Tác tử AI là gì?

Các tác tử AI có thể cải thiện hoạt động kinh doanh của bạn và trải nghiệm của khách hàng.

Cải thiện năng suất

Tác tử AI là các hệ thống thông minh tự động, chúng thực hiện các tác vụ cụ thể mà không cần sự can thiệp của con người. Các tổ chức sử dụng các tác tử AI để đạt được các mục tiêu cụ thể và kết quả kinh doanh hiệu quả hơn. Các đội ngũ kinh doanh có năng suất cao hơn khi họ ủy thác các nhiệm vụ lặp đi lặp lại cho các tác tử AI. Bằng cách này, họ có thể chuyển sự chú ý của mình sang các hoạt động quan trọng hoặc sáng tạo, qua đó tăng thêm giá trị cho tổ chức của mình.

Giảm chi phí

Các doanh nghiệp có thể sử dụng các tác tử thông minh để giảm chi phí không cần thiết phát sinh từ sự kém hiệu quả của quy trình, lỗi của con người và các quy trình thủ công. Bạn có thể tự tin thực hiện các tác vụ phức tạp vì các tác tử tự trị tuân theo một mô hình nhất quán thích ứng với môi trường thay đổi. 

Ra quyết định sáng suốt

Các tác tử thông minh tiên tiến sử dụng máy học (ML) để thu thập và xử lý số lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực. Điều này cho phép các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra dự đoán tốt hơn một cách kịp thời khi lập chiến lược cho bước đi tiếp theo của họ. Ví dụ: bạn có thể sử dụng các tác tử AI để phân tích nhu cầu sản phẩm trong các phân khúc thị trường khác nhau khi chạy chiến dịch quảng cáo. 

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng

Khách hàng tìm kiếm trải nghiệm hấp dẫn và cá nhân hóa khi tương tác với các doanh nghiệp. Tích hợp các tác tử AI cho phép các doanh nghiệp cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm, cung cấp phản hồi với câu lệnh nhanh chóng, đồng thời đổi mới để cải thiện sự tương tác, chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng. 

Các tác tử AI hoạt động bằng cách đơn giản hóa và tự động hóa các tác vụ phức tạp. Hầu hết các tác tử tự trị sẽ tuân theo một quy trình làm việc cụ thể khi thực hiện các nhiệm vụ được giao.

Xác định mục tiêu

Tác tử AI nhận được một lệnh hoặc mục tiêu cụ thể từ người dùng. Tác tử AI sử dụng mục tiêu để lập kế hoạch các tác vụ để cho ra kết quả cuối cùng phù hợp và hữu ích cho người dùng. Sau đó, tác tử chia mục tiêu thành nhiều tác vụ nhỏ hơn có thể hành động. Để đạt được mục tiêu, tác tử thực hiện các tác vụ đó dựa trên các lệnh hoặc điều kiện cụ thể. 

Thu thập thông tin

Các tác tử AI cần thông tin để thực hiện các tác vụ mà chúng đã lên kế hoạch thành công. Ví dụ: tác tử phải trích xuất bản ghi hội thoại để phân tích cảm xúc của khách hàng. Do đó, các tác tử AI có thể truy cập internet để tìm kiếm và truy xuất thông tin chúng cần. Trong một số ứng dụng, một tác tử thông minh có thể tương tác với các tác tử khác hoặc mô hình máy học để truy cập hoặc trao đổi thông tin. 

Thực hiện tác vụ

Khi có đủ dữ liệu, tác tử AI thực hiện tác vụ phải làm một cách cẩn thận. Khi hoàn thành một tác vụ, tác tử sẽ xóa tác vụ đó khỏi danh sách và chuyển sang tác vụ tiếp theo. Giữa các lần hoàn thành tác vụ, tác tử sẽ đánh giá xem nó đã đạt được mục tiêu đã chỉ định hay chưa bằng cách tìm kiếm phản hồi bên ngoài và kiểm tra bản ghi của chính mình. Trong quá trình này, tác tử có thể tạo và thực hiện nhiều tác vụ hơn để đạt được kết quả cuối cùng. 

Các tổ chức tạo và triển khai các loại tác tử thông minh khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ. 

Tác tử phản xạ đơn giản

Một tác tử phản xạ đơn giản hoạt động nghiêm ngặt dựa trên các quy tắc được xác định trước và dữ liệu tức thời của mình. Tác tử này sẽ không phản ứng với các tình huống ngoài quy tắc hành động điều kiện sự kiện đã cho. Do đó, những tác tử này phù hợp cho các tác vụ đơn giản không yêu cầu đào tạo sâu rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng tác tử phản xạ đơn giản để đặt lại mật khẩu bằng cách phát hiện các từ khóa cụ thể trong cuộc trò chuyện của người dùng. 

Tác tử phản xạ dựa trên mô hình

Tác tử dựa trên mô hình tương tự như tác tử phản xạ đơn giản, ngoại trừ việc tác tử dựa trên mô hình có cơ chế ra quyết định tiên tiến hơn. Thay vì chỉ tuân theo một quy tắc cụ thể, một tác tử dựa trên mô hình sẽ đánh giá các kết quả và hậu quả có thể xảy ra trước khi quyết định. Sử dụng dữ liệu hỗ trợ, tác tử này xây dựng một mô hình nội bộ về thế giới mình nhận thức và sử dụng mô hình nội bộ này để hỗ trợ các quyết định của mình. 

Tác tử dựa trên mục tiêu

Các tác tử dựa trên mục tiêu, hoặc các tác tử dựa trên quy tắc, là các tác tử AI có khả năng suy luận mạnh mẽ hơn. Bên cạnh việc đánh giá dữ liệu môi trường, tác tử so sánh các phương pháp khác nhau để giúp tác tử đạt được kết quả mong muốn. Các tác tử dựa trên mục tiêu luôn chọn con đường hiệu quả nhất. Chúng phù hợp để thực hiện các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các ứng dụng robot. 

Tác tử dựa trên lợi ích

Một tác tử dựa trên lợi ích sử dụng một thuật toán suy luận phức tạp để giúp người dùng tối đa hóa kết quả mà họ mong muốn. Tác tử so sánh các kịch bản khác nhau và các giá trị có lợi hoặc lợi ích tương ứng của các kịch bản này. Sau đó, tác tử chọn một kịch bản được lợi nhiều nhất cho người dùng. Ví dụ: khách hàng có thể sử dụng tác tử dựa trên lợi ích để tìm vé máy bay có thời gian đi tối thiểu, bất kể giá cả. 

Tác tử có khả năng học

Một tác tử có khả năng học sẽ liên tục học hỏi từ những kinh nghiệm trước đây để cải thiện kết quả của mình. Sử dụng cơ chế đầu vào và phản hồi cảm giác, tác tử điều chỉnh yếu tố học tập của mình theo thời gian để đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể. Trên hết, tác tử này sử dụng một trình tạo vấn đề để thiết kế các tác vụ mới nhằm tự đào tạo từ dữ liệu thu thập được và kết quả trong quá khứ. 

Tác tử phân cấp

Các tác tử phân cấp là một nhóm có tổ chức gồm các tác tử thông minh được sắp xếp theo các cấp bậc. Các tác tử cấp cao hơn giải cấu các tác vụ phức tạp thành các tác vụ nhỏ hơn và gán chúng cho các tác tử cấp thấp hơn. Mỗi tác tử sẽ hoạt động độc lập và nộp báo cáo tiến độ cho tác tử giám sát của mình. Tác tử cấp cao hơn thu thập kết quả và điều phối các tác tử cấp dưới để đảm bảo chúng cùng đạt được mục tiêu.