课程: 人工智能代理推动商业转型：效率提升与决策制定

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简单反射代理

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简单反射代理

“ 百度 总体来说，两个制造商的飞机在性能等指标上没有显著区别。

先从最基本的 AI 代理， 简单反射代理开始。 这类代理为企业任务提供基本的自动化支持， 基于预定义规则来决策， 没有记忆，也没有学习能力。 一些简单反射代理的例子， 包括自动化客服聊天机器人、预约安排， 以及内部的人事、财务， 或 IT 支持问答系统。 比如，人事部门不用人工回答如何请假； IT 团队不必手动重置密码。 这类代理会用自然语言来分析并理解请求， 然后基于现有信息，提供即时响应。 响应通常是秒级的， 减少了等待时间，提升客户和员工满意度。 由于它们基于预定义的规则和条件运行， 因此能提供准确可靠的服务。 它们将更多简单的服务请求 接管过来并自动化， 这样，人类代理就能专注于更复杂的任务， 从而降低运营成本， 改善资源分配，优化生产力。 另一个优势是随着业务增长， 这类代理可轻松扩展，不会牺牲响应速度。 但也有局限性。 它们受限于预定义规则， 难以创造性地解决问题， 或深入分析复杂问题， 还高度依赖于准确且健全的知识库， 而维护知识库既耗时、又困难。 想想，当自己的客服知识库中， 存在冲突性文档时，它会怎么样？ 最后，赢得速度和效率优势的代价， 往往就是失去个性化。 这类代理可能无法理解客户或员工偏好， 缺乏共情。 要提供更加个性化的体验， 需要更高级的代理模型。 要在业务中使用这类代理， 可以先找出 能由 AI 代理接管或自动化的日常任务。 拿一家金融服务公司为例。 他们往往不接听任何低潜在价值的来电， 因为呼叫中心人力有限。 但现在，他们创建了一个语音 AI 代理， 来处理这些来电。 仅用两个外包商、一周的时间， 就完成了构建。 这个语音 AI 代理， 第一个月就创收 25 万美元。 简单反射代理， 可以解决很多低成本、低难度的任务。 接下来，探讨基于模型的代理。

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