Wat zijn AI-agenten?

Door Magulan Duraipandian, Sr. AI Solutions Technical Evangelist - Salesforce

AI-agents veranderen de manier waarop bedrijven werken en omgaan met hun klanten. Deze slimme systemen zijn ontworpen om complexe taken te automatiseren, gepersonaliseerde ervaringen te bieden en menselijke medewerkers vrij te maken voor meer veeleisende uitdagingen.

AI-agents zijn een soort kunstmatige-intelligentiesysteem (AI) dat vragen van klanten kan begrijpen en beantwoorden zonder menselijke tussenkomst. Ze worden gemaakt met behulp van een agentbouwer, zoals Agentforce, en vertrouwen op machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) om een breed scala aan taken uit te voeren. Deze slimme agents kunnen van alles aan, van het beantwoorden van eenvoudige vragen tot het oplossen van complexe problemen, zelfs multitasking. Het belangrijkste is dat ze hun eigen prestaties voortdurend kunnen verbeteren door zelfstandig te leren. Een degelijk verschil ten opzichte van traditionele AI, waarbij voor specifieke taken menselijke input nodig is.

• AI-agents zijn geavanceerder en autonomer dan chatbots en zijn in staat om een breder scala aan complexe taken te leren en uit te voeren.
• Ze bieden aanzienlijke zakelijke voordelen, zoals een hogere efficiëntie, kostenbesparingen en een verbeterde klanttevredenheid.
• AI-agents hebben allerlei toepassingen en zijn ontwikkeld voor gespecialiseerde functies in verschillende sectoren, zoals sales, marketing en finance.

• Het concept van AI-agents is al jaren onderwerp van onderzoek. Hoewel het idee van autonome, slimme systemen al tientallen jaren bestaat, zijn ze pas sinds de recente ontwikkelingen in grote taalmodellen (LLM's) toegankelijker en krachtiger geworden. Door deze ontwikkelingen zijn de discussies over de praktische toepassingen van AI-agents niet langer theoretisch.

AI-agents werken via een proces dat menselijke gedachten nabootst, waardoor ze autonoom kunnen functioneren en problemen kunnen oplossen. Ze beginnen met het verzamelen van data, waarna ze die informatie verwerken om een beslissing te nemen en actie te ondernemen. Deze cyclus wordt voortdurend verbeterd omdat de agent leert en zich aanpast.

• Perceptie en dataverzameling: Agentische systemen beginnen met het verzamelen van data uit verschillende bronnen, waaronder klantinteracties, transactiegeschiedenissen en social media. Deze data is cruciaal om de details en nuances van vragen van klanten te begrijpen. Geavanceerde agentische AI kan in realtime data integreren en verwerken, waardoor deze over de meest actuele informatie beschikt om effectief vragen af te handelen.
• Besluitvorming: Met behulp van geavanceerde modellen voor machine learning, analyseren AI-agents de verzamelde data om patronen te identificeren en beslissingen te nemen. Ze kunnen bijvoorbeeld de meest geschikte reactie op een klantvraag bepalen op basis van eerdere interacties en de huidige context. Dit besluitvormingsproces wordt versterkt door het vermogen van de agent om van eerdere ervaringen te leren en zijn reacties in de loop van de tijd te verfijnen.
• Uitvoering van de actie: Zodra er een beslissing is genomen, kunnen AI-agents de vereiste actie uitvoeren. Het kan gaan om het beantwoorden van een vraag van een klant, het verwerken van een verzoek of het escaleren van een complexe kwestie naar een mens. De uitvoering is ontworpen om gestroomlijnd en efficiënt te zijn, zodat klanten tijdig en nauwkeurig antwoord krijgen.
• Leren en aanpassen: AI-agents leren voortdurend van elke interactie en verfijnen hun algoritmes om de nauwkeurigheid en effectiviteit te verhogen. Ze werken hun kennisdatabase bij en gebruiken feedback om toekomstige interacties te verbeteren. Dit vermogen om voortdurend te leren, zorgt ervoor dat AI-agents effectief en relevant blijven, zelfs als de verwachtingen van klanten en bedrijfsomgevingen veranderen.

Door deze mogelijkheden te combineren, kunnen slimme systemen een breed scala aan taken autonoom uitvoeren, zoals het doen van productaanbevelingen, het oplossen van problemen en het uitvoeren van follow-upinteracties. Hierdoor kunnen mensen zich concentreren op meer complexere en hoogwaardige activiteiten.

Om de interne werking van AI-agents te begrijpen, moet je kijken naar de fundamenten waarop ze zijn gebouwd. Met deze componenten kunnen agents effectief waarnemen, redeneren en handelen:

• Onderliggend model (LLM): Grote taalmodellen (LLM's) vormen het brein van veel moderne AI-agents en zorgen voor een fundamenteel begrip van natuurlijke taal en generatiemogelijkheden.
• Geheugen: AI-agents hebben verschillende vormen van geheugen nodig om context te onthouden en steeds meer te leren. Dit zijn bijvoorbeeld:
  • Kortetermijngeheugen: Voor directe context tijdens gesprekken.
  • Langetermijngeheugen: Voor het onthouden van kennis en het leren van ervaringen uit het verleden.
  • Episodisch geheugen: Voor het onthouden van specifieke interacties of gebeurtenissen.
  • Consensusgeheugen: Voor gedeelde kennis binnen multi-agentsystemen.
  • Vaak worden mechanismen zoals 'chunking and chaining' gebruikt om het geheugen efficiënt te beheren en te raadplegen.
• Persona: Dankzij deze component heeft een AI-agent een consistent karakter, toon en stijl tijdens interacties, wat de gebruikerservaring natuurlijker en voorspelbaarder maakt.
• Tools: Om acties uit te voeren in de echte wereld hebben AI-agents toegang nodig tot externe tools, API's en programma's. Met deze tools kunnen agents informatie ophalen, opdrachten uitvoeren of communiceren met andere systemen.
• Agent-acties: Het mechanisme waarmee de AI-agent taken uitvoert en interactie heeft met zijn omgeving. Acties zijn onder meer het aanroepen van externe functies, het aanroepen van API's of het aansturen van fysieke actuators.
• Architectuur: Dit betreft het algehele structurele ontwerp van de AI-agent, dat zijn fysieke basis of softwarebasis omvat. Het definieert hoe de verschillende componenten op elkaar reageren en hoe data binnen het systeem stroomt.

Naast de algemene operationele lus gebruiken AI-agents specifieke redeneringsparadigma's om complexe problemen met meerdere stappen aan te pakken:

• ReAct (Reasoning and Action): Dit paradigma stelt een agent in staat om redenering (zoals interne monoloog en planning) af te wisselen met acties (zoals het gebruik van tools en het opvragen van databases). Dit maakt de probleemoplossing dynamischer en beter aan te passen.
• ReWOO (Reasoning WithOut Observation): Bij deze aanpak voert de agent zijn redeneringsproces uit zonder na elke stap de omgeving te observeren, wat efficiënter kan zijn voor bepaalde taken.

Deze verschillende architecturale benaderingen stellen agents in staat om genuanceerde en complexe scenario's effectiever af te handelen dan eenvoudigere systemen.

Chatbots en AI-agents hebben verschillende taken. Chatbots zijn meestal ontworpen voor één specifieke taak, zoals klantenservice of het vinden van informatie. Ze volgen regels en scripts en gebruiken patroonherkenning en trefwoordherkenning om te reageren. Hierdoor zijn ze goed in het omgaan met eenvoudige vragen, maar kunnen ze geen complexe contexten begrijpen of zich aanpassen aan nieuwe situaties.

Daarentegen zijn AI-agents geavanceerder en onafhankelijker. Ze kunnen een breder scala aan taken aan, leren van interacties en worden na verloop van tijd beter. Autonome agents kunnen de context van meerdere gesprekken begrijpen en behouden, waardoor ze geschikt zijn voor meer complexe en dynamische omgevingen. Ze kunnen ook worden geïntegreerd met verschillende systemen en platforms, waarbij ze taken uitvoeren die een beter begrip van de behoeften van de gebruiker en de omgeving vereisen.

Use cases van AI-agents zijn bijvoorbeeld het beheren van de agenda van een gebruiker of het geven van gepersonaliseerde aanbevelingen, terwijl een chatbot mogelijk alleen veelgestelde vragen kan beantwoorden. Het onderscheid vervaagt, maar AI-agents beschikken over het algemeen over meer mogelijkheden en autonomie.

Hoewel ze vaak door elkaar worden gebruikt, is er een genuanceerd verschil. AI-assistenten, zoals Microsoft 365 CoPilot, werken vaak samen met gebruikers om hun mogelijkheden te vergroten. AI-agents gaan een stap verder, met een hoger niveau van autonomie. Ze kunnen proactief acties ondernemen om doelen te bereiken, soms in samenwerking met of onafhankelijk van mensen. De belangrijkste verschillen hebben vaak betrekking op doel, mogelijkheden, interactie, autonomie, complexiteit en leren.

AI-agents bieden veel geweldige voordelen voor bedrijven in vrijwel elke sector.

1. Verbeterde efficiëntie: Deze technologie kan meerdere klantinteracties tegelijk afhandelen, waardoor de responstijden aanzienlijk worden verkort en de efficiëntie van de klantenservice wordt verhoogd. Ze zijn ook in staat om te bepalen of ze naar een mens moeten escaleren en vervolgens de medewerker met de beste vaardigheden te selecteren om de taak op zich te nemen. Zo kunnen bedrijven grotere hoeveelheden vragen verwerken zonder dat dit ten koste gaat van de servicekwaliteit.
2. Verbeterde klanttevredenheid: customer service AI-agents geven snelle en nauwkeurige antwoorden, wat leidt tot hogere klanttevredenheidsscores (CSAT). Ze kunnen data gebruiken om interacties te personaliseren en zo de algehele klantervaring te verbeteren. Doordat ze gaandeweg leren, zijn ze op voortdurende verbetering gericht.
3. Verbeterde besluitvorming: De mogelijkheid om enorme datasets te analyseren, stelt deze autonome systemen in staat om subtiele patronen en opkomende trends te onderscheiden. Dit levert waardevolle inzichten op die organisaties helpen nauwkeuriger en sneller beslissingen te nemen.
4. 24/7 bereikbaarheid: Deze systemen zijn dag en nacht beschikbaar en zorgen ervoor dat vragen van klanten snel worden beantwoord, ongeacht tijdzones of kantooruren. Deze voortdurende beschikbaarheid helpt bedrijven aan de verwachtingen van klanten te voldoen door selfservice te bieden en zo de klantloyaliteit te verbeteren.
5. Customer service AI-agents kunnen eenvoudig worden opgeschaald om grotere hoeveelheden klantinteracties af te handelen, waardoor ze ideaal zijn voor bedrijven die willen groeien, zonder afbreuk te doen aan de servicekwaliteit. Als het aantal cases toeneemt, kunnen AI-agents eenvoudig worden aangepast om de extra belasting aan te kunnen, waardoor een consistente en betrouwbare ondersteuning wordt gegarandeerd.
6. Datagestuurde inzichten: customer service AI-agents genereren waardevolle gegevens over interacties, voorkeuren en gedrag van klanten. Bedrijven kunnen deze data gebruiken om inzicht te krijgen in de behoeften en trends van klanten, zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen en hun serviceaanbod kunnen verbeteren.
7. Nauwkeurigheid en consistentie: Agentische AI geeft consistente en nauwkeurige antwoorden op vragen van klanten, waardoor de kans op fouten afneemt en klanten betrouwbare informatie ontvangen. Ze kunnen de nauwkeurigheid van je antwoorden verbeteren door middel van agentische loops en menselijk redeneren. Deze consistentie helpt bij het opbouwen van vertrouwen in het merk, omdat klanten de ervaring krijgen die ze verwachten. Hoewel AI-agents routinetaken opmerkelijk consistent uitvoeren, zijn toezicht en validatie door mensen essentieel om de betrouwbaarheid van kritieke toepassingen en dynamische omgevingen te garanderen.
8. Kostenbesparingen: Het automatiseren van routinetaken met digitale arbeid levert aanzienlijke kostenbesparingen op door de operationele last op zich te nemen, waardoor menselijke werknemers hun tijd en expertise kunnen besteden aan complexere probleemoplossende en strategische initiatieven. Deze verschuiving in focus verhoogt uiteindelijk de productiviteit en winstgevendheid.

AI-agents bieden tal van voordelen, waaronder verbeterde productiviteit, lagere kosten, betere besluitvorming en een betere customer experience. Uit onderzoek van McKinsey is gebleken dat "meer dan 72% van de onderzochte bedrijven al AI-oplossingen inzet en een groeiende interesse heeft in generatieve AI. Gezien dit resultaat is het niet verrassend om te zien dat bedrijven grensverleggende technologieën als agents in hun planningsprocessen en toekomstige AI-routekaarten beginnen op te nemen." Door gebruik te maken van deze geavanceerde AI-oplossingen blijven bedrijven aan kop en stimuleren ze innovatie voor klantbetrokkenheid.

Door gebruik te maken van deze geavanceerde AI-oplossingen, blijven bedrijven aan kop en stimuleren ze innovatie voor klantbetrokkenheid.

Als je er klaar voor bent om AI-agents in te gaan zetten, zijn hier een aantal best practices waarmee je rekening moet houden:

1. Stel duidelijke doelen. Begin met het definiëren van wat je met AI-agents wilt bereiken .
2. Beoordeel en bereid je data voor. AI-agenten zijn afhankelijk van hoogwaardige data om effectief te kunnen functioneren. Zorg voor degelijke systemen voor het verzamelen en het beheren van data.
3. Kies het juiste type AI-agent. Kies het type AI-agent dat het beste bij je behoeften past.
4. Integreer met bestaande systemen. Zorg ervoor dat je AI-systemen naadloos zijn geïntegreerd met je bestaande CRM, communicatie- en samenwerkingstool en andere klantenservicetools.
5. Focus op de gebruikerservaring. Ontwerp je digitale personeelsbestand met de eindgebruiker in gedachten. Zorg voor intuïtieve interacties en tijdige, nauwkeurige antwoorden, zodat je een positieve klantervaring biedt .
6. Monitor en optimaliseer. Controleer regelmatig de prestaties van je AI-agents en verzamel feedback van gebruikers. Gebruik deze informatie om je AI-agents voortdurend te verbeteren, zodat ze effectief en relevant blijven.
7. Maak een plan voor menselijk toezicht. Hoewel AI-agenten veel taken zelfstandig kunnen uitvoeren, is het belangrijk om een plan te hebben voor menselijke tussenkomst, wanneer dat nodig is.
8. Waarborg de privacy en beveiliging van data. Implementeer robuuste maatregelen voor de privacy en beveiliging van data om klantgegevens te beschermen die door je AI-agents worden verwerkt.

Hoewel AI-agents verschillende sectoren verder kunnen helpen, zijn ze niet allemaal hetzelfde. Hier is een overzicht van een paar verschillende soorten die je kunt gebruiken om je bedrijf te helpen.

1. Sales Development Representative (SDR)-agents: Deze agents automatiseren delen van het salesproces. Zo helpen ze bij het kwalificeren van leads, het coachen van salesteams en het identificeren van upselling-opportunities. Ze fungeren als een digitaal teamlid, werken 24 uur per dag om leads te nurturen en meetings te organiseren, zodat menselijke medewerkers zich kunnen concentreren op het opbouwen van relaties en het sluiten van deals.
2. Customer Service-agents: Deze AI-assistenten helpen bij het beantwoorden van vragen van klanten en het oplossen van problemen met minimale menselijke tussenkomst. Ze kunnen een groot aantal verzoeken afhandelen via verschillende kanalen en helpen menselijke agents door eerdere interacties samen te vatten en antwoorden voor te stellen.
3. Agents voor marketingcampagnes: Deze agents worden gebruikt om marketingteams te ondersteunen bij het maken van end-to-end campagnes. Ze kunnen campagne-instructies genereren, customer journeys ontwerpen en content maken om marketeers tijd en moeite te besparen.
4. E-commerce-agents: Deze agents helpen bij verschillende taken met betrekking tot online sales om de gebruikerservaring te verbeteren en de operationele efficiëntie te verhogen. Ze kunnen gepersonaliseerde productaanbevelingen geven en klanten helpen bij het aankoopproces.
5. Samenwerkingsagents: Deze agents zijn gespecialiseerde AI-systemen die samenwerken om teams effectiever te laten functioneren. Ze kunnen silo's afbreken door data en inzichten te delen tussen verschillende afdelingen, waardoor er een meer uniforme workflow ontstaat.

Met diepere automatisering, personalisatie en inzichten kunnen AI-agents bedrijven in verschillende sectoren en op meerdere afdelingen een broodnodige boost geven. Zo kan deze technologie je teams helpen om meer te bereiken:

• Gepersonaliseerde klantenservice: Het kan een uitdaging zijn om de gepersonaliseerde klantenservice te leveren die finance-klanten tegenwoordig verwachten. Een AI-agent maakt dit echter eenvoudiger. Op basis van uniforme klantgegevens kan een agentische AI relevante inzichten naar boven halen voor mensen, waarbij financiële aanbevelingen worden afgestemd op de unieke behoeften en doelen van elke klant. Een agent kan bijvoorbeeld de uitgavengewoonten, de beleggingsportefeuille en de risicotolerantie van een klant analyseren om specifieke spaarplannen of beleggingsproducten voor te stellen.
• Beter voorbereiden op meetings: Het nauwkeurig samenvatten van klantenservice-interacties vergt een gedetailleerde beoordeling en kan vatbaar zijn voor menselijke fouten. Een AI-agent helpt bij dit proces door lopende cases, openstaande bestellingen, facturen en recente acties automatisch te comprimeren, wat je team tijd en geld bespaart. Hierdoor beschikken financiële adviseurs over een uitgebreid klantoverzicht als ze de klant ontmoeten.

• Voorspellend onderhoud en productieoptimalisatie: Slimme systemen kunnen machines monitoren om onderhoudsvereisten te voorspellen en productieprocessen te optimaliseren. Dit verhoogt de productiviteit en helpt dure downtime te voorkomen. Een AI-agent kan sensordata van machines analyseren voor het identificeren van abnormale patronen die wijzen op een mogelijke storing, en vervolgens automatisch onderhoud plannen of vervangende onderdelen bestellen.
• Analyse van salesovereenkomsten: AI-agents kunnen je salesteam helpen om deals in de pipeline te krijgen. Met AI kun je salescontracten samenvatten om verschillen te signaleren tussen geplande en werkelijke hoeveelheden en inkomsten. Zo kun je betere en meer weloverwogen beslissingen nemen over productieruns en voorraden.

• Geoptimaliseerd voorraadbeheer: Met een agentische medewerker kun je je voorraadbeheer verbeteren. AI signaleert de verschillen tussen de verwachte voorraad en de werkelijke voorraad die aan het einde van elke vracht is uitgecheckt. Contextualiseer deze beoordelingen met extra details, bijvoorbeeld of ze op de vrachtwagen zijn geteld of dat ze zijn opgenomen in de originele vrachtbrief. Dit maakt een nauwkeuriger voorraadbeheer mogelijk en voorkomt verspilling.
• Geautomatiseerd genereren van promotionele content: AI-agents maken het beheren van je marketingcampagnes eenvoudiger door het genereren van promotionele content die is afgestemd op nieuwe producten of seizoensaanbiedingen. Een agent kan de aankoopgeschiedenis en voorkeuren van klanten analyseren om gepersonaliseerde e-mailcampagnes of advertentieteksten te maken.

• Monitoring van voertuigprestaties en proactief onderhoud: Automotive-bedrijven kunnen AI-agents gebruiken voor een volledig beeld van de prestaties van voertuigen of wagenparken. Ze kunnen de meest kritieke of tijdgevoelige voertuigmeldingen weergeven op basis van voertuigtelemetrie. Omdat je snel inzicht krijgt in onderhoudsbehoeften, kun je met AI problemen proactief oplossen en kiezen uit aanbevolen acties, zoals het sturen van een mobiele service-unit of het waarschuwen van de chauffeur om een afspraak te plannen.
• Commerce en promoties voor dealers: Dealers en autogarages kunnen agentische AI gebruiken voor commerce, waardoor ze snel en gemakkelijk promoties kunnen creëren die aanslaan bij hun doelmarkt. Een agent kan trends op de lokale markt en demografische gegevens van klanten analyseren en op basis daarvan optimale prijsstrategieën of speciale aanbiedingen voorstellen voor specifieke voertuigmodellen.

• Gepersonaliseerde patiëntendiensten: Slimme systemen kunnen in de gezondheidszorg customer experience van een hoger niveau bieden. Een serviceagent voor patiënten beantwoordt niet alleen vragen, maar helpt ook bij het plannen van de beste arts voor hun behoeften, het beoordelen van dekkingsvoordelen, het genereren van samenvattingen van de medische geschiedenis en het goedkeuren van zorgverzoeken.
• Matching van klinische onderzoeken en netwerkoptimalisatie van zorgverleners: AI-agents kunnen gepersonaliseerde behandelplannen voor patiënten opstellen en helpen bij recordbeheer. Ze kunnen ook in aanmerking komende kandidaten koppelen aan relevante klinische onderzoeken met behulp van patiëntgegevens en onderzoekscriteria, wat de analyse wordt vereenvoudigt. Daarnaast kun je agentische systemen gebruiken om een volledig beeld te krijgen van je zorgverlenersnetwerk. Hierdoor kun je snel informatie over zorgverleners en prestaties uit het verleden bekijken, wat de efficiëntie verhoogt en de wachttijden voor patiënten verkort.

24 uur per dag autonome klantenservice: Met AI-agents kan je klantenserviceteam vragen van klanten letterlijk in hun slaap beantwoorden. AI reageert 24/7 op de vragen van je klanten en escaleert prioriteitscases naar mensen, inclusief alle noodzakelijke context. Agentforce voor Service kan dit autonoom doen via alle kanalen, waarbij je gebruikmaakt van je vertrouwde klantdata en reageert met de toon van je merk. Je kunt Agentforce voor Service binnen enkele minuten instellen met kant-en-klare templates of snel agents aanpassen aan je behoeften. Een agent kan bijvoorbeeld het opnieuw instellen van wachtwoorden afhandelen, verzendinformatie bijwerken of eenvoudige stappen voor probleemoplossing bieden, zodat mensen meer tijd hebben voor complexere zaken.

Autonome salesontwikkeling en meetings inplannen: Net zoals je serviceteam AI kan gebruiken om dag en nacht vragen te beantwoorden, kan je salesteam op elk uur van de dag autonoom productvragen beantwoorden en meetings inplannen voor salesmedewerkers. Sales Development Representative (SDR)-agents reageren onmiddellijk en accuraat met behulp van antwoorden die zijn gegrond op jouw data. Je kunt instellen hoe vaak, welke kanalen en wanneer je Agentforce SDR wordt ingeschakeld voordat je escaleert naar je medewerkers. Een agent kan leads kwalificeren, veelgestelde vragen over producten beantwoorden en zelfs vervolggesprekken inplannen.

Gepersonaliseerde shopping-ervaringen: Digitale werknemers kunnen ook een enorme hulp zijn voor je commerce-team. AI-agents bieden gepersonaliseerde productaanbevelingen en geven klanten zelfs een persoonlijke assistent, op basis van je eigen vertrouwde klantgegevens. Met Agentforce kan AI rechtstreeks op klanten reageren op je website of op berichten-apps zoals WhatsApp. AI kan mensen helpen sneller aankopen te doen door zoekopdrachten voor te stellen en productaanbevelingen af te stemmen op de klant, gebaseerd op zoekgeschiedenis, eerdere aankopen en zelfs realtime intent.

• Automatisch campagnes maken en optimaliseren: Wil je betere, volledig geoptimaliseerde marketingcampagnes? Met AI-agents kunnen je marketingteam sneller betere campagnes opzetten. Autonome agents genereren een campagnebriefing en een doelgroepsegment, en creëren vervolgens relevante content die deze doelgroepen aanspreekt. AI kan zelfs een customer journey bouwen in Flow. AI-agents analyseren ook voortdurend campagneprestaties aan de hand van je belangrijkste prestatie-indicatoren en bevelen proactief verbeteringen aan, zoals A/B-testen van verschillende koppen of het aanpassen van advertentie-uitgaven op basis van realtime betrokkenheidsdata.

Je kunt AI-agents beschouwen als de altijd beschikbare hulp voor al je teams. Ze helpen je medewerkers om meer voor elkaar te krijgen en geven klanten de personalisatie die ze verwachten.

Het is een spannende tijd voor ondernemers. De toepassing van AI-agents is een belangrijk keerpunt. Vroeger was het automatiseren van taken afhankelijk van vooraf gedefinieerde input van menselijke gebruikers, maar nu kunnen AI-agents taken uitvoeren en leren met minimale tussenkomst.

Naarmate machine learning, grote taalmodellen (LLM's) en tools voor natuurlijke taalverwerking (NLP) zich ontwikkelen, zal ook hun vermogen om te leren, te verbeteren en beter geïnformeerde beslissingen te nemen, toenemen. We kunnen snellere besluitvorming en meer productiviteit verwachten, terwijl experts zich meer kunnen concentreren op hoogwaardige processen.

De toekomst van AI-agents zal waarschijnlijk een steeds geavanceerdere samenwerking tussen agents vereisen, wat leidt tot de ontwikkeling van multi-agentsystemen en agent-ecosystemen. De collectieve intelligentie van meerdere agents maakt het mogelijk om complexere taken te automatiseren en nieuwe mogelijkheden te creëren.

Door al deze nieuwe AI-ontwikkelingen kan het introduceren van autonome agentmodellen op schaal overweldigend aanvoelen. Daarom hebben we Agentforce ontwikkeld, de snelste en gemakkelijkste manier om AI-agents te bouwen. En je hoeft er geen IT-professional voor te zijn. Beschrijf simpelweg wat je moet doen in natuurlijke taal, en Agentforce doet de rest. 

Probeer het vandaag nog. Ontdek wat AI-agents voor je bedrijf kunnen betekenen.