什么是人工智能代理？你需要知道的一切

现代工作场所越来越多地使用人工智能代理来辅助决策、自动执行任务和优化效率。

它涉及各种人工智能解决方案、机器学习解决方案和自然学习过程，以适应不同的环境。

本文将探讨这样一个问题：什么是人工智能代理？

我们汇总了您需要了解的有关人工智能代理如何工作的所有信息，以便您为自己的业务模式选择正确的应用。

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什么是人工智能代理？

人工智能代理是一种自动化软件，可以协助工作场所的专业人员执行各种任务。

它包括一个人工智能系统，依靠机器学习和自然语言处理，从周围环境中吸收信息，并在没有人类干预的情况下做出决策。

与大多数传统计算机软件不同，人工智能代理不需要一套编程好的规则或提示来执行任务和提供答案。

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它们拥有一套先进的系统，可以观察自身情况，并在不干预的情况下解决问题。

他们的用途非常广泛，特工的基本要素会根据他们需要执行的任务而有所不同。

人类可以设定目标，而人工智能代理则可以决定实现这些目标的正确步骤。

人工智能代理的类型

让我们探讨各种人工智能代理案例，以了解人工智能代理的运作方式及其在不同情况下的应用。

客户代理

客户座席可帮助企业与其用户群互动、回复咨询并全天候协助客户服务任务。

这类人工智能代理使用自然学习处理系统，能以对话的口吻与客户交流，提供无缝客户支持。

例如，美国大众汽车公司与谷歌的 Gemini 合作，推出了自己的人工智能虚拟助理的 MyVW 应用程序。

该解决方案可以响应驾驶员使用车辆的要求，并通过手机摄像头解释如何使用指示灯等功能。

分级代理

分层代理遵循一个跨多个层级的定义结构，每个层级都专注于不同的任务。

它涉及多个代理的组合，这些代理分成一个层次，其中低层代理专注于特定任务。

相比之下，高级代理更负责处理广泛的任务。

这种组织结构可确保人工智能代理高效处理任务，无论任务多么复杂。

例如，事实证明，分级代理对制造企业很有帮助，因为在制造企业中，低级代理专注于单个机器。

与此相反，高级代理负责处理与整个生产流程有关的任务。他们分析数据，找出模式，帮助提高生产质量。

基于效用的代理

基于效用的代理也被称为基于角色的代理，因为它们会在决策前分析潜在结果的可取性。

有了这一效用函数，智能代理就能最大限度地利用其偏好尺度，并对解决方案进行评估，以确定可能的最佳结果。

例如，金融机构的投资组合经理评估投资基于回报、多样化和风险因素等不同变量。

这些基于效用的代理可以帮助分析数据，找到收益最高的投资方案。

基于反射的代理

基于条件反射的代理分为两类：

简单反射代理和基于模型的反射代理。

简单的反射代理遵循一套预定义的程序，对特定情况做出反应。

它们不考虑过去的结果或未来的行动，只在规定的规则范围内工作。

例如，在酒店业，基于条件反射的简单代理可在客户预订时自动发送确认信息。

或者在保险公司，代理人在收到每份索赔申请后都会立即发送确认邮件。

同时，基于模型的代理采用了更复杂的决策过程。

他们建立一个内部环境模型，通过考虑过去的行动来收集信息，为未来做出决策。

供应链行业就是一个例子；库存跟踪器使用基于模型的代理来监控库存，调整订单、并预测未来的需求。

他们考虑历史，通过分析以往的模式来决定下一步行动。

数据代理

数据代理为用户提供了复杂数据处理和深入了解数据集的解决方案。

它们执行多种功能，如数据清理、分析和从海量数据库中检索信息。

在金融组织中，数据分析师使用代理处理实时股票市场数据、分析模式并为未来交易提供见解。

员工代理

员工代理帮助企业管理人力资源和行政工作。

它们可自动执行日常任务，协助员工管理日程安排、入职培训和日常工作坊。

他们也被称为自主数字员工，能提高员工的生产力和效率。

入职培训人工智能代理通过迎新活动、文书工作、背景调查和其他行政职能协助培训新员工，减轻人力资源部门员工的压力。

它还有助于缩短新员工的处理时间，提高效率。

学习代理

学习型代理也被视为预测型代理，因为它们会根据以往的表现做出决策并改进自己的行为。

他们根据过去的情况和当前的趋势调整自己的行动，以确定未来的事件。

通常情况下，这些学习代理使用机器学习技术来获得新的见解，并通过回顾过去的数据来调整自己的行为。

例如，在许多电子商务公司中，学习代理根据用户的偏好和互动来组织产品建议和展示广告。

另一个例子是，工作搜索过滤器可以根据用户过去的选择来预测选项，从而适应用户的需求。

人工智能代理如何工作

如果您还想知道，什么是人工智能代理？

您需要了解人工智能代理是如何工作的，以便选择适合您需要的正确工具。

下面将讨论人工智能代理及其操作系统的基本特征。

人工智能代理利用功能调用，要求用户向其中输入数据。大型语言模型包括谷歌双子座或聊天 GPT- 4 以接收生成的回复。

函数调用过程包括几个基本组成部分。

助理信息： 这表示 LLM 根据用户提示和系统算法生成的输出结果。
用户留言： 信息包含用户期望人工智能遵循的指令和提示。根据任务的不同，它可能是一个直接的问题，也可能是一段描述。
系统消息： 系统信息有助于 LLM 了解如何运行。它解释任务并定义模型应遵循的流程。

人工智能代理在现实世界中的应用

通过任务自动化，人工智能代理有助于产业重组并提高生产力和工作流程效率。

人工智能代理加密货币分析师查看实时数据，分析庞大的市场并确定最佳交易机会。

它们是降低风险的工具，使交易者能够获得最大利润。

这些工具还有助于审查和执行智能合约，从而在减少区块链交易错误的同时促进合规性。

除了人工智能代理的加密功能外，它们对零售和电子商务也很有价值。

它们充当聊天机器人和虚拟助理，全天候处理客户询问并提供实时支持。

使用人工智能代理的好处

人工智能代理通过自动化和辅助企业决策，为许多行业带来了商业价值。

以下是在工作流程中应用人工智能代理的一些主要优势：

改进客户支持： 人工智能代理通过处理日夜不停收到的所有投诉，提供持续的客户支持服务。企业可利用这些系统管理标准查询，并实时为客户投诉提供快速解决方案。它们为客户提供更好的支持服务，从而提高品牌忠诚度。

准确的数据分析： 许多人工智能代理可辅助分析工作，帮助收集和处理数据。它为企业提供可操作的见解和信息，用于实施业务战略。

工作流程自动化： 人工智能代理可帮助企业提高运营效率。它们帮助员工处理日常工作和安排预约。有了这些代理，企业可以确定任务的轻重缓急，找到组织后勤和管理计划的最佳策略。

软件开发： 人工智能代码代理有助于软件开发，并为调试和加快软件开发过程提供建议。

挑战与局限

人工智能代理在市场上越来越受欢迎，因此品牌现在雇用他们来处理多项业务。

不过，将人工智能代理用于商业运作也会带来一些复杂问题。

这些挑战包括

高度安全风险： 人工智能代理会带来网络攻击、数据泄露和决策过程受损的风险。

偏见与伦理问题： 人工智能代理通过分析数据对可能的结果提出建议。使用有偏见的数据作为决策依据会导致伦理问题，同时还会造成对某些群体的歧视。例如人工智能招聘工具亚马逊在招聘过程中表现出对女性应聘者的歧视倾向，因此受到批评。

数据质量差： 人工智能代理需要准确而广泛的数据集来确定最准确的预测。否则，糟糕的数据质量会导致低效的结果并影响结果。这可能是致命的，尤其是在严重依赖分析预测的金融机构。

人类的理解力有限： 许多人工智能代理虽然先进，但仍无法完全掌握人类表达中的细微差别。例如，人工智能客户聊天机器人可能无法解读口语中的上下文，导致其误解客户的询问，造成糟糕的用户体验。

人工智能代理与传统软件

人工智能代理与传统软件在功能、决策过程和灵活性方面存在差异。

大多数传统软件都遵循开发人员预先制定的一套严格规则。

频繁更新等要求阻碍了其适应新环境的能力。

另一方面，人工智能代理旨在观察过去的行动并分析数据，从而为未来的结果做出决策。

它们具有机器学习能力和神经网络，能够处理海量数据集、识别模式并优化工作流程效率。

这些人工智能代理因其自动化系统而具备独立工作的能力，无需人工调整。

如何构建和训练人工智能代理

假设您正在考虑在企业中实施人工智能代理，您必须找到一种最适合您企业的流程。

我们值得信赖的 Undetectable AI 技术团队制定了以下步骤来构建和训练 AI 代理。

第一步 您需要定义代理的目的和环境。这包括预先确定代理在运行中可能遇到的情况。例如，人工智能代理的加密趋势包括分析数据和预测模式。通过定义所需的任务，您可以选择构建系统所需的技术和模型。

第二步 选择正确的技术模型。从机器学习模型到自然语言处理，人工智能代理都配备了独特的技术，以提高其操作性能。
第三步 在这一阶段，您需要收集和整理数据。必须使用高质量的数据，如业务报告、用户生成的数据和外部数据集。
第四步 提供数据并使用机器学习算法训练模型。通过这种方式，您可以确定代理如何接收数据，并训练它分析模式。这需要持续监控和调整，以有效处理数据并做出决策。
第五步 必须对人工智能代理进行严格测试，以确保它能够执行其功能。
第六步 最后一步是部署和监控人工智能代理。这涉及到将代理实施到您的工作和现有系统中。您还必须跟踪指标，观察执行任务时的准确性和响应时间。