Vad är AI-agenter?

Av Magulan Duraipandian, Senior AI Solutions Technical Evangelist – Salesforce

AI-agenter förändrar hur företag arbetar och interagerar med sina kunder. Dessa intelligenta system är utformade för att automatisera komplexa uppgifter, tillhandahålla personliga upplevelser och frigöra mänsklig arbetskraft så att de kan hantera mer krävande utmaningar.

AI-agenter är en typ av artificiell intelligens (AI) som kan förstå och svara på kundförfrågningar utan mänsklig inblandning. De skapas med hjälp av ett agentverktyg, som Agentforce, och förlitar sig på maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) för att hantera en mängd olika uppgifter. Dessa intelligenta agenter kan omfatta allt från att svara på enkla frågor till att lösa komplexa problem – till och med multitasking. Viktigast av allt: AI-agenter kan kontinuerligt förbättra sitt eget resultat med hjälp av självinlärning. Det här skiljer dem från traditionell AI, som kräver mänsklig inmatning för vissa uppgifter.

• AI-agenter är mer avancerade och autonoma än chattbottar, då de kan lära sig och hantera ett bredare spektrum av komplexa uppgifter.
• De ger betydande affärsfördelar, bland annat ökad effektivitet, kostnadsbesparingar och förbättrad kundnöjdhet.
• AI-agenter har mångsidiga tillämpningar och har skapats för specialiserade funktioner inom olika branscher, såsom försäljning, marknadsföring och ekonomi.

• Konceptet med AI-agenter har varit föremål för forskning i många år. Även om idén om autonoma, intelligenta system har funnits i årtionden, har de senaste framstegen inom stora språkmodeller (LLM) tillhandahållit en ”saknad komponent”, som gör de nuvarande funktionerna mer tillgängliga och kraftfulla. Dessa framsteg har gjort det möjligt för AI-agenter att ta sig förbi teoretiska diskussioner till praktiska, verkliga applikationer.

AI-agenter arbetar i en process som speglar mänsklig tanke, vilket gör att de kan interagera och lösa problem autonomt. De börjar med att samla in data och sedan bearbetar de informationen för att fatta ett beslut, som de sedan agerar utifrån. Hela denna cykel förfinas kontinuerligt genom lärande och anpassning.

• Uppfattning och datainsamling: Agentiska system börjar med att samla in data från en mängd olika källor, inklusive kundinteraktioner, transaktionshistorik och sociala medier. Dessa data är avgörande för att förstå sammanhanget och nyanserna i kundfrågor. Avancerad agentisk AI kan integrera och bearbeta data i realtid för att kunna presentera den mest aktuella informationen och hantera kundfrågor effektivt.
• Beslutsfattande: Med hjälp av sofistikerade modeller för maskininlärning analyserar AI-agenter insamlade data och identifierar mönster för att kunna fatta beslut. De kan exempelvis avgöra vad det lämpligaste svaret på en kundfråga är utifrån tidigare interaktioner och det aktuella sammanhanget. Den här beslutsprocessen förbättras av agentens förmåga att lära sig av tidigare upplevelser och förfina sina svar över tid.
• Genomförande av åtgärd: När ett beslut har fattats kan digitala assistenter genomföra den åtgärd som krävs. Det kan handla om att svara på en kundfråga, bearbeta en begäran eller eskalera en komplicerad fråga till en människa. Genomförandet är utformat för att vara smidigt och effektivt för att säkerställa snabba och korrekta svar till kunderna.
• Inlärning och anpassning: Agenter lär sig kontinuerligt av varje interaktion och förfinar sina algoritmer för att förbättra effektivitet och precision. De uppdaterar sin kunskapsbas och använder feedback för att förbättra framtida interaktioner. Den kontinuerliga inlärningsförmågan gör att AI-agenter förblir effektiva och relevanta även när kundernas förväntningar och affärsförutsättningarna förändras.

Genom att kombinera dessa funktioner kan intelligenta system hantera en mängd olika uppgifter autonomt, som att ge produktrekommendationer, felsöka problem och ägna sig åt uppföljningsinteraktioner. Detta ger människor möjlighet att fokusera på mer komplexa, värdeskapande uppgifter.

För att förstå hur AI-agenter fungerar internt krävs en titt på de grundläggande byggstenarna. Dessa komponenter gör att agenter kan uppfatta, resonera och agera effektivt:

• Underliggande modell (LLM): Stora språkmodeller (LLM:er) fungerar som hjärnan i många moderna AI-agenter och tillhandahåller grundläggande förståelse för naturligt språk och genereringsfunktioner.
• Minne: AI-agenter kräver olika former av minne för att bibehålla sammanhang och lära sig över tid. Detta kan vara:
  • Korttidsminne: För omedelbar konversationskontext.
  • Långtidsminne: För att behålla kunskap och lära sig av tidigare erfarenheter.
  • Episodiskt minne: För att komma ihåg specifika interaktioner eller händelser.
  • Ömsesidigt minne: För delad kunskap inom system med flera agenter.
  • Mekanismer som att klumpa ihop och länka används ofta för att hantera och hämta information effektivt från minnet.
• Persona: Denna komponent hjälper en AI-agent att bibehålla en konsekvent karaktär, ton och stil i alla interaktioner, vilket bidrar till en mer naturlig och förutsägbar användarupplevelse.
• Verktyg: För att utföra åtgärder i den verkliga världen behöver AI-agenter tillgång till olika externa verktyg, API:er och program. Dessa verktyg gör att agenter kan hämta information, utföra kommandon eller interagera med andra system.
• Agentåtgärd: Med denna mekanism kan AI-agenten utföra uppgifter och interagera med sin omgivning. Åtgärderna kan innefatta att anropa externa funktioner eller API:er, eller styra fysisk manövrering.
• Arkitektur: Detta avser den övergripande strukturella utformningen av AI-agenten, inklusive dess fysiska bas eller programvarubas. Den definierar hur de olika komponenterna interagerar och hur data flödar inom systemet.

Utöver den allmänna operativa loopen, använder AI-agenter specifika resonemangsparadigm för att hantera komplexa problem i flera steg:

• ReAct (Reasoning and Action, resonemang och handling): Detta paradigm gör det möjligt för en agent att inflika resonemang (t.ex. intern monolog, planering) med åtgärder (t.ex. att använda verktyg, fråga databaser). Detta möjliggör en mer dynamisk och anpassningsbar problemlösning.
• ReWOO (Reasoning WithOut Observation, resonemang utan observation): I detta tillvägagångssätt utför agenten sin resonemangsprocess utan att hela tiden observera omgivningen efter varje steg, vilket kan vara mer effektivt för vissa uppgifter.

Dessa distinkta arkitektoniska tillvägagångssätt gör att agenter kan hantera nyanserade och komplexa scenarier mer effektivt än enklare system.

Chattbotar och AI-agenter har olika uppgifter. Chattbotar är vanligtvis utformade för en specifik uppgift, som kundtjänst eller att hitta information. De följer regler och manus, och de använder mönstermatchning och nyckelordsigenkänning för att svara. Detta gör dem bra på att hantera enkla frågor, men de kan inte förstå komplexa sammanhang eller anpassa sig till nya situationer.

AI-agenter är, å andra sidan, mer avancerade och oberoende. De kan hantera ett bredare spektrum av uppgifter, lära sig av interaktioner och bli bättre med tiden. Autonoma agenter kan förstå och behålla sammanhang i flera konversationer, vilket gör dem lämpliga för mer komplexa och dynamiska miljöer. De kan också integreras med olika system och plattformar och utföra uppgifter som kräver en djupare förståelse för användarnas behov och miljön.

Till exempel innefattar användningsfall för AI-agenter att hantera en användares kalender eller ge personliga rekommendationer, medan en chattbot kanske bara svarar på vanliga frågor. Skillnaden suddas ut, men AI-agenter har generellt sett fler funktioner och är mer autonoma.

Även om de ofta används synonymt, finns det en nyanserad skillnad. AI-assistenter, som Microsoft 365 Copilot, arbetar ofta tillsammans med användare för att förbättra deras kapacitet. AI-agenter kan ses som ett vidare steg, med mer autonomi och förmåga att proaktivt vidta åtgärder för att uppnå mål, ibland i samarbete med eller oberoende av mänsklig inblandning. De viktigaste skillnaderna ligger ofta i syfte, kapacitet, interaktion, autonomi, komplexitet och lärande.

AI-agenter ger många spännande fördelar för företag inom nästan alla branscher.

1. Ökad effektivitet: Den här tekniken kan hantera flera kundinteraktioner samtidigt, vilket avsevärt minskar svarstiderna och ökar effektiviteten i kundtjänstverksamheten. De kan också avgöra om de ska eskalera till en människa och sedan välja den representant med bäst kompetens för att ta emot förfrågan. Det gör att företag kan hantera större volymer utan att behöva kompromissa med kvaliteten för den service som erbjuds.
2. Förbättrad kundnöjdhet: Autonoma agenter ger snabba och korrekta svar, vilket leder till högre kundnöjdhetspoäng. De kan använda data för att göra interaktionerna mer anpassade, vilket förbättrar den sammantagna kundupplevelsen. Och eftersom de lär sig över tid är de framtagna för kontinuerliga förbättringar.
3. Bättre beslutsfattande: Möjligheten att analysera stora datamängder gör att dessa autonoma system kan urskilja subtila mönster och framväxande trender, vilket ger värdefulla insikter som ger organisationer möjlighet att fatta mer exakta och snabba beslut.
4. Tillgänglighet dygnet runt: Dessa system är tillgängliga dygnet runt, vilket säkerställer att kundförfrågningar besvaras snabbt, oavsett tidszoner eller öppettider. Den kontinuerliga tillgängligheten gör att företag uppfyller kundernas förväntningar på självbetjäning och förbättrar kundlojaliteten.
5. Skalbarhet: AI kan enkelt skalas upp för att hantera ökade volymer av kundinteraktioner, vilket gör dem idealiska för företag som vill växa utan att kompromissa med servicekvaliteten. När ärendevolymerna ökar kan AI-agenter enkelt justeras för att hantera den ökade arbetsbördan och erbjuda konsekvent och pålitlig support.
6. Datadrivna insikter: AI genererar värdefull data om kundernas interaktioner, preferenser och beteenden. Företag kan använda dessa data för att nå insikter om behov och trender bland kunder, vilket lägger grunden för beslut som förbättrar kundtjänsten.
7. Noggrannhet och enhetlighet: Agentisk AI ger enhetliga och korrekta svar på kundfrågor med minskad risk för fel och säkerställer att kunderna får pålitlig information. De kan förbättra noggrannheten i svaren genom agentiska loopar och människoliknande resonemang. Denna enhetlighet bidrar till att bygga förtroende och tilltro till varumärket, eftersom kunderna får den upplevelse de förväntar sig. Även om AI-agenter utför rutinuppgifter med anmärkningsvärd enhetlighet, är mänsklig tillsyn och validering avgörande för kritiska applikationer och dynamiska miljöer för att garantera tillförlitlighet.
8. Kostnadsbesparingar: Automatisering av rutinuppgifter med digital arbetskraft genererar betydande kostnadsbesparingar genom att hantera den operativa bördan, vilket gör det möjligt för mänskliga anställda att ägna sin tid och expertis åt mer komplex problemlösning och strategiska initiativ. Detta skifte i fokus ökar i slutändan produktiviteten och lönsamheten.

AI-agenter erbjuder en mängd fördelar som ökad produktivitet, minskade kostnader och bättre beslutsfattande samt en bättre kundupplevelse. Managementkonsultföretaget McKinsey konstaterade att ”mer än 72 % av tillfrågade företag använder redan AI-lösningar och har ett ökande intresse för generativ AI. Utifrån det, skulle det inte vara förvånande om företag började införliva banbrytande teknik, som agenter, i sina planeringsprocesser och framtida AI-planer.” Genom att dra nytta av avancerade AI-lösningar kan företag ligga steget före och främja innovation för kundengagemang.

Genom att dra nytta av avancerade AI-lösningar kan företag förbli i framkant och främja innovation för kundengagemang.

Om du förbereder för driftsättning av generativa AI-agenter finns det några viktiga saker att tänka på:

1. Definiera tydliga mål. Börja med att definiera vad du vill uppnå med dina intelligenta agenter. mäta framgång.
2. Utvärdera och förbered dina data. AI-agenter förlitar sig på kvalitetsdata för att fungera effektivt. Se till att ha en robust uppsättning data och hanteringssystem på plats.
3. Välj rätt typ av AI-agent. Välj den typ som bäst uppfyller dina behov.
4. Integrera med existerande system. Se till att dina AI-system är sömlöst integrerade med dina befintliga CRM-, kommunikations- och samarbetsverktyg och andra kundtjänstverktyg.
5. Fokusera på användarupplevelsen. Designa din digitala arbetsstyrka med slutanvändaren i åtanke. Se till att interaktioner är intuitiva med snabba och korrekta svar för en positiv kundupplevelse. kundernas förväntningar.
6. Övervaka och optimera. Kontrollera AI-lösningarnas resultat regelbundet och samla in feedback från användarna. Använd informationen för att genomföra löpande förbättringar av dina AI-agenter och se till att de förblir effektiva och relevanta.
7. Planera för mänsklig översyn. AI-agenter kan hantera en mängd uppgifter automatiskt, men det är viktigt att ha en plan för mänskliga åtgärder vid behov.
8. Garantera sekretess för data och säkerhet. Implementera robust sekretess för data och säkerhetsåtgärder för att skydda kunduppgifter.

Även om AI-agenter kan hjälpa en mängd olika branscher, är de inte alla likadana. Här är en titt på några olika typer som du kan använda för att hjälpa ditt företag.

1. Agenter för säljutvecklare (SDR): Agenterna automatiserar delar av säljprocessen och hjälper till med att kvalificera leads, coacha säljteam och identifiera möjligheter till merförsäljning. De fungerar som en digital teammedlem och arbetar dygnet runt för att ta hand om leads och boka möten, vilket ger mänskliga teammedlemmar tid att fokusera på att skapa relationer och avsluta affärer.
2. Agenter för kundtjänsten: Dessa AI-assistenter hjälper till att svara på kundernas frågor och lösa problem med minimal mänsklig inblandning. De kan hantera en stor mängd förfrågningar i olika kanaler och kan hjälpa mänskliga agenter genom att sammanfatta tidigare interaktioner och föreslå svar.
3. Agenter för marknadsföringskampanjer: Dessa agenter används för att stödja marknadsföringsteam med att skapa heltäckande kampanjer. De kan generera kampanjsammanfattningar, utforma kundresor och skapa innehåll som hjälper marknadsförare att spara tid och arbete.
4. Agenter för e-handel: Dessa agenter hjälper till med olika uppgifter relaterade till onlineförsäljning för att förbättra användarupplevelsen och öka den operativa effektiviteten. De kan ge personanpassade produktrekommendationer och hjälpa kunderna genom köpprocessen.
5. Agenter för samarbete: Dessa agenter är specialiserade AI-system som arbetar tillsammans för att hjälpa team att bli mer effektiva. De kan hjälpa till med att bryta ner silos genom att dela data och insikter mellan olika avdelningar, vilket skapar ett mer enhetligt arbetsflöde.

AI-agenter kan ge ditt företag en välbehövlig boost, inom flera branscher och avdelningar, genom att erbjuda djupare nivåer av automatisering, personanpassning och insikter. Så här kan den här tekniken hjälpa dina team att uppnå mer:

• Personlig kundservice: Det kan vara utmanande att leverera den typ av personlig kundservice som ekonomikunder nu förväntar sig – men AI-agent underlättar. Genom att använda enhetliga kunddata kan en agentisk AI ge relevanta insikter till människor och skräddarsy ekonomirekommendationer efter varje kunds unika behov och mål. Till exempel kan en agent analysera en kunds utgiftsvanor, investeringsportfölj och risktolerans och föreslå specifika sparplaner eller investeringsprodukter.
• Bättre mötesförberedelser: Det kräver noggrann granskning att korrekt sammanfatta interaktioner med kundsupporten, och det kan innehålla mänskliga fel. En AI-agent hjälper till i den här processen genom att automatiskt sammanställa pågående ärenden, öppna ordrar, fakturor och senaste åtgärder, vilket sparar tid och pengar för teamet. Detta gör att ekonomiska rådgivare kan delta i möten fullt förberedda med en omfattande kundöversikt.

• Prediktivt underhåll och produktionsoptimering: Intelligenta system kan övervaka maskiner för att förutsäga underhållsbehov och optimera produktionsprocesser. Detta ökar produktiviteten och hjälper till att undvika dyra driftstopp. En AI-agent kan analysera sensordata från maskiner för att identifiera onormala mönster som indikerar potentiella fel, och sedan automatiskt schemalägga underhåll eller beställa reservdelar.
• Analys av försäljningsavtal: AI-agenter kan också hjälpa ditt säljteam att driva affärer framåt i processen. Med AI kan du sammanfatta försäljningsavtal för att markera avvikelser i planerade kontra faktiska kvantiteter och intäkter, vilket hjälper dig att fatta bättre och mer välgrundade beslut.

• Optimerad lagerhantering: Med en agentisk arbetare kan du förbättra lagerhanteringen. Den kan lyfta fram det förväntade kontra det faktiska lagret som kontrolleras i slutet av varje rundtur. Du kan kontextualisera dessa bedömningar med ytterligare detaljer, som om de räknades på lastbilen eller var en del av det ursprungliga lastdokumentet. Detta möjliggör mer exakt lagerhantering och minskat svinn.
• Automatisk generering av kampanjinnehåll: AI-agenter gör det enklare att hantera marknadsföringskampanjer genom att generera skräddarsytt kampanjinnehåll med uppdateringar om nya produkter eller säsongserbjudanden. En agent kan analysera kundernas köphistorik och preferenser för att skapa personliga e-postkampanjer eller annonstexter.

• Övervakning av fordonsprestanda och proaktivt underhåll: Företag inom bilindustrin kan använda AI-agenter för en komplett överblick över resultaten för sina fordon eller bilparken. De kan visa de mest kritiska eller tidskänsliga aviseringarna om fordon baserat på fordonstelematik. Med AI kan du lösa problem proaktivt med snabb insyn i underhållsbehov och välja bland rekommenderade åtgärder, som att skicka ut en mobil serviceenhet eller uppmärksamma föraren om att boka en tid.
• Återförsäljarhandel och kampanjer: Återförsäljare och verkstäder kan använda agentisk AI för handel och snabbt och enkelt skapa kampanjer som tilltalar deras målmarknad. En agent kan analysera lokala marknadstrender och kunddemografi och föreslå optimala prissättningsstrategier eller specialerbjudanden för specifika fordonsmodeller.

• Personanpassade patienttjänster: Intelligenta system kan leverera bättre kundupplevelser inom hälso- och sjukvården. En patientserviceagent svarar inte bara på frågor, utan hjälper också patienter att boka den bästa läkaren för deras behov, granska försäkringsförmåner, generera sammanfattningar av sjukdomshistorik och godkänna vårdförfrågningar.
• Matchning av kliniska prövningar och optimering av leverantörsnätverk: De kan också skapa anpassade patientbehandlingsplaner och hjälpa till med journalhantering. En AI-agent kan matcha behöriga kandidater med relevanta kliniska prövningar med hjälp av patientuppgifter och studiekriterier, vilket förenklar analysen. Du kan också använda det agentiska systemet för att få en komplett bild av ditt leverantörsnätverk. Det gör att du snabbt kan granska leverantörsinformation och tidigare resultat, vilket ökar effektiviteten och minskar patientens väntetider.

Autonom kundsupport dygnet runt: Med AI-agenter på plats kan kundtjänsten lösa kundförfrågningar i sömnen – bokstavligen talat. AI svarar på kundernas frågor dygnet runt och eskalerar prioriterade ärenden till människor, med all nödvändig kontext. Agentforce för kundtjänst kan göra detta autonomt i alla kanaler, hämta betrodda kunddata och svara med ditt varumärkes röst. Du kan konfigurera Agentforce för kundtjänst på några minuter med färdiga mallar eller snabbt anpassa agenter efter dina behov. En agent kan exempelvis hantera återställning av lösenord, uppdatera fraktinformation eller göra grundläggande felsökning, vilket gör att människor får tid att lösa mer komplexa problem.

Autonom säljutveckling och mötesbokning: Precis som serviceteamet kan använda AI för att svara på förfrågningar dygnet runt, kan säljteamet autonomt svara på produktfrågor dygnet runt och boka möten för säljare. Agenter i Agentforce Sales Development Representative (SDR) svarar omedelbart och korrekt med hjälp av svar som finns i era data. Du kan ställa in hur ofta, i vilka kanaler och när Agentforce SDR ska engageras innan du eskalerar till en anställd. En agent kan kvalificera leads, svara på vanliga frågor om produkter och till och med schemalägga uppföljningssamtal.

Personanpassade shoppingupplevelser: Digitala medarbetare kan vara till stor hjälp för handelsteamet. AI-agenter ger personanpassade produktrekommendationer och förser till och med kunderna med en personlig assistent, baserat på era betrodda kunddata. Med Agentforce kan AI svara kunder direkt på din handelssajt eller i meddelandeappar som WhatsApp. AI kan hjälpa människor att göra köp snabbare genom att vägleda sökfrågor och skräddarsy produktrekommendationer till köparen utifrån deras sökhistorik, tidigare köp och även avsikter i realtid.

• Automatiskt skapade och optimerade kampanjer: Vill du ha bättre, helt optimerade marknadsföringskampanjer? AI-agenter kan hjälpa ditt marknadsföringsteam att skapa bättre kampanjer – snabbare. Autonoma assistenter skapar en kampanjbrief och ett målgruppssegment, och skapar sedan relevant innehåll som riktar sig till dessa målgrupper. AI kan till och med skapa en kundresa i Flöde. AI-agenter analyserar också kontinuerligt kampanjresultat mot dina nyckeltal och rekommenderar proaktivt förbättringar, till exempel A/B-testning av olika rubriker eller justering av annonsutgifter baserat på engagemangsdata i realtid.

Tänk på AI-agenter som den ständiga hjälpen för alla dina team. De gör det möjligt för dina anställda att få mer gjort, vilket ger kunderna den anpassning de har kommit att förvänta sig.

Det är en spännande tid för företagare. Införandet av AI-agenter representerar en betydande vändpunkt. Automatisering av uppgifter brukade förlita sig på fördefinierad input från mänskliga användare, men nu kan AI-agenter utföra uppgifter och lära sig med minimal inblandning.

I takt med att maskininlärning, stora språkmodeller (LLM:er) och verktyg för naturlig språkbehandling (NLP) utvecklas, kommer även deras förmåga att lära sig, förbättra sig och fatta mer välgrundade beslut att öka. Vi kan förvänta oss snabbare beslutsfattande, högre produktivitet och mer utrymme för experter att fokusera på processer med högt värde.

Framtiden för AI-agenter kommer sannolikt att involvera allt mer sofistikerat samarbete mellan agenter, vilket leder till utvecklingen av system med flera agenter och agent-ekosystem. Detta kommer att göra det möjligt att automatisera mer komplexa uppgifter och nya funktioner kommer att uppstå genom den kollektiva intelligensen hos flera agenter.

Med all denna nya AI-utveckling kan det verka som en skrämmande uppgift att införa autonoma agentmodeller i stor skala. Därför skapade vi Agentforce, det snabbaste och enklaste sättet att skapa AI-agenter. Och du behöver inte vara IT-expert för att skapa dem. Beskriv bara vad du behöver att den ska göra, med hjälp av naturligt språk, så gör Agentforce resten. 

Testa det idag. Läs mer om AI-agenter och hur de kan hjälpa din verksamhet.