什麼是 AI 客服？
人工智慧 (AI) 代理程式是一種軟體程式，可以與其環境互動、收集資料，並使用該資料執行符合預定目標的自我導向任務。真人設定目標，但 AI 客服會獨立選擇為實現這些目標必須執行的最佳動作。例如，考慮想要解決客戶查詢的聯絡中心 AI 代理。客服會自動向客戶提出不同的問題，查尋內部文件中的資訊，並回應解決方法。它會根據客戶回應，判定是否可以自行解決查詢，還是將查詢傳遞給真人。
多個 AI 代理程式可以協作來自動化複雜的工作流程，也可用於代理人 AI 系統。它們彼此交換數據，使整個系統能夠共同合作以實現共同目標。個別 AI 代理程式可以專門執行精確的特定子任務。協調員代理程式會協調不同專家代理的活動，以完成更大、更複雜的任務。
定義 AI 客服的關鍵原則是什麼？
所有軟體都會根據軟體開發人員指定自主執行各種例行工作。那麼，AI 代理程式是什麼特別的？
自主
AI 代理人無需持續的人工干預，自主地行動。雖然傳統軟體遵循硬編碼的指示，但 AI 代理程式會根據過去的資料識別下一個適當的動作，並執行它，而無需持續人為監督。
例如，會計代理程式會自動為購買標記並要求遺失的商業發票資料。
目標導向行為
AI 代理由目標驅動。他們的行動旨在根據實用功能或性能指標定義的最大化成功。與僅僅完成任務的傳統程序不同，智能代理人追求目標並評估他們的行動與這些目標相關的後果。
例如，AI 物流系統可優化交付路線，同時平衡速度、成本和燃油消耗，從而平衡多個目標。
感知
AI 代理程式透過感測器或數位輸入收集資料，與其環境進行互動。他們可以通過 API 從外部系統和工具收集數據。這些數據使他們能夠感知周圍的世界，識別變化並相應地更新其內部狀態。
例如，網路安全代理程式會從第三方資料庫收集資料，以隨時掌握最新的安全事件。
合理性
AI 代理是具有推理能力的理性實體。他們將來自環境的資料與領域知識和過去的背景相結合，以作出明智的決策，實現最佳效能和結果。
例如，機器人代理程式會收集感測器資料，聊天機器人使用客戶查詢作為輸入。AI 代理程式會套用資料來做出明智的決定。它會分析收集的資料，以預測支持預定目標的最佳結果。客服也會使用結果來制定下一個應採取的動作。例如，自動駕駛汽車的導航會根據來自多個感應器的資料繞開路上的障礙物。
主動性
AI 代理人可以根據未來狀態的預測和模型採取主動性。他們不僅僅對輸入做出反應，而是預測事件並相應地做好準備。
例如，基於 AI 的客戶服務代理可能會聯繫其行為表明令人沮喪的用戶，並在提交支持票證之前提供幫助。自動倉庫機器人可能會在預期即將到來的高流量運營情況下重新定位。
持續學習
AI 代理程式會隨著時間的推移從過去的互動中學習而改善他們識別模式、反饋和結果，以改善他們的行為和決策。這使它們與無論新輸入為何，它們始終以相同方式行為的靜態程序區分。
例如，預測性維護代理人從過去的設備故障中學習，以更好地預測未來的問題。
適應能力
AI 代理人會根據新情況調整他們的策略。這種靈活性使他們能夠處理不確定性，新的情況和不完整的信息。
例如，股票交易機器人在市場崩潰期間調整其策略，而 AlphaZero 這樣的遊戲代理通過自我遊戲發現新策略，即使沒有先前的人為策略。
協作
AI 代理人可以與其他代理人或人類代理合作以實現共同目標。他們能夠溝通，協調和合作以一起執行任務。他們的協作行為通常涉及談判，共享信息，分配任務以及適應他人的行為。
例如，醫療保健中的多代理系統可以有專門執行特定任務的專員，例如診斷、預防護理、藥物排程等，以實現全面的患者護理自動化。
使用 AI 客服的好處有哪些？
AI 客服可以改善您的業務作業與客戶體驗。
提高生產效率
當業務團隊將重複性任務委派給 AI 客服時，能提高生產力。這樣，他們可以將注意力轉移到關鍵任務或創意活動上，為組織增加更多價值。
降低成本
企業可以利用智慧型代理程式來降低因過程效率低、人為錯誤和手動流程所造成的不必要成本。他們可以自信地處理複雜的任務，因為自主代理程式遵循一致的模型，適應不斷變化的環境。自動化業務流程的代理程式技術可大幅節省成本。
做出明智的決策
先進的智慧型代理程式具有預測功能，可以收集和處理大量的即時資料。這使業務經理能夠在制定下一步的策略時，迅速做出更明智的預測。例如，在執行廣告行銷活動時，您可以使用 AI 客服來分析不同市場區隔的產品需求。
改善客戶體驗
客戶在與企業互動時，會尋求吸引人且個人化的體驗。整合式 AI 客服可讓企業個人化產品推薦、提供快速回應及進行創新，以提高客戶參與度、轉化率和忠誠度。AI 代理可以針對複雜的客戶問題提供詳細的回應，並更有效率地解決挑戰。
AI 客服架構有哪些關鍵部分？
AI 代理程式架構包含下列關鍵元件。
基礎模型
任何 AI 代理程式的核心都是基礎或大語言模型（LLM），例如 GPT 或 Claude。它使代理程式能夠解釋自然語言輸入、產生類似人類的回應，並根據複雜的指令進行理論。LLM 充當代理程式的推理引擎，處理提示並將其轉換為對其他元件（例如記憶體或工具）的動作、決策或查詢。默認情況下，它會在工作階段中保留一些內存，並可與外部系統結合以模擬連續性和上下文意識。
規劃模組
計劃模組可讓代理程式將目標分成較小、可管理的步驟，並以邏輯方式排序。此模塊使用符號推理，決策樹或算法策略來確定最有效的方法來實現理想結果。它可以作為提示驅動的任務分解或更正式化的方法，例如分層任務網絡 (HTN) 或傳統計劃算法來實現。計劃允許代理程式在更長的時間範圍內運作，並考慮任務之間的相依性和應變情況。
記憶體模組
記憶體模組可讓代理程式保留跨互動、工作階段或任務的資訊。這包括短期記憶體，例如聊天記錄或最近的感應器輸入，以及長期記憶體，包括客戶數據、先前的動作或累積知識。記憶體可增強代理程式的個人化、一致性和上下文意識。建立 AI 代理程式時，開發人員會使用向量資料庫或知識圖表來儲存和擷取語義上有意義的內容。
工具整合
AI 代理程式通常通過連接到外部軟件、API 或設備來擴展其功能。這使他們能夠執行超越自然語言的行動，執行真實的任務，例如檢索數據，發送電子郵件，運行代碼，查詢數據庫或控制硬件。代理程式會識別任務何時需要工具，然後相應地委派作業。工具使用通常由 LLM 通過規劃和解析模塊來格式化工具呼叫並解釋其輸出來的指導。
學習與反思
反射可以以多種形式發生：
- 代理程式評估自己輸出的質量（例如，它是否正確解決問題？）。
- 人類使用者或自動化系統提供更正。
- 代理程式選擇不確定或資訊豐富的範例來改善其學習。
強化學習（RL）是一個關鍵學習模式。代理程式會與環境進行互動、收到獎勵或罰款形式的反饋，並學習一項政策，將狀態對應至行動，以獲得最大累積獎勵。RL 在明確訓練資料稀少的環境中特別有用，例如機器人、遊戲或金融交易。代理程式平衡探索（嘗試新動作）和利用（使用已知最佳動作），以隨著時間的推移改善其策略。
AI 客服如何運作？
AI 客服透過簡化和自動化複雜的任務來運作。大多數自主客服在執行指派的任務時，會遵循特定的工作流程。
確定目標
AI 客服會收到來自使用者的特定指示或目標。它會使用目標來規劃任務，使最終結果對使用者而言相關且有用。然後，代理程式將目標分成幾個較小的可操作的任務。為了實現目標，客服會根據特定的指示或條件執行這些任務。
獲取資訊
AI 代理程式需要資訊才能成功執行已計劃的任務。例如，客服必須擷取對話日誌，以分析客戶情緒。因此，AI 客服可能會存取網際網路以搜尋及擷取其所需的資訊。在某些應用程式中，智慧型客服可以與其他客服或機器學習模型進行互動，以存取或交換資訊。
執行任務
有了足夠的資料，AI 客服便能系統性地執行手中的任務。完成任務後，客服便會將該任務從清單中移除，然後繼續執行下一個任務。在任務完成之間，代理程式會透過尋求外部反饋並檢查自己的記錄來評估是否已達到指定目標。在此程序中，代理程式可以建立並執行其他任務，以實現最終結果。
AI 客服有哪些類型？
組織在各種類型和任務中建立和部署 AI 代理程式。我們於下方分享一些範例。
簡易反射客服
簡易反射客服嚴格根據預先定義的規則和其立即資料進行作業，它不會對指定事件、條件和行動規則以外的情況做出回應。因此，這些客服適合不需要大量訓練的簡單任務。例如，您可以使用簡易反射客服來偵測使用者對話中特定的關鍵字來重設密碼。
模型式反射客服
基於模型的代理程式與簡單反射劑類似，除非它具有更先進的決策機制。基於模型的代理程式不僅僅遵循特定規則，而是在做出決定之前評估可能的結果和後果。它使用支持資料建立其所感知世界的內部模型，並使用該模型來支持其決策。
目標式客服
以目標為基礎的代理程式，也稱為基於規則的代理程式，是具有更強大的推理能力的 AI 代理程式。除了評估環境資料外，該客服還會比較不同的方法來協助達成所需的結果。目標式客服一律選擇最有效率的途徑。其適用於執行複雜的任務，例如自然語言處理 (NLP) 和機器人應用。
公用事業式客服
基於實用程序的代理程序使用複雜的推理算法來幫助用戶最大化他們想要的結果。該客服會比較不同的案例及其各自的公用事業值或優點。然後，它選擇為用戶提供最多獎勵的一個。例如，客戶可以使用以公用事業為基礎的代理商搜索具有最短旅行時間的航班機票，無論價格如何。
學習式客服
學習代理人不斷從過去的經驗中學習，以提高其表現。客服會使用感官輸入和反饋機制，隨著時間的推移調整其學習元素以符合特定標準。此外，它利用問題生成器來設計使用收集的數據和過去的結果來訓練自己的新任務。
階層式客服
階層式客服是一組有組織的智慧型客服，依層級排列。較高層級的代理程式會將複雜的工作分解為較小的工作，並將其指派給較低層級的代理程式。每個客服會獨立運作，並將進度報告提交給其監督客服。較高層級的客服會收集結果並協調下屬客服，以確保他們會共同實現目標。
多代理系統
多代理程式系統 (MAS) 由多個代理程式組成，這些代理程式彼此互動以解決問題或實現共用目標。這些代理程式可以是同質的（設計上類似）或異質（在結構或功能上不同），並且可以根據前後關聯進行協作、協調甚至競爭。MAS 在集中控制不實際的複雜、分散式環境中特別有效。
例如，在自動駕駛車隊中，每輛車都充當獨立代理人，但與其他車輛合作，以避免交通擁堵並防止碰撞，從而導致交通流暢。
使用 AI 客服面臨哪些挑戰？
AI 代理程式是有用的軟體技術，可自動化業務工作流程，以實現更好的結果。話雖如此，組織在部署自主 AI 客服時，應針對業務使用案例解決以下疑慮。
資料隱私疑慮
開發和操作先進的 AI 客服時，需要取得、儲存和移動大量資料。組織應該意識到資料隱私要求，並採取必要的措施來改善其資料安全狀態。
道德挑戰
在某些情況下，AI 模型可能會產生偏差或不準確的結果。採用防護措施，例如人工評估，有助於確保客戶從部署的代理人獲得有用且公平的回應。
技術複雜性
實作先進的 AI 客服需具備機器學習技術的專業經驗和知識。開發人員必須能夠將機器學習程式庫與軟體應用程式整合，並使用企業特有的資料訓練客服。
有限的運算資源
訓練和部署深度學習 AI 代理程式需要大量的運算資源。組織在內部部署實作這些客服時，必須投資及維護不易擴充的昂貴基礎架構。
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- 記憶體保留，實現無縫工作連續性
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AWS Transform 是用於轉換 .NET、大型主機和 VMware 工作負載的代理式 AI 服務。該服務以 19 年的移轉經驗為基礎建置，部署專門的 AI 代理程式來自動執行評估、程式碼分析、重構、分解、相依性映射、驗證和轉換規劃等複雜任務。它可協助組織同時現代化數百個應用程式，並保持品質和控制性。
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