Агенты искусственного интеллекта (ИИ) станут вашими самыми ценными помощниками.

Согласно последнему прогнозу Билла Гейтса, сделанному Биллом Гейтсом, агенты ИИ потенциально могут нарушить работу поисковых функций Google и Amazon.

Это связано с тем, что агенты ИИ могут выполнять желаемые задачи и цели, общаться, сотрудничать и решать проблемы в режиме реального времени без участия человека, доставляя информацию в нужном формате быстрее и эффективнее.

В этой статье рассматриваются:  

Природа агентов ИИ.  

Агентская структура.  

Шаги по разработке вариантов использования агентов ИИ.  

Как создать организационную стратегию запуска агентов ИИ.  

Методы измерения воздействия агентов ИИ.  

Что такое ИИ-агенты?

Агент ИИ — это программное приложение, предназначенное для обработки данных и автономного выполнения действий для достижения конкретных целей. Он функционирует аналогично виртуальному помощнику, собирая данные, принимая решения и выполняя действия без прямого вмешательства человека.

Агенты ИИ решают проблемы следующим образом:

Анализируем проблему.

Разбивая его на более мелкие части.

Поэтапное создание решения.

Выполнение этих шагов. 

Затем они оценивают результаты, при необходимости уточняют решение и повторяют процесс, пока не достигнут желаемого результата. 

Агенты ИИ особенно эффективны для решения сложных, динамических и повторяющихся задач, где они взаимодействуют с несколькими системами и реагируют на вводимые пользователем данные (например, пожелания или команды) для достижения своих целей.

Например, ИИ-агент может самостоятельно забронировать авиабилет на основе заданных критериев.

С точки зрения маркетинга агенты искусственного интеллекта могут собирать сигналы и данные о намерениях пользователей, чтобы помочь вам предоставлять персонализированный опыт вашей аудитории. 

Вы также можете использовать агентов искусственного интеллекта для планирования поездок и построения маршрута. Это лишь некоторые из множества способов, с помощью которых агенты ИИ могут улучшить ваши маркетинговые усилия.

Что такое агентная структура?

Агентная структура – это концептуальная модель или архитектура для разработки и понимания агентов ИИ. 

Например, платформы с открытым исходным кодом, такие как Lang Graph, позволяют разработчикам создавать интеллектуальных агентов, которые могут понимать инструкции и выполнять действия автономно.

Среда искусственного интеллекта управляет распределением необходимых вычислительных ресурсов и памяти, позволяя агентам эффективно выполнять свои задачи.

Каждое взаимодействие пользователя с агентом (приложением) инициирует диалог (или поток), который может длиться продолжительное время.

Во время этих разговоров агент должен поддерживать контекст (посредством управления памятью и состоянием), чтобы предоставлять релевантные ответы.

Среды агентов помогают поддерживать эти контексты независимо, даже если одновременно происходит несколько диалогов.

Кроме того, эти платформы позволяют отслеживать работу и производительность каждого агента. Они позволяют контролировать свое поведение, имея возможность запускать, останавливать или изменять действия по мере необходимости.

По этим причинам выбор правильной платформы искусственного интеллекта имеет решающее значение для достижения надежной и высокопроизводительной масштабируемости, особенно при одновременной поддержке тысяч пользователей.

Копайте глубже: экономит ли генеративный ИИ время, деньги и ресурсы в SEO?

Различия между ИИ-агентами, чат-ботами и мультиагентами

Хотя ИИ-агенты, чат-боты и мультиагенты используют технологию ИИ, они существенно различаются по сложности, функциональности и применению.

Агенты ИИ: могут автономно «действовать» и «думать» для достижения конкретных целей.

Чат-боты: системы, предназначенные для базового взаимодействия и общения и предлагающие ответы на простые запрограммированные вопросы.

Мультиагенты: передовые системы искусственного интеллекта, в которых несколько агентов работают совместно для достижения общей цели.

Зачем предприятиям нужны агенты ИИ и агентная структура? h2>

Используя агенты искусственного интеллекта, компании могут автоматизировать сложные повторяющиеся задачи, повысить эффективность и качество обслуживания клиентов, а также масштабировать маркетинговые усилия в геометрической прогрессии. 

Случаи использования агентов ИИ в цифровом маркетинге включают:

Разговорные агенты.

Поисковые агенты.

Агенты по бронированию.

Агенты поддержки.

Агенты по созданию и курированию персонализированного контента.

Агенты, предоставляющие аналитическую информацию, моделирование структуры рынка, составление бюджета и прогнозирование потребностей.

9-этапный процесс создания агентов и агентной структуры 

Разработка эффективных агентов ИИ и внедрение агентной структуры требуют структурированного подхода. Вот руководство из девяти шагов, которые помогут вам начать работу.

Шаг 1. Определите варианты использования

Определите конкретные проблемы или задачи, которые агент должен решить в рамках выбранной вами структуры.

Шаг 2. Ручное тестирование

Протестируйте варианты использования и действия, которые агенты могут выполнять вручную, чтобы убедиться, что каждый шаг работает должным образом.

Шаг 3. Объединение шагов

Убедитесь, что все необходимые шаги расположены в правильной последовательности, чтобы агент или мультиагентная система могли эффективно функционировать.

Шаг 4. Выберите структуру агента

После определения вариантов использования решите, какая структура агента лучше всего соответствует вашим потребностям.

Шаг 5. Контекстное обучение

Предоставляйте агенту контекстную информацию, используя компоненты памяти для поддержания контекста во время взаимодействий.

Шаг 6. Обоснование и принятие решений

Внедрите процессы, позволяющие агенту анализировать информацию, делать выводы и разрабатывать планы действий.

Шаг 7. Определите источники входных данных

Определите структуру и укажите все источники данных для агентов.

Шаг 8. Возможности обучения

Предоставьте агенту возможности обучения для повышения производительности на основе прошлого опыта, используя методы машинного обучения.

Шаг 9. Выполнение действия

Спроектируйте выполнение решений через эффекторы или выходные данные, чтобы обеспечить эффективное взаимодействие с окружающей средой.

В экономике, управляемой агентами, рекламодатели, скорее всего, перейдут к предложению большего количества скидок и специальных предложений вместо традиционной рекламы, такой как текст, изображения и мультимедийная реклама. 

Существует несколько способов измерения ценности агентов: от экономии времени до повышения качества и точности, а также повышения удовлетворенности клиентов.

Предостережения по использованию агентов ИИ

Компании, планирующие развертывание агентов искусственного интеллекта, должны понимать следующие предостережения:

Агенты — это не все. Там, где требуется человеческое взаимодействие, агенты ИИ могут ухудшить качество обслуживания клиентов, а не улучшить его. (Подумайте о гостеприимстве и здравоохранении.)

Агентам требуется много данных. Чтобы агенты работали эффективно, им должны быть доступны значительные объемы данных. Контент более низкого качества или плохие данные могут сделать их неэффективными и привести к более слабым результатам.

Агентам необходима инфраструктура SaaS 2.0. Агентам ИИ потребуется инфраструктура SaaS 2.0 и консолидация данных из различных разрозненных источников данных. Развертывание агентов с существующей инфраструктурой по-прежнему возможно, но это приведет к ухудшению качества работы.

Будущее цифрового маркетинга на основе искусственного интеллекта

Сфера цифрового маркетинга быстро развивается, и агенты искусственного интеллекта готовы возглавить эту инициативу. 

Основное внимание смещается на агентов, которые превосходно рассуждают и могут предпринимать значимые действия от имени пользователей, как подчеркнул Сундар Пичаи на конференции Google I/O в этом году. Этот технологический скачок открывает невероятные возможности для маркетологов.

Используя агенты искусственного интеллекта и агентную структуру, компании могут автоматизировать повторяющиеся и предсказуемые задачи, высвобождая ценные ресурсы, чтобы сосредоточиться на стратегии и творчестве.

Эти агенты — не просто инструменты повышения эффективности; они представляют собой фундаментальную трансформацию во взаимодействии брендов с клиентами, предоставлении персонализированного опыта и стимулировании роста.

Рост маркетинга, основанного на искусственном интеллекте, подчеркивает необходимость того, чтобы организации адаптировались и внедряли инновации, гарантируя, что они останутся конкурентоспособными в динамичной и управляемой агентами цифровой экономике.

По мере нашего продвижения вперед использование этих достижений будет иметь ключевое значение для достижения новых уровней эффективности маркетинга и взаимодействия с клиентами.

Копайте глубже: SEO-агентство, состоящее из одного человека, стоимостью в миллиард долларов: фантастика или будущее?

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More