Hur man bygger en AI-agent

Vad gör en idrottare till en guldmedaljör? Träning. Vad gör en musiker till en virtuos? Träning. Men träning gäller inte bara människor. Nu inser företag värdet av att träna artificiell intelligens (AI) för att hjälpa dem att gå framåt. Att bygga och träna en AI-agent blir allt viktigare för tillväxt, och genom att lära en AI-agent att förstå mänskligt språk kan den reagera bättre och utföra mer användbara uppgifter än någonsin tidigare.

I takt med att AI-tekniken utvecklas kommer dessa agenter att bli mer sofistikerade och kapabla, vilket överbryggar klyftan mellan mänskliga förväntningar och AI-resultat. Så, låt oss ta reda på vad en AI-agent handlar om, grunderna i att bygga och träna AI, och stegen för att träna en på egen hand.

Det här går vi igenom

• Vad är en AI-agent?
• Förstå grunderna i att bygga AI-agenter
• De sex stegen för att bygga och träna AI-agenter
• Bygga och träna din egen AI-agent

En AI-agent är ett datorprogram som är utformat för att hjälpa människor genom att utföra uppgifter och svara på frågor. Nyckelordet här är att hjälpa människor.

Agenter med artificiell intelligens (AI) hjälper till med vardagliga uppgifter, som att hantera e-postmeddelanden och schemalägga möten, genom att lära sig från en mängd olika språkinmatningar. Dessa uppgifter kan variera från att ställa in påminnelser och hantera scheman till att tillhandahålla information som väderuppdateringar eller nyheter. AI-agenter är programmerade att förstå och reagera på mänskligt språk, vilket gör interaktioner med dem mer naturliga och användarvänliga.

Det finns många typer av AI-agenter, inklusive assisterande agenter och autonoma agenter. Ett exempel på assisterande agenter är de som kan bäddas in i medarbetarnas verktyg för att hjälpa dem med personliga uppgifter som är specifika för deras roll. Samtidigt kan autonoma agenter förstå och svara på kundförfrågningar utan mänsklig inblandning. Detta görs genom att använda ett agentverktyg, som Agentforce, för att skapa agenter som fungerar dynamiskt – i motsats till att följa fördefinierade regler – och utlöses av ändringar i data och automatiseringar.

Att utbilda en AI-agent innebär flera viktiga steg för att säkerställa att den fungerar effektivt och ändamålsenligt. Detta inkluderar datainsamling och förberedelse, modellträning, utvärdering, finjustering och driftsättning. Det inkluderar också att övervaka och uppdatera din agent för att säkerställa att den håller sig i linje med dina mål. Låt oss fördjupa oss i stegen så att du kan lära dig att göra detta själv.

Att bygga och träna en AI-agent innebär att lära den att förstå och reagera på mänskligt språk på ett sätt som är användbart och relevant. Från generativ AI (GenAI) till konversations-AI är dina data kärnan i allt. Träning innehåller flera nyckelbegrepp från områdena artificiell intelligens, särskilt maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) . Låt oss granska var och en.

Maskininlärning (ML) är en typ av AI som ger system möjligheten att automatiskt lära sig och förbättra sig från erfarenhet utan att behöva programmeras. När man tränar en AI-agent använder maskininlärningsalgoritmer historisk data (exempel på mänskliga interaktioner) för att hitta mönster och fatta beslut. Ju mer data AI:n bearbetar, desto bättre blir den på att förutsäga och svara på användarförfrågningar.

Naturlig språkbehandling (NLP) är en gren av AI som handlar om interaktionen mellan datorer och människor genom naturligt språk. Målet är att datorer ska kunna bearbeta och förstå stora mängder data i naturligt språk. I samband med en AI-agent gör NLP det möjligt för systemet att förstå, tolka och generera mänskligt språk på ett sätt som är både naturligt och meningsfullt.

Datamärkning är ett viktigt steg i AI-träning där människor kommenterar data – de lägger till meningsfulla taggar eller etiketter till rådata så att AI:n kan förstå den. Vid träning av en AI-agent kan datamärkning till exempel innebära att man taggar ordklasser i meningar, identifierar sentimentet i en text eller kategoriserar frågor efter ämne. Denna märkta data fungerar sedan som en guide för AI:n att lära sig av och använda dessa etiketter för att förstå sammanhanget och avsikten bakom användarinmatningar.

När du bygger en AI-agent är det första steget att tydligt definiera vad du vill att den ska göra. Detta innebär att du beslutar om vilka specifika uppgifter och funktioner agenten ska utföra. Så här går du tillväga:

Först, bestäm AI-agentens uppgifter och funktioner. Lista de problem du vill att AI-agenten ska lösa eller de uppgifter du vill att den ska hantera. Vill du ha en autonom agent? Behöver du den för att svara på kundfrågor, hjälpa användare att handla online eller ge information om ditt företag? Din AI-agents funktioner bör vara i linje med de behov den syftar till att uppfylla.

Behöver du till exempel en virtuell shoppingagent? Denna agent hjälper användare att navigera i nätbutiker och erbjuder anpassade shoppingråd baserade på användarnas preferenser och tidigare shoppingbeteende. Den kan föreslå presentidéer, hitta de bästa erbjudandena eller till och med hjälpa till med modeval.

Identifiera sedan din målgrupp. Olika användare har olika förväntningar och sätt att interagera med teknik. Till exempel kan en AI-agent utformad för sjukvårdspersonal behöva förstå och använda medicinsk terminologi korrekt.

Och överväg användningsfall eller specifika situationer där din AI-agent kommer att användas. Att definiera dessa kan hjälpa till att klargöra vilka funktioner och möjligheter som är nödvändiga. Till exempel behöver en kundtjänstchattbot hantera förfrågningar, klagomål och eventuellt transaktioner, medan en virtuell shoppingagent ska kunna föreslå produkter, jämföra priser och förstå användarpreferenser.

Precis som en student lär sig från läroböcker, lär sig en AI-agent från data. Om informationen är felaktig eller av dålig kvalitet kommer AI:n att lära sig fel saker och göra misstag. Högkvalitativ data säkerställer att AI:n kan förstå och bearbeta användarinmatningar korrekt.

För att träna din AI-agent behöver du samla in data som återspeglar vilken typ av interaktioner den kommer att ha med användare. Detta kan inkludera:

• Texttranskriptioner: Samla in transkriptioner av konversationer från chattloggar, supportärenden eller e-postmeddelanden som liknar de förväntade interaktionerna med AI:n.
• Röstinspelningar: Om AI:n ska svara på talade kommandon eller frågor är röstinspelningar viktiga för att hjälpa den att förstå olika accenter, intonationer och talmönster.
• Interaktionsloggar: Data från tidigare interaktioner med liknande system kan ge insikter i användarbeteenden och vanliga frågor eller kommandon.

När du väl har dina data måste de förberedas för träning genom att rengöras. Detta innebär att ta bort irrelevanta eller felaktiga data, korrigera fel och säkerställa enhetlighet i hela datamängden. Till exempel att rätta stavfel i texttranskriptioner eller filtrera bort bakgrundsljud i röstinspelningar.

Och slutligen, märkning av det. Det här handlar om att lägga till etiketter – taggar eller metadata – för att beskriva vad varje dataenhet representerar. Till exempel att märka en textstycke med användarens avsikt, till exempel "boka ett flyg" eller "fråga om butikens öppettider". Detta hjälper AI:n att förstå sammanhanget och syftet med användarinmatningar.

Det här steget handlar om att välja rätt maskininlärningsmodell som avgör hur väl din AI kan lära sig av data och utföra sina uppgifter.

Det finns två typer av maskininlärningsmodeller:

1. Neurala nätverk: Dessa är kraftfulla modeller som efterliknar hur mänskliga hjärnor fungerar. De är särskilt bra på att bearbeta stora mängder data och känna igen mönster, vilket gör dem idealiska för att förstå och generera mänskligt språk.
2. Förstärkningsinlärning: Denna typ av modell lär sig genom försök och misstag, och använder feedback från sina åtgärder för att förbättras över tid. Det är användbart för AI-agenter som behöver fatta beslut eller optimera sitt beteende baserat på användarinteraktioner.

Så hur väljer man rätt modell?

Tänk på AI-agentens funktioner och uppgifter som du vill att den ska utföra. Om agenten till exempel behöver förstå och generera människoliknande svar kan ett neuralt nätverk vara det bästa valet.

Och tänk på den data du samlat in. Neurala nätverk kräver till exempel stora mängder data för att tränas effektivt, medan förstärkningsinlärning kan vara lämpligt för scenarier där AI:n kan lära sig av pågående interaktioner med användare.

Du har också möjlighet att använda förtränade modeller. Det här är modeller som utvecklats och tränats av forskare på stora datamängder. De kan vara en bra utgångspunkt eftersom de redan har lärt sig mycket allmän information om språk och mänskliga interaktioner.

Här är några exempel på förtränade modeller:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Denna modell är utmärkt för att generera text och kan finjusteras för att utföra specifika uppgifter som att svara på frågor eller skriva innehåll.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Känd för sin förmåga att förstå ett ords sammanhang baserat på dess omgivning, vilket gör den användbar för uppgifter som kräver en djup förståelse av språk, såsom sentimentanalys eller språköversättning.

Även om förtränade modeller har bred kunskap, kanske de inte är specialiserade på de specifika uppgifter som din AI-agent behöver utföra. Du måste finjustera dem. Finjustering innebär att fortsätta träna en förtränad modell på din specifika datamängd, så att den kan anpassa sig till nyanserna i din specifika applikation.

Det är dags att faktiskt träna maskininlärningsmodellen med hjälp av de data du har förberett. Det är i det här steget din AI börjar lära sig av exemplen du har gett, så att den så småningom kan utföra uppgifter på egen hand.

Här är stegen för att träna din AI-agent:

1. Konfigurera din miljö: Innan du börjar träna ska du konfigurera din maskininlärningsmiljö. Detta kan innebära att installera programvarubibliotek och ramverk som är nödvändiga för maskininlärning.
2. Läs in dina data: Importera rensade och märkta data till din miljö så att de kan användas för träning.
3. Dela upp data: Dela upp dina data i minst två uppsättningar: träning och testning. Träningsuppsättningen är det du kommer att använda för att lära din modell, och testuppsättningen används för att utvärdera hur väl din modell har lärt sig.
4. Välj en modell: Baserat på detta beslut, initiera den maskininlärningsmodell som du vill träna.
5. Konfigurera träningsparametrar: Ställ in de parametrar som ska styra träningsprocessen. Detta inkluderar inlärningshastighet, batchstorlek och antal epoker. Inlärningshastigheten avgör hur mycket modellen justerar sina parametrar som svar på de observerade felen under databearbetningen. Batchstorleken är antalet dataprover som modellen ser innan den uppdaterar sina interna parametrar. Och antalet epoker, vilket representerar fullständiga passeringar genom hela träningsdatauppsättningen, påverkar inlärningsdjupet. De flesta epoker ger modellen fler möjligheter att lära sig av data.
6. Träna modellen: Starta träningsprocessen. Modellen kommer att använda träningsdata för att lära sig och justera sina interna parametrar för att minimera fel.
7. Övervaka träningsprocessen: Håll koll på resultatmått som noggrannhet eller förlust under träning. Dessa mätvärden visar hur bra modellen lär sig. Om modellen inte presterar som förväntat kan du behöva justera träningsparametrarna. Om till exempel träningsförlusten inte minskar kan du överväga att sänka inlärningshastigheten.

Att utveckla en AI-agent innebär att testa och validera systemet för att säkerställa att det fungerar som förväntat och uppfyller de mål du har satt upp. Det här steget hjälper dig att identifiera och åtgärda eventuella problem innan AI-agenten är helt distribuerad.

Börja med att köra AI-agenten genom en serie fördefinierade uppgifter eller frågor för att se hur den svarar. Det här är som att ge den ett mini-prov för att se om den lärt sig det den skulle.

Mät hur exakt och effektivt AI-agenten utför uppgifter. Kontrollera om svaren är korrekta, hur lång tid det tar att svara och om interaktionerna är smidiga.

Sedan vill du välja mellan de olika testmetoderna:

• Enhetstestning: Testa enskilda komponenter eller delar av AI-agenten för att säkerställa att var och en fungerar korrekt på egen hand.
• Användartestning: Bjud in riktiga användare att testa AI-agenten i kontrollerade miljöer. Detta hjälper dig att se hur agenten presterar i verkliga scenarier och hur användare interagerar med den.
• A/B-testning: Jämför två versioner av AI-agenten med varandra för att avgöra vilken som presterar bäst. Du kan till exempel testa två olika svarsstilar eller interaktionsflöden för att se vilken som är mest effektiv.

Var medveten om överanpassning och underprestanda. Överanpassning inträffar när en AI-agent presterar bra på träningsdata men dåligt på ny, osedd data. För att hantera överanpassning kan du använda tekniker som korsvalidering, där du roterar data som används för träning och testning för att säkerställa att modellen generaliserar väl.

Och om AI-agenten inte presterar enligt förväntningarna ska du överväga att gå igenom träningsfasen igen för att justera parametrar, lägga till mer data eller till och med omskola modellen.

Konfigurera mekanismer för att samla in feedback från användare, till exempel enkäter, feedbackformulär eller direkta intervjuer. Var uppmärksam på vad användarna gillar och ogillar, och vad de tycker är förvirrande. Använd feedbacken för att göra kontinuerliga förbättringar av AI-agenten. Detta kan innebära att justera konversationsflödena, träna modellen med mer data eller justera användargränssnittet.

Slutligen är det dags att driftsätta din AI-agent i en live-miljö och ta reda på hur AI:n interagerar med faktiska användare.

Bestäm var du vill distribuera AI-agenten – din webbplats, i en mobilapp eller på en röstaktiverad plattform. Sedan integrerar du AI-agenten i din valda plattform. Detta kan innebära att bädda in kod på en webbplats, konfigurera agenten i en mobilapp eller konfigurera agenten med API:erna för en röstplattform.

När den är integrerad lanserar du AI-agenten för att börja interagera med användarna. Se till att alla stödsystem är på plats för en smidig uppstart.

Kontrollera regelbundet hur AI-agenten presterar. Förstår den användarnas frågor korrekt? Hur hanterar den komplexa konversationer? Du kan använda verktyg som ger insikter i realtid om hur AI-agenten presterar. Dessa verktyg kan visa dig svarstider, framgångsfrekvens och användarnas nöjdhetsnivåer.

Du kan göra detta genom att samla in användarfeedback direkt via plattformen. Detta kan vara i form av betyg, kommentarer eller direkta enkätlänkar efter interaktioner med AI-agenten. Du kan också ställa in felloggning för att registrera när saker går fel. Få aviseringar om det sker en plötslig ökning av fel eller en resultatförsämring, vilket möjliggör snabba åtgärder.

Genom att driftsätta AI-agenten noggrant och konfigurera övervakningssystem kan du säkerställa att den inte bara börjar starkt utan också anpassar sig och förbättras över tid, och fortsätter att möta användarnas behov och förväntningar.

Det avslutar din utbildning! Att bygga och träna din egen AI-agent kan verka mycket, men med Salesforce ligger du i framkant av teknisk innovation som driver ditt företag framåt. Få tillgång till banbrytande verktyg och ramverk som förenklar träningsprocessen och säkerställer att din AI-agent är både intelligent och effektiv. När du utnyttjar kraften i AI når du nya nivåer av produktivitet och insikt, och omvandlar data till åtgärdsinriktade strategier för tillväxt.

Välkomna framtiden idag genom att kartlägga din agentresa med Salesforce och lägg grunden för en smartare och mer uppkopplad företagsmiljö.

Caylin White är redaktionschef och tillväxtansvarig för småföretag på Salesforce. Hon har skrivit artiklar i över 15 år för många SaaS-branscher, som WordPress och BuzzSumo. Hon specialiserar sig på SEO men ser till att ha en mänsklig aspekt i alla inlägg.