这样做，人工智能确保所有操作都是数据驱动的，并且高度定制以满足用户的需求。
人工智能会收集并分析过去黑色星期五活动的表现，例如打开率、转化率和参与度指标。它还会研究假日促销期间客户行为的趋势。
任务执行
准备好任务列表和数据后，AI 代理开始执行每个步骤。它可能使用一系列工具，从用于起草内容的自然语言处理到用于对数据进行分类的分析引擎。
AI 代理使用从以前的活动中识别出的成功元素来起草电子邮件文案。它会创建一个个性化的主题行，以提高打开率。之后，代理会设计电子邮件布局，确保其具有视觉吸引力并符合品牌形象。
多代理协作
对于更复杂的任务，Gen AI 代理可以调用其他代理或专门从事不同领域的子代理，例如文案撰写、数据分析或设计。每个代理独立完成其子任务，但会合作完成最终目标。
一个AI代理专注于编写电子邮件内容。
另一个部门负责数据分析，以筛选目标受众。
第三个代理负责设计电子邮件模板并确保其针对移动设备进行了优化。
自我反思和反馈循环
AI 代理持续监控其进度，分析其行动是否与最终目标一致。如果出现问题，代理会调整其计划或寻求反馈。它会实时优化输出，进行迭代以确保最终产品尽可能完美。
如果根据人工智能的内部分析或反馈，初始电子邮件草稿不够吸引人，它会调整内容或设计，直到达到最佳性能水平。
结果验证与交付
在最终确定之前，代理会检查输出以确保其符合用户最初设定的标准和目标。
代理可能会进行测试，例如对电子邮件主题行进行 A/B 测试或验证受众列表的细分。之后，代理会最终确定电子邮件模板和受众列表，确保所有方面都符合其数据分析中确定的最佳实践。然后，代理会将完整的活动呈现给用户以供审核。
学习与进步
AI 代理不只是执行任务。它从每一步中学习。通过根据过去的经验微调其方法，代理可以不断发展，以在未来处理更复杂的功能。
黑色星期五活动结束后，代理会评估关键绩效指标 (KPI)，例如打开率、点击率和转化率，并使用这些数据来完善未来的活动。
