เอเจนต์ AI คืออะไร

เอเจนต์ AI สามารถปรับปรุงการดำเนินธุรกิจและประสบการณ์ของลูกค้าของคุณได้

ประสิทธิภาพการทำงานที่ดียิ่งขึ้น

เอเจนต์ AI เป็นระบบอัจฉริยะอัตโนมัติที่ทำงานเฉพาะเจาะจงโดยไม่มีมนุษย์เข้ามาแทรกแซง องค์กรต่าง ๆ ใช้เอเจนต์ AI เพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ทีมธุรกิจจะมีประสิทธิผลมากขึ้นเมื่อมอบหมายงานซ้ำ ๆ ให้กับเอเจนต์ AI ด้วยวิธีนี้ พวกเขาจะสามารถหันเหความสนใจไปที่กิจกรรมที่สำคัญต่อพันธกิจหรือกิจกรรมเพื่อสร้างสรรค์เพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับองค์กรของพวกเขาได้

ลดค่าใช้จ่าย

ธุรกิจสามารถใช้เอเจนต์อัจฉริยะเพื่อลดต้นทุนที่ไม่จำเป็นอันเนื่องมาจากความไร้ประสิทธิภาพของกระบวนการ ข้อผิดพลาดของมนุษย์ และกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเอง คุณสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างมั่นใจ เนื่องจากเอเจนต์อัตโนมัติมีโมเดลที่สอดคล้องกันซึ่งปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป 

การตัดสินใจจากข้อมูล

เอเจนต์อัจฉริยะขั้นสูงใช้แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เพื่อรวบรวมและประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์จำนวนมหาศาล วิธีนี้จะช่วยให้ผู้จัดการธุรกิจสามารถคาดการณ์ได้ดีขึ้นในช่วงที่ต้องวางกลยุทธ์ในการเคลื่อนไหวครั้งต่อไป ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เอเจนต์ AI เพื่อวิเคราะห์ความต้องการผลิตภัณฑ์ในกลุ่มตลาดต่าง ๆ เมื่อเรียกใช้แคมเปญโฆษณา 

ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ลูกค้าแสวงหาประสบการณ์ที่น่าดึงดูดและเป็นส่วนตัวเมื่อต้องโต้ตอบกับธุรกิจ การผสานการทำงานกับเอเจนต์ AI จะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล มอบการตอบสนองที่รวดเร็ว และสร้างนวัตกรรมเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า การเปลี่ยนแปลง และความภักดี 

เอเจนต์ AI ทำงานโดยทำให้งานที่ซับซ้อนง่ายขึ้นและเป็นอัตโนมัติ เอเจนต์ที่อัตโนมัติส่วนใหญ่จะติดตามเวิร์กโฟลว์เฉพาะเมื่อปฏิบัติงานที่ได้รับมอบหมาย

กำหนดเป้าหมาย

เอเจนต์ AI ได้รับคำสั่งหรือมีเป้าหมายเฉพาะจากผู้ใช้ ซึ่งจะใช้เป้าหมายในการวางแผนงานที่ทำให้ผลลัพธ์สุดท้ายมีความเกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ จากนั้น เอเจนต์จะแบ่งเป้าหมายออกเป็นงานเล็ก ๆ ที่สามารถดำเนินงานได้ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายต่าง ๆ เอเจนต์จะดำเนินการงานเหล่านั้นตามคำสั่งหรือเงื่อนไขเฉพาะ 

รับข้อมูล

เอเจนต์ AI ต้องการข้อมูลเพื่อดำเนินงานตามที่วางแผนไว้ได้สำเร็จ ตัวอย่างเช่น เอเจนต์จะต้องแยกบันทึกการสนทนาเพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า ด้วยเหตุนี้ เอเจนต์ AI อาจเข้าถึงอินเทอร์เน็ตเพื่อค้นหาและดึงข้อมูลที่ต้องการ ในบางแอปพลิเคชัน เอเจนต์อัจฉริยะสามารถโต้ตอบกับเอเจนต์อื่นหรือโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเข้าถึงหรือแลกเปลี่ยนข้อมูลได้ 

ปรับใช้งาน

หากมีข้อมูลที่เพียงพอ เอเจนต์ AI ก็จะสามารถดำเนินงานที่มีอยู่ได้อย่างมีระบบ เมื่อทำงานสำเร็จ เอเจนต์จะลบงานออกจากรายการและดำเนินการงานถัดไป ในระหว่างที่งานเสร็จสิ้น เอเจนต์จะประเมินว่าบรรลุเป้าหมายที่กำหนดหรือไม่ โดยขอความคิดเห็นจากภายนอกและตรวจสอบบันทึกของตนเอง ในระหว่างกระบวนการนี้ เอเจนต์อาจสร้างและดำเนินการงานเพิ่มเติมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย 

องค์กรต่าง ๆ สร้างและปรับใช้เอเจนต์อัจฉริยะประเภทต่าง ๆ มากมาย เรามีตัวอย่างบางส่วนให้ดูด้านล่าง 

เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์

เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์ทำงานตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและข้อมูลทันทีอย่างเคร่งครัด ซึ่งจะไม่ตอบสนองต่อสถานการณ์ที่อยู่นอกเหนือกฎการดำเนินการตามเงื่อนไขเหตุการณ์ที่กำหนดไว้ ดังนั้นเอเจนต์ที่เหล่านี้จึงเหมาะสมกับงานที่ไม่ซับซ้อนและไม่ต้องการการฝึกที่มากมายนัก ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์เพื่อรีเซ็ตรหัสผ่านโดยการตรวจจับคำหลักเฉพาะในการสนทนาของผู้ใช้ 

เอเจนต์แบบโมเดลเบสรีเฟลกซ์

เอเจนต์แบบโมเดลเบสนั้นคล้ายคลึงกับเอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์ ยกเว้นว่าเอเจนต์แบบโมเดลเบสมีกลไกการตัดสินใจที่ก้าวหน้ากว่า แทนที่จะปฏิบัติตามกฎเฉพาะ เอเจนต์แบบโมเดลเบสจะประเมินผลลัพธ์และผลที่ตามมาที่เป็นไปได้ก่อนตัดสินใจ การใช้ข้อมูลสนับสนุนจะสร้างโมเดลภายในของโลกโมเดลเรียนรู้ข้อมูล และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ 

เอเจนต์แบบโกลเบส

เอเจนต์แบบโกลเบสหรือเอเจนต์รูลเบสคือเอเจนต์ AI ที่มีความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น นอกจากการประเมินข้อมูลสภาพแวดล้อมแล้ว เอเจนต์ยังเปรียบเทียบวิธีการต่าง ๆ เพื่อช่วยให้บรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการได้อีกด้วย เอเจนต์แบบโกลเบสจะเลือกเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเสมอ เอเจนต์เหล่านี้เหมาะสำหรับการปฏิบัติงานที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ 

เอเจนต์แบบยูทิลิตีเบส

เอเจนต์แบบยูทิลิตีเบสใช้อัลกอริทึมการให้เหตุผลที่ซับซ้อนเพื่อช่วยให้ผู้ใช้เพิ่มผลลัพธ์ที่ต้องการได้สูงสุด เอเจนต์จะเปรียบเทียบสถานการณ์สมมติต่าง ๆ และมูลค่าของยูทิลิตีหรือผลประโยชน์ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นเลือกแบบที่ให้รางวัลแก่ผู้ใช้มากที่สุด ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถใช้เอเจนต์แบบยูทิลิตีเบสเพื่อค้นหาตั๋วเครื่องบินโดยใช้เวลาเดินทางขั้นต่ำ โดยไม่คำนึงถึงราคา 

เอเจนต์แบบเลิร์นนิง

เอเจนต์แบบเลิร์นนิงจะเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากประสบการณ์ก่อนหน้านี้เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ การใช้กลไกการป้อนข้อมูลและการตอบสนองทางประสาทสัมผัส เอเจนต์จะปรับองค์ประกอบการเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไปเพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานแบบเฉพาะ ยิ่งไปกว่านั้น เอเจนต์ดังกล่าวยังใช้ตัวสร้างปัญหาเพื่อออกแบบงานใหม่เพื่อฝึกตนเองจากข้อมูลที่รวบรวมและผลลัพธ์ที่ผ่านมา 

เอเจนต์แบบไฮราคิคอล

เอเจนต์แบบไฮราคิคอลคือกลุ่มเอเจนต์อัจฉริยะที่ถูกจัดกลุ่มเอาไว้เป็นชั้นๆ เอเจนต์ระดับสูงกว่าจะแยกแยะงานที่ซับซ้อนออกเป็นงานเล็ก ๆ และมอบหมายงานเหล่านั้นให้กับเอเจนต์ในระดับที่ต่ำกว่า เอเจนต์ที่แต่ละตัวจะทำงานอย่างเป็นอิสระและส่งรายงานความคืบหน้าไปยังเอเจนต์ที่กำกับดูแล เอเจนต์ระดับสูงกว่าจะรวบรวมผลลัพธ์และประสานงานเอเจนต์ผู้ใต้บังคับบัญชาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะบรรลุเป้าหมายร่วมกันได้