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企业实施自主智能体的8步策略

作者： Mandy Bray，翻译：老常

自主智能体中篇：8大自主智能体类型详解及应用

那么，如何利用自主智能体（Autonomous Agents）的力量呢？

我采访了处于这项工作前沿的客户体验（CX）专家，了解如何开始在公司构建主动式AI（Agentic AI），以下是他们的建议。

1. 识别业务痛点

首先，检查业务中的摩擦点，以发现增长和自动化的机会。

“思考整体的客户体验——你最大的摩擦点是什么，什么对你的底线影响最大？可能是客户保留率、客户终身价值，或者是高昂的客户获取成本。总会有那么一个关键业务指标，”汉密尔顿（Hamilton）说。“然后思考，‘好吧，我如何应用一个智能体来解决它？’”

2. 定义目标

接下来，选择您想要解决的痛点并设定一个目标。“从小处着手。它可以是一个非常小的用例，”汉密尔顿（Hamilton）建议道。清晰地概述您希望智能体完成的任务和目标，并在可能的情况下使其可量化。以下是几个例子：

  • 根据在线行为识别和筛选潜在客户
  • 减少欺诈交易
  • 自主识别和修复软件错误
  • 提高平均订单价值

3. 选择合适的工具

选择合适的AI工具和平台，例如HubSpot的Breeze AI，来支持您智能体的开发。您可以内部构建一个，使用员工或合同工，或者授权使用现有的一个，如parcelLab。

虽然许多AI工具已内置或集成到您已经在使用的工具中，但在某些情况下，AI工具足够强大，可以取代您的一些工具。

“把智能体想象成它自己的一种技术栈。它将利用我们已有的不同工具，比如沟通工具，但我们不再需要10或12种不同的技术来响应客户——这很令人兴奋，”汉密尔顿（Hamilton）说。

4. 开发与测试

当您开始编码和构建模型时，使用机器学习算法来开发智能体并在现实场景中测试其能力。

“智能体将利用每个人的数据，因此所有跨职能团队都必须做出响应。所以从小处开始，进行A/B测试，并学习。持续进行更新，”汉密尔顿（Hamilton）建议道。

5. 与现有系统和数据集成

在构建和测试自主智能体（Autonomous Agents）时，确保您的数据干净且系统无缝协作至关重要。这需要强有力的领导和跨部门协作，以确保所有系统良好协同工作。

“智能体的效率只取决于您数据的质量。所以，如果您的数据存在挑战且不准确，当然，智能体只会输出您输入的内容，”汉密尔顿（Hamilton）警告道。

6. 准备并提升团队技能

不要低估教育和赋能团队以实现成功整合的必要性。当您的员工第一次听说主动式AI（Agentic AI）时，他们的本能可能是恐惧。他们可能担心工作被AI取代，或者需要学习一套全新的技能。

您需要的是有效的变革管理。

“存在一种健康的怀疑态度，‘这能行吗？’‘这将如何运作？’以及‘我们的客户会作何反应？’”汉密尔顿（Hamilton）说。

“我要对组织说的是，您如何引导这种怀疑将决定员工的反应。关注AI将如何把员工从低价值任务中解放出来，让他们工作得更智能、更快，而不是被取代。”

雇佣、培训员工并提升他们在AI技能和提示工程（prompt engineering）方面的能力，为五年后所需的人才队伍建设能力，也是明智之举。

7. 监控与优化

在推出自主智能体（Autonomous Agents）时，请确保创建一个监控系统，记录智能体采取的行动和决策。尽早审计决策，以便发现问题并进行调整。监控还允许您衡量关键绩效指标（KPIs）和自主智能体的滞后影响，从而评估价值并持续投资。

8. 扩大规模

在成功运行一个AI试点项目后，您可以利用所学到的知识进行发展和扩展。

“一旦您作为组织感到自信，那么也许可以让那个特定的智能体承担更大的任务，或者引入第二个专注于不同目标的智能体，”汉密尔顿（Hamilton）建议道。

让自主智能体为您工作

根据我所了解到的一切，我相信自主智能体不仅仅是另一个AI趋势——它们是我们未来与品牌互动的方式。超越基本的AI助手，自主智能体可以分析数据并从交互中学习，以增强客户体验并提高效率。

因此，问题不在于您是否应该探索自主智能体，而在于您能多快开始。通过变革管理的视角来应对挑战，您将打造出一支经过重新定义、更强大的团队。

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