Hoe bouw je een AI-agent?

Wat maakt een atleet een winnaar van een gouden medaille? Training Wat maakt een muzikant tot een virtuoos? Training Maar training is niet alleen van toepassing op mensen. Bedrijven zien nu de waarde in van het trainen van kunstmatige intelligentie (AI) om hen vooruit te helpen. Het ontwikkelen en trainen van een AI-agent wordt essentieel voor groei, en door een AI-agent te leren menselijke taal te begrijpen, kan deze beter reageren en nuttigere taken uitvoeren dan ooit tevoren.

Naarmate de AI-technologie vordert, zullen deze agents geavanceerder en capabeler worden, waardoor de kloof tussen menselijke verwachtingen en AI-prestaties wordt overbrugd. Laten we eens kijken wat een AI-agent precies inhoudt, de basisprincipes van het bouwen en trainen van AI en de stappen om er zelf een te trainen.

Wat we zullen bespreken:

• Wat is een AI-servicemedewerker?
• De basisprincipes van het bouwen van AI-agents
• De 6 stappen voor het bouwen en trainen van AI-agents
• Bouw en train je eigen AI-agent

Een AI-agent is een computerprogramma dat is ontworpen om mensen te helpen bij het uitvoeren van taken en het beantwoorden van vragen. Het gaat hier om het helpen van mensen.

AI-agents (Artificial Intelligence) helpen bij alledaagse taken, zoals het beheren van e-mails en het plannen van afspraken, door te leren van verschillende taalinputs. Deze taken kunnen variëren van het instellen van herinneringen en het beheren van schema's tot het verstrekken van informatie zoals weerupdates of nieuws. AI-agents zijn geprogrammeerd om menselijke taal te begrijpen en erop te reageren, waardoor interacties met hen natuurlijker en gebruiksvriendelijker worden.

Er zijn veel soorten AI-agents, onder meer ondersteunende agents en autonome agents. Een voorbeeld van ondersteunende agents zijn agents die kunnen worden geïntegreerd in tools voor medewerkers om hen te helpen met gepersonaliseerde taken die specifiek zijn voor hun rol. Ondertussen kunnen autonome agents vragen van klanten begrijpen en beantwoorden zonder menselijke tussenkomst. Dit wordt gedaan door een agent builder te gebruiken, zoals Agentforce, om agents te maken die dynamisch werken in plaats van vooraf gedefinieerde regels te volgen en die worden geactiveerd door wijzigingen in data en automatisering

Het trainen van een AI-agent omvat verschillende belangrijke stappen om ervoor te zorgen dat deze effectief en efficiënt werkt. Dit omvat het verzamelen en voorbereiden van gegevens, modeltraining, evaluatie, afstemming en implementatie. Het omvat ook het monitoren en updaten van je agent om ervoor te zorgen dat deze in lijn blijft met je doelen. Laten we de stappen bespreken, zodat je kunt leren om dit zelf te doen.

Het bouwen en trainen van een AI-agent houdt in dat je hem leert om menselijke taal te begrijpen en erop te reageren op een manier die nuttig en relevant is. Van generatieve AI (GenAI) tot conversationele AI, je gegevens vormen de kern van alles. De training omvat verschillende sleutelconcepten op het gebied van kunstmatige intelligentie, met name machine learning en Natuurlijke taalverwerking (NLP). Laten we ze allemaal doornemen.

Machine learning (ML) is een type AI dat systemen de mogelijkheid biedt om automatisch te leren en te verbeteren op basis van ervaring zonder te worden geprogrammeerd. Bij het trainen van een AI-agent gebruiken machine learning-algoritmen historische gegevens (voorbeelden van menselijke interacties) om patronen te vinden en beslissingen te nemen. Hoe meer gegevens de AI verwerkt, hoe beter deze wordt in het voorspellen van en reageren op verzoeken van gebruikers.

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een tak van AI die zich bezighoudt met de interactie tussen computers en mensen door middel van natuurlijke taal. Het doel is dat computers grote hoeveelheden natuurlijke taalgegevens kunnen verwerken en begrijpen. In de context van een AI-agent stelt NLP het systeem in staat om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en te genereren op een manier die zowel natuurlijk als zinvol is.

Het labelen van gegevens is een belangrijke stap in het trainen van AI, waarbij mensen gegevens annoteren (het toevoegen van zinvolle tags of labels aan de onbewerkte gegevens, zodat de AI deze kan begrijpen). Bij het trainen van een AI-agent kan het labelen van gegevens bijvoorbeeld bestaan uit het taggen van woordsoorten in zinnen, het identificeren van het sentiment van een tekst of het categoriseren van zoekopdrachten in onderwerpen. Deze gelabelde gegevens dienen vervolgens als een leidraad voor de AI om van te leren en gebruikt deze labels om de context en intentie achter gebruikersinvoer te begrijpen.

Bij het bouwen van een AI-agent is de eerste stap duidelijk definiëren wat je wilt dat het doet. Dit houdt in dat je bepaalt welke specifieke taken en functies de agent moet uitvoeren. Dit kun je als volgt doen:

Bepaal eerst de taken en functies van de AI-agent. Maak een lijst van de problemen die de AI-agent moet oplossen of de taken die de AI-agent moet uitvoeren. Wil je een autonome agent? Heb je de agent nodig om vragen van klanten te beantwoorden, gebruikers te helpen om online te winkelen of informatie over je bedrijf te verstrekken? De functies van je AI-agent moeten aansluiten bij de behoeften die deze moet vervullen.

Heb je bijvoorbeeld een virtuele winkelagent nodig? Deze agent helpt gebruikers bij het navigeren door online winkels en biedt gepersonaliseerd winkeladvies op basis van gebruikersvoorkeuren en winkelgedrag in het verleden. Het kan cadeau-ideeën voorstellen, de beste deals vinden of zelfs helpen bij modekeuzes.

Identificeer vervolgens je doelgroep. Verschillende gebruikers hebben verschillende verwachtingen en manieren om met technologie om te gaan. Een AI-agent die is ontworpen voor medische professionals moet bijvoorbeeld medische terminologie nauwkeurig begrijpen en gebruiken.

En houd rekening met use cases of specifieke situaties waarin je AI-agent zal worden gebruikt. Door deze te definiëren, kun je duidelijk maken welke functies en mogelijkheden nodig zijn. Een chatbot van de klantenservice moet bijvoorbeeld vragen, klachten en mogelijk transacties afhandelen, terwijl een agent voor virtueel winkelen in staat moet zijn om producten voor te stellen, prijzen te vergelijken en gebruikersvoorkeuren te begrijpen.

Een AI-agent leert van data, net zoals een student leert van studieboeken. Als de gegevens onjuist of van slechte kwaliteit zijn, zal de AI de verkeerde dingen leren en fouten maken. Hoogwaardige gegevens zorgen ervoor dat de AI de invoer van gebruikers nauwkeurig kan begrijpen en verwerken.

Om je AI-agent te trainen, moet je gegevens verzamelen over het soort interacties dat de agent met gebruikers zal hebben. Dit zou het volgende kunnen omvatten:

• Teksttranscripts: verzamel transcripts van gesprekken uit chatlogboeken, ondersteuningstickets of e-mails die vergelijkbaar zijn met de verwachte interacties met de AI.
• Spraakopnames: als de AI reageert op gesproken opdrachten of vragen, zijn spraakopnames essentieel om de AI te helpen om verschillende accenten, intonaties en spraakpatronen te begrijpen.
• Interactielogboeken: gegevens van eerdere interacties met vergelijkbare systemen kunnen inzicht geven in gebruikersgedrag en veelvoorkomende query's of opdrachten.

Zodra je je gegevens hebt, moeten deze worden voorbereid voor training door ze op te schonen. Dit omvat het verwijderen van irrelevante of onjuiste gegevens, het corrigeren van fouten en het waarborgen van consistentie in de dataset. Bijvoorbeeld het corrigeren van typefouten in teksttranscripts of het wegfilteren van achtergrondruis in spraakopnamen.

En tot slot moeten gegevens worden gelabeld. Het gaat hier over het toevoegen van labels ( tags of metadata)  om te beschrijven waar elk stukje data voor staat. Bijvoorbeeld het labelen van een stuk tekst met de intentie van de gebruiker, zoals 'wil een vlucht boeken' of 'vraagt naar openingstijden'. Dit helpt de AI de context en het doel van gebruikersinvoer te begrijpen.

Bij deze stap gaat het erom het juiste machine learning-model te selecteren dat zal bepalen hoe goed je AI van gegevens kan leren en zijn taken kan uitvoeren.

Er zijn drie soorten machine learning:

1. Neurale netwerken: dit zijn krachtige modellen die de manier waarop menselijke hersenen werken nabootsen. Ze zijn bijzonder goed in het verwerken van grote hoeveelheden data en het herkennen van patronen, waardoor ze ideaal zijn voor het begrijpen en genereren van menselijke taal.
2. Reinforcement learning: dit type model leert door vallen en opstaan en gebruikt feedback over zijn acties om in de loop van de tijd te verbeteren. Het is handig voor AI-agents die beslissingen moeten nemen of hun gedrag moeten optimaliseren op basis van gebruikersinteracties.

Maar hoe kies je nu het juiste model?

Denk na over de functies en taken die de AI-agent moet uitvoeren. Als de agent bijvoorbeeld mensachtige antwoorden moet begrijpen en genereren, kan een neuraal netwerk de beste keuze zijn.

En denk ook na over de gegevens die je hebt verzameld. Neurale netwerken hebben bijvoorbeeld grote hoeveelheden gegevens nodig om effectief te trainen, terwijl reinforcement learning geschikt kan zijn voor scenario's waarin de AI kan leren van voortdurende interacties met gebruikers.

Je hebt ook de mogelijkheid om vooraf getrainde modellen te gebruiken. Dit zijn modellen die door onderzoekers zijn ontwikkeld en getraind op grote datasets. Ze kunnen een goed startpunt zijn omdat ze al veel algemene informatie over taal en menselijke interacties hebben geleerd.

Hier zijn enkele voorbeelden van vooraf getrainde modellen:

• GPT (Generatieve voorgetrainde transformer): dit model is uitstekend geschikt voor het genereren van tekst en kan worden verfijnd om specifieke taken uit te voeren, zoals het beantwoorden van vragen of het schrijven van content.
• BERT (Bidirectionele encoder-representaties van transformers): bekend om zijn vermogen om de context van een woord te begrijpen op basis van zijn omgeving, waardoor het nuttig is voor taken die een diepgaand begrip van taal vereisen, zoals gevoelsanalyse of vertalingen.

Hoewel vooraf getrainde modellen over het algemeen goed geïnformeerd zijn, zijn ze mogelijk niet gespecialiseerd in de specifieke taken die je AI-agent moet uitvoeren. Je zult ze moeten finetunen. Finetuning houdt in dat je doorgaat met het trainen van een vooraf getraind model op je specifieke dataset, zodat het zich kan aanpassen aan de nuances van je specifieke toepassing.

Het is tijd om het machine learning-model daadwerkelijk te trainen met behulp van de gegevens die je hebt voorbereid. In deze stap begint je AI te leren van de voorbeelden die je hebt gegeven, zodat het uiteindelijk zelf taken kan uitvoeren.

Hier zijn de stappen om je AI-agent te trainen:

1. Stel je omgeving in: voordat je begint met trainen, stel je je machine learning-omgeving in. Dit kan inhouden dat er softwarebibliotheken en frameworks worden geïnstalleerd die nodig zijn voor machine learning.
2. Laad je gegevens: importeer de opgeschoonde en gelabelde gegevens in je omgeving, zodat deze kunnen worden gebruikt voor training.
3. Splits de gegevens: verdeel je gegevens in ten minste twee sets: training en testen. De trainingsset is wat je zult gebruiken om je model te leren en de testset wordt gebruikt om te evalueren hoe goed je model heeft geleerd.
4. Kies een model: op basis van deze beslissing initialiseer je het machine learning-model dat je wilt trainen.
5. Trainingsparameters configureren: stel de parameters in die het trainingsproces sturen. Dit omvat het leertempo, de batchgrootte en het aantal epochs. De leersnelheid bepaalt in welke mate het model zijn parameters aanpast als reactie op de waargenomen fouten tijdens de gegevensverwerking. De batchgrootte is het aantal gegevensvoorbeelden dat door het model wordt gezien voordat de interne parameters worden bijgewerkt. Bovendien heeft het aantal epochs, dat staat voor het volledig doorlopen van de volledige trainingsdataset, invloed op de leerdiepte. De meeste epochs bieden het model meer mogelijkheden om van de gegevens te leren.
6. Het model trainen: start het trainingsproces. Het model gebruikt de trainingsgegevens om te leren en past de interne parameters aan om fouten te minimaliseren.
7. Volg het trainingsproces: houd prestatiestatistieken bij, zoals nauwkeurigheid of verlies tijdens de training. Deze meetgegevens vertellen je hoe goed het model leert. Als het model niet presteert zoals verwacht, moet je mogelijk de trainingsparameters aanpassen. Als het trainingsverlies bijvoorbeeld niet afneemt, overweeg dan om het leerpercentage te verlagen.

Het ontwikkelen van een AI-agent omvat het testen en valideren van het systeem om ervoor te zorgen dat het presteert zoals verwacht en voldoet aan de doelen die je hebt gesteld. Met deze stap kun je eventuele problemen identificeren en oplossen voordat de AI-agent volledig is geïmplementeerd.

Begin met het doorlopen van een reeks vooraf gedefinieerde taken of vragen aan de AI-agent om te zien hoe deze reageert. Het is alsof je een mini-examen aflegt om te kijken of het geleerd heeft wat het moet leren.

Meet hoe nauwkeurig en efficiënt de AI-agent taken uitvoert. Controleer of de antwoorden correct zijn, hoe lang het duurt om te reageren en of de interacties soepel verlopen.

Vervolgens maak je een keuze uit de verschillende testmethoden:

• Eenheidstesten: test afzonderlijke componenten of onderdelen van de AI-agent om er zeker van te zijn dat ze op zichzelf correct werken.
• Gebruikerstests: nodig echte gebruikers uit om de AI-agent te testen in gecontroleerde omgevingen. Zo kun je zien hoe de agent presteert in real-world scenario's en hoe gebruikers ermee omgaan.
• A/B-testen: vergelijk twee versies van de AI-agent met elkaar om te bepalen welke beter presteert. Je kunt bijvoorbeeld twee verschillende reactiestijlen of interactiestromen testen om te zien welke effectiever is.

Wees je bewust van overfitting en ondermaatse prestaties. Overfitting treedt op wanneer een AI-agent goed presteert op de trainingsgegevens, maar slecht op nieuwe, onzichtbare gegevens. Om overfitting aan te pakken, kun je technieken gebruiken zoals kruisvalidatie, waarbij je de gegevens die worden gebruikt voor training en testen draait om ervoor te zorgen dat het model goed generaliseert.

En als de AI-agent niet aan de verwachtingen voldoet, overweeg dan om de trainingsfase opnieuw te doorlopen om parameters aan te passen, meer gegevens toe te voegen of zelfs het model opnieuw te trainen.

Stel mechanismen in om feedback van gebruikers te verzamelen, zoals enquêtes, feedbackformulieren of directe interviews. Let op wat gebruikers wel en niet bevalt en wat ze verwarrend vinden. Gebruik de feedback om continu verbeteringen aan te brengen in de AI-agent. Dit kan betekenen dat de gespreksflows worden aangepast, het model wordt getraind met meer gegevens of de gebruikersinterface wordt aangepast.

Ten slotte is het tijd om je AI-agent in een live-omgeving in te zetten en erachter te komen hoe de AI omgaat met daadwerkelijke gebruikers.

Bepaal waar je de AI-agent wilt inzetten: je website, binnen een mobiele app of op een spraakgestuurd platform. Integreer vervolgens de AI-agent in het door jou gekozen platform. Dit kan het insluiten van code in een website, het configureren van de agent in een mobiele app of het instellen van de agent met de API's van een spraakplatform inhouden.

Eenmaal geïntegreerd, start je de AI-agent om met gebruikers te communiceren. Zorg ervoor dat alle supportsystemen aanwezig zijn voor een vlotte lancering.

Controleer regelmatig hoe goed de AI-agent presteert. Begrijpt het de vragen van gebruikers correct? Hoe gaat het om met complexe gesprekken? Je kunt tools gebruiken die realtime inzicht geven in hoe de AI-agent presteert. Deze tools kunnen je responstijden, slagingspercentages en gebruikerstevredenheidsniveaus laten zien.

Je kunt dit doen door rechtstreeks via het platform feedback van gebruikers te verzamelen. Dit kan in de vorm van beoordelingen, opmerkingen of directe enquêtelinks na interacties met de AI-agent. Je kunt ook foutregistratie instellen om vast te leggen wanneer er iets misgaat. Ontvang een melding als er een plotselinge piek in fouten is of een daling van de prestaties, zodat je snel actie kunt ondernemen.

Door de AI-agent zorgvuldig in te zetten en monitoringsystemen op te zetten, kun je ervoor zorgen dat deze niet alleen sterk begint, maar zich ook in de loop van de tijd aanpast en verbetert om te blijven voldoen aan de behoeften en verwachtingen van de gebruiker.

Dit is het einde van je training! Het ontwikkelen en trainen van je eigen AI-agent lijkt misschien veel werk, maar met Salesforce loop je voorop op het gebied van technologische innovatie die je bedrijf vooruit helpt. Krijg toegang tot geavanceerde tools en frameworks die het trainingsproces vereenvoudigen, zodat je AI-agent zowel intelligent als efficiënt is. Door de kracht van AI te benutten, bereik je nieuwe niveaus van productiviteit en inzicht, waarbij gegevens worden omgezet in bruikbare strategieën voor groei.

Kies vandaag nog voor de toekomst door het traject van je agent in kaart te brengen met Salesforce en de weg vrij te maken voor een slimmere, meer verbonden bedrijfsomgeving.

Caylin White is een Editorial Lead en Growth Manager voor MKB's bij Salesforce. Ze schrijft al meer dan 15 jaar content voor veel SaaS-industrieën, zoals WordPress en BuzzSumo. Ze is gespecialiseerd in SEO, maar wil absoluut dat elke situatie een mensgerichte invalshoek krijgt.