This is the Trace Id: 0b6eeeba15d69c067cf972f306c598bc

Kā izveidot un apmācīt AI aģentus

Uzziniet, kā izveidot AI aģentus, kas racionalizē uzdevumus un atbalsta jūsu organizācijas mērķus. 
Papildinformācija

AI aģentu apskats

AI aģenti palīdz komandām racionalizēt darbu, automatizējot un izpildot biznesa procesus, izmantojot dabiskās valodas ievades un datus. Šis ceļvedis skaidro, kā tie darbojas, sniedz reālus piemērus un rāda, kā izveidot un apmācīt AI aģentus, lai atbalstītu jūsu organizāciju.

Galvenie secinājumi

  • AI aģenti vienkāršo uzdevumus, racionalizē operācijas un palīdz samazināt izmaksas un manuālo darbu.
  • Organizācijas izmanto AI aģentus, lai risinātu sarežģītas problēmas, piemēram, uzlabotu klientu apkalpošanu, pārvaldītu riskus un prognozētu tendences.
  • AI aģenta izveide ietver skaidru plānošanu, pareizos rīkus un pārdomātu apmācību un testēšanu.
  • Izmantojot esošās struktūras, ir vieglāk izveidot AI aģentus, kas pielāgoti jūsu darba grupas vajadzībām.
  • AI aģentu savienošana ar jūsu sistēmām un komandas apmācība nodrošina vienmērīgāku apgūšanu un labākus rezultātus.
  • Pastāvīga pārraudzība nodrošina AI aģentu precizitāti, efektivitāti un atbilst uzņēmējdarbības mērķu maiņai.

Kas ir AI aģenti?

AI aģenti ir mākslīgā intelekta rīki, kas automatizē un izpilda biznesa procesus, strādājot kopā ar personu, komandu vai organizāciju vai to vārdā. Tie ir izstrādāti, lai palīdzētu cilvēkiem strādāt efektīvāk — neatkarīgi no tā, vai tas nozīmē atbildēt uz jautājumiem, organizēt informāciju vai palīdzēt pabeigt vairāku soļu procesus. Tie ir gan vienkārši ātrās reaģēšanas aģenti, gan pilnībā autonomi aģenti, kas var vadīt visas darbplūsmas no sākuma līdz beigām. Balstoties uz jūsu organizācijas datiem, aģenti atvieglo rīku un informācijas lietošanu bez manuālas meklēšanas, kārtošanas vai pārejas starp sistēmām.

AI aģenti palīdz samazināt atkārtotus uzdevumus, izprast sarežģītu informāciju un padarīt ikdienas darbu vienmērīgāku. Tas atbrīvo laiku komandām, lai tās varētu koncentrēties uz plānošanu, problēmu risināšanu un lēmumu pieņemšanu.

AI aģenta izveidei nepieciešami daži svarīgi soļi. Jāizlemj, ko aģents darīs, jāizvēlas izstrādes struktūra un jānodrošina piekļuve pareizajai informācijai. Tam arī nepieciešamas skaidras vadlīnijas, lai saglabātu pareizu virzienu. Pēc aģenta izveides tas tiek apmācīts, izmantojot atsauksmes, testa izpildes un nelielas korekcijas, lai nodrošinātu tā efektivitāti un atbalstu jūsu komandas mērķiem.

Vēl ātrākai iestatīšanai iepriekš izveidotie aģenti piedāvā sākuma priekšrocības — tie ir gatavi lietošanai un konfigurēšanai, vienkāršojot sākuma procesu.

AI aģentu veidi

Ir vairāki AI aģentu tipi, kuriem katram ir sava loma:

  • Informācijas izgūšanas aģenti atrod informāciju no uzticamiem avotiem, analizē to un sniedz skaidras atbildes uz lietotāja jautājumiem.
  • Uzdevumu aģenti automatizē darbības un darbplūsmas, piemēram, atjauninājumu sūtīšanu vai atskaišu ģenerēšanu, lai samazinātu manuālo, atkārtoto darbu.
  • Autonomie aģenti strādā patstāvīgi, virzoties uz mērķiem, pielāgojot plānus pēc vajadzības un iesaistot cilvēku, kad nepieciešama cilvēka iejaukšanās.

Katram AI aģenta veidam ir dažādas priekšrocības atkarībā no jūsu mērķiem, bet tie visi ir veidoti, lai atbalstītu organizācijas un racionalizētu to darbības veidu.

Kā organizācijas izmanto AI aģentus

Darbības efektivitāte un izmaksu samazināšana

Komandas var izmantot AI aģentus ikdienas uzdevumu veikšanai, piemēram, datu ievadei, pārskatu sagatavošanai vai krājumu uzskaitei. Tas palīdz komandām strādāt ātrāk un pavadīt mazāk laika manuālajam darbam. Šāda veida automatizācija ne tikai paātrina darbības — tā samazina laiku, ko jūsu komanda pavada atkārtotos uzdevumos, samazinot izmaksas, taču nezaudējot akurātumu.

Piemēram, organizācijas no finanšu, veselības aprūpes un rūpniecības nozarēm izmanto AI aģentus, lai veiktu uzdevumus, piemēram, datu ievadi, klientu apkalpošanu un prognozējošo uzturēšanu. Gandrīz 70 procenti Fortune 500 uzņēmumu izmanto Microsoft 365 Copilot, lai veiktu atkārtotus un vienkāršus uzdevumus — un AI aģenti ir gatavi palīdzēt organizācijām vēl vairāk, automatizējot noteiktus uzdevumus (vai pilnas darbplūsmas) jūsu vietā.

Izmantojot AI aģentus darbā, uzņēmumi sāk redzēt produktivitātes pieaugumu un izmaksu ietaupījumus biroja darbībās un citās atbalsta funkcijās.

Klientu apkalpošana

Klientu apkalpošanas komandas izmanto mākslīgā intelekta aģentus, lai ātrāk un konsekventāk apstrādātu lielu pieprasījumu apjomu. Šie aģenti atbild uz biežāk uzdotajiem jautājumiem, novirza sarežģītākas problēmas pareizajai personai un atbrīvo cilvēkus-aģentus, lai tie varētu koncentrēties uz personalizētāku atbalstu.

Dažādās nozarēs — no e-komercijas un banku jomas līdz viesu uzņemšanai — AI aģenti, piemēram, tērzēšanas boti, palīdz samazināt gaidīšanas laiku, uzlabot atbilžu kvalitāti un palielināt klientu apmierinātību. Piemēram, izmantojot Copilot Studio, ABN AMRO komanda izveidoja aģentu, kas palīdz bankas klientiem ar visu, sākot no debetkartes atbloķēšanas līdz naudas izņemšanas limita maiņai bankomātā.

Datu analīze

AI aģenti palīdz pieņemt lēmumus, analizējot lielu datu apjomu reāllaikā un norādot tendences, riskus vai iespējas. Tas atvieglo komandām ātru un pārliecinošu rīcību, īpaši strauji mainīgos tirgos vai sarežģītas informācijas apstākļos.

Piemēram, komandas izveido AI aģentus, lai identificētu izmaiņas klientu uzvedībā, uzraudzītu piegādes ķēdes darbību vai prognozētu tirgus tendences. Finanšu pakalpojumos šie aģenti atbalsta portfeļa analīzi un riska modelēšanu. Mazumtirdzniecībā tie palīdz pielāgot cenas vai krājumus, ņemot vērā sezonālos modeļus vai vietējo pieprasījumu. Tie ir tikai daži piemēri tam, kā AI aģenti var sniegt savlaicīgus ieskatus, kas atbalsta gudrākus un ātrākus lēmumus.

Riska pārvaldība un atbilstība

Atbilstības prasību ievērošana un riska pārvaldība var būt laikietilpīga, taču AI aģenti var palīdzēt. Tie uzrauga datus reāllaikā, atzīmē novirzes un seko atbilstības modeļiem, samazinot dārgu kļūdu vai pārpratumu iespējamību.

Nozarēs, piemēram, veselības aprūpē, finansēs un enerģētikā, AI aģenti var tikt izmantoti, lai atklātu iespējamu krāpšanu, uzraudzītu regulatīvo prasību izmaiņas un reģistrētu atbilstības darbības. Tas palīdz komandām agrīni atklāt problēmas un izvairīties no soda sankcijām, vienlaikus sniedzot vadībai pārliecību, ka galvenie procesi tiek ievēroti.

Kā izveidot un apmācīt savus AI aģentus

Savu AI aģentu izveide un apmācība ir detalizēts process, kam nepieciešama rūpīga plānošana, izstrāde un novērtēšana. Tālāk ir norādīti desmit galvenie soļi, kas palīdzēs vadīt jūsu izstrādes procesu, mācoties, kā izveidot un apmācīt AI aģentus jūsu organizācijas unikālajiem mērķiem.

1. Identificējiet konkrētus lietošanas gadījumus un definējiet aģenta mērķi un darbības jomu

Sāciet, skaidri definējot, kas AI aģentam ir jādara. Pavaicājiet sev: kādu uzdevumu tas veiks? Kādu problēmu tas risina? Kādu rezultātu vēlaties sasniegt? Nosakiet skaidras robežas tā lomai, tostarp, ko tas drīkst un ko nedrīkst darīt. Identificējiet ierobežojumus, kādiem datiem tam būs nepieciešama piekļuve un kādi rādītāji noteiks panākumus. Atvēlot laiku atbildēšanai uz šiem jautājumiem, tiks izveidots stabils pamats pārējam projektam.

2. Atlasiet AI aģenta struktūru un rīkus, kas atbilst jūsu vajadzībām

Pēc tam izvēlieties AI aģentu struktūras un rīkus, kas vislabāk atbalsta jūsu mērķus. Populāras opcijas ietver Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel un atklātā pirmkoda bibliotēkas, piemēram, Hugging Face Transformers. Daži no tiem ir labāk piemēroti dabiskās valodas uzdevumiem, kamēr citi piedāvā lielāku elastību vai mērogojamību.

Lai izvēlētos struktūru, ņemiet vērā, kāda veida aģentu veidojat, savu tehnisko pieredzi un to, kā struktūra darbosies ar jūsu esošajiem rīkiem un sistēmām.

3. Apmācības datu apkopošana un sagatavošana

Augstas kvalitātes apmācības dati ir būtiski svarīgi efektīvu AI aģentu veidošanai. Tie ietver strukturētus datus, nestrukturētu tekstu, attēlus vai vēsturiskus ierakstus. Kad dati ir savākti, tos nepieciešams iztīrīt, lai novērstu kļūdas vai neatbilstības. Daudzos gadījumos dati ir jāmarķē, lai palīdzētu aģentam precīzi apgūt modeļus. Datu rūpīga sagatavošana nodrošinās labāku veiktspēju un uzticamākus rezultātus.

4. AI aģenta noformēšana un izveide

Ir laiks izstrādāt aģenta arhitektūru. Definējiet, kā tas saņems ievades, apstrādās informāciju un radīs izvades. Izveidojiet loģiku, kas savieno izvēlēto modeli ar datiem, sistēmām vai lietotājiem, ar kuriem tas mijiedarbosies. Tas var ietvert lietotāja interfeisus, API vai notikumu trigerus. Skaidrs dizains palīdzēs nodrošināt, ka aģents darbojas uzticami un konsekventi.

5. Pārbaudiet, precizējiet un validējiet AI aģentu

Kad jūsu AI aģents ir darbībā, sekojiet šiem soļiem, lai testētu, validētu un uzlabotu tā veiktspēju laika gaitā.

Pārbaudiet aģentu. Vispirms novērtējiet, kā aģents darbojas dažādos scenārijos. Izmantojiet metodes, piemēram, vienību testēšanu, lietotāju testēšanu vai A/B testēšanu, lai novērtētu tā atbildes gan uz tipiskām, gan ārkārtas ievadēm. Tas palīdz nodrošināt tā uzticamību pirms plašākas izvietošanas.

Validējiet aģentu. Salīdziniet aģenta izvades ar gaidāmajiem rezultātiem vai kritērijiem. Ja tas nedarbojas kā nepieciešams, veiciet mērķtiecīgas izmaiņas tā loģikā, darbplūsmās vai datu avotos. Šis solis palīdz pārliecināties, ka aģents sniedz precīzas un noderīgas atbildes.

Pārraugiet un precizējiet. Pēc testēšanas un validācijas turpiniet pārraudzīt aģenta darbību reālos scenārijos. Savāciet atsauksmes no lietotājiem un nozares ekspertiem un veiciet pakāpeniskus uzlabojumus laika gaitā. Pat nelielas izmaiņas var būtiski palielināt tā efektivitāti un uzticamību.

6. Publicējiet AI aģentu savā esošajā sistēmā

Integrējiet aģentu savās esošajās sistēmās un darbplūsmās. Tas var ietvert savienošanu ar biznesa rīkiem vai komunikācijas platformām. Mērķis ir padarīt aģentu pieejamu pareizajām personām vai procesiem, lai tas sniegtu vērtību, netraucējot ikdienas operācijām.

7. Apmāciet savu komandu

Lai gan AI aģenti var veikt daudz uzdevumu, cilvēka iesaiste ir svarīga. Pārliecinieties, ka darbinieki saprot, kā aģents iekļaujas viņu darbplūsmās un kad pārskatīt vai pielāgot tā izvades. Nodrošiniet apmācības sesijas vai dokumentāciju, lai palīdzētu komandai efektīvi izmantot aģentus un ievērot atbildīga mākslīgā intelekta izmantošanas principus.

8. Nepārtraukti pārraugiet veiktspēju, lai optimizētu ietekmi

Pēc AI aģenta palaišanas turpiniet sekot tā veiktspējai. Izmantojiet veiktspējas datus un lietotāju atsauksmes, lai vadītu regulāras atjaunināšanas un uzlabojumus. Tas palīdz aģentam saglabāt precizitāti, efektivitāti un atbilstību jūsu mainīgajiem mērķiem un darbplūsmām.

AI aģentu izveide, lai palielinātu jūsu organizācijas efektivitāti

AI aģenti pārveido komandu darbu. Veicot atkārtotus uzdevumus, atbalstot lēmumu pieņemšanu un uzlabojot informācijas plūsmu, tie palīdz cilvēkiem koncentrēties uz svarīgāko darbu. Sava AI aģenta izveide prasa rūpīgu plānošanu, pareizos rīkus un nepārtrauktu apmācību. Taču rezultāts ir sistēma, kas attīstās kopā ar jūsu organizāciju un atbalsta jūsu mērķus.

AI aģenti jau palīdz komandām sasniegt rezultātus dažādās nozarēs, palīdzot organizācijām uzlabot klientu apkalpošanu, samazināt izmaksas un pārvaldīt riskus. Sāciet darbu ar Copilot, lai uzzinātu, kā mākslīgā intelekta palīgs darbam un aģenti var atbalstīt jūsu organizāciju.
Resursi

Pārlūkot vairāk resursu

Sieviete sēž pie galda, turot krūzi ar melnu kafiju un skatoties uz klēpjdatoru.
Infografika

Kas ir aģents?

Uzziniet, kā aģenti izmanto mākslīgo intelektu, lai automatizētu un izpildītu uzņēmējdarbības procesus.
Skatīt infografiku
Sieviete sēž uz dīvāna, strādājot ar klēpjdatoru, un aiz viņas ir kaķis.
Pārskats

AI aģentu stāvoklis

Uzziniet par pieciem jauniem AI aģentu izmantošanas veidiem Forrester Research pārskatā.
Iegūt pārskatu
Persona sēž pie galda ar lielu monitoru, kurā redzamas diagrammas un grafiki, un klēpjdatoru ar datiem.
Video

Copilot Studio aģentu spektrs

Uzziniet, kā viegli noformēt aģentus saviem unikālajiem un dažādajiem biznesa procesiem.
Skatīties video

Bieži uzdotie jautājumi

  • AI aģenta izveides izmaksas var būtiski atšķirties atkarībā no sarežģītības, nepieciešamajiem rīkiem un infrastruktūras. Vienkāršiem lietošanas veidiem izmaksas var būt ierobežotas līdz mākoņdatošanas un krātuves izmaksām. Sarežģītākiem projektiem var būt nepieciešami izstrādātāju resursi, licencēšanas maksa un pastāvīga uzturēšana. Mākoņa platformas, piemēram, Microsoft Azure, piedāvā mērogojamas cenu iespējas, lai palīdzētu pārvaldīt šīs izmaksas.
  • Kamēr iepriekšējiem risinājumiem bija nepieciešama izstrādes kompetence, mūsdienu mazkoda rīki un bezkoda rīki, piemēram, Copilot Studio, ļauj parastiem izstrādātājiem veidot AI aģentus bez iepriekšējām kodēšanas prasmēm. Lai nodrošinātu sarežģītāku funkcionalitāti, profesionāli izstrādātāji var izmantot tādus rīkus kā Azure AI Foundry, lai pielāgotu un pārvaldītu mākslīgā intelekta vadītas lietojumprogrammas.
  • Laika grafiks ir atkarīgs no projekta apjoma. Vienkāršus aģentus var izstrādāt dažu dienu laikā, izmantojot jau esošas mazkoda vai bezkoda platformas. Sarežģītāki vai pielāgoti aģenti var prasīt vairākas nedēļas vai ilgāk, lai tos izstrādātu, apmācītu, testētu un integrētu. Pastāvīga precizēšana parasti ir procesa daļa.
  • Lielākā daļa organizāciju sāk ar esošām struktūrām, jo tās samazina izstrādes laiku un nodrošina iebūvētu funkcionalitāti. Izstrāde no nulles nodrošina lielāku pielāgojamību, bet prasa vairāk laika un kompetences. Struktūras izmantošana parasti ir labākā izvēle, ja vien nav ļoti specializētu vajadzību.
  • Azure AI Foundry nodrošina plašu rīku diapazonu AI aģentu veidošanai, tostarp Visual Studio, GitHub un Copilot Studio. Šie rīki ļauj visiem lietotājiem veidot aģentus visā izstrādātāju spektrā. Lai uzzinātu vairāk, pārlūkojiet šos pakāpeniskos norādījumus par AI programmu un aģentu izstrādi pakalpojumā Azure.
Sekot produktam Microsoft 365