Как да създадете и обучите ИИ агенти

Преглед на ИИ агентите

ИИ агентите помагат на екипите да оптимизират работата, като автоматизират и изпълняват бизнес процеси чрез естествени езикови команди и данни. Това ръководство обхваща как работят те, реални приложения и как да изградите и обучите ИИ агенти, които да подкрепят вашата организация.

Ключови изводи

ИИ агентите опростяват задачите, оптимизират операциите и помагат за намаляване на разходите и ръчната работа.
Организациите използват ИИ агенти, за да се справят с трудни предизвикателства като подобряване на обслужването на клиенти, управление на риска и прогнозиране на тенденции.
Създаването на ИИ агент изисква ясно планиране, подходящи инструменти и внимателно обучение и тестване.
Съществуващите рамки улесняват изграждането на ИИ агенти, адаптирани към специфичните нужди на вашия екип.
Свързването на ИИ агентите с вашите системи и обучението на вашия екип осигурява по-гладко приемане и по-добри резултати.
Постоянният мониторинг поддържа ИИ агентите точни, ефективни и съобразени с променящите се бизнес цели.

Какво представляват агентите с ИИ?

ИИ агентите са ИИ инструменти, които автоматизират и изпълняват бизнес процеси, работейки заедно с или от името на човек, екип или организация. Те са проектирани да помагат на хората да работят по-ефективно – било то чрез отговаряне на въпроси, организиране на информация или подпомагане при изпълнението на многостъпкови процеси. Те варират от прости агенти с подканващ отговор до напълно автономни агенти, които могат да управляват цели работни потоци от начало до край. Когато са базирани на данните на вашата организация, агентите улесняват използването на инструменти и информация без ръчно търсене, сортиране или превключване между системи.

ИИ агентите помагат за намаляване на повтарящите се задачи, разбират сложна информация и улесняват ежедневната работа. Това освобождава време за екипите да се съсредоточат върху планиране, решаване на проблеми и вземане на решения.

Създаването на ИИ агент изисква няколко важни стъпки. Трябва да решите какво трябва да прави агентът, да изберете рамка за изграждането му и да му осигурите достъп до правилната информация. Също така са необходими ясни насоки, за да се поддържа правилният курс. След като агентът е създаден, той преминава през процес на обучение, който включва обратна връзка, тестови изпълнения и малки корекции, за да се уверите, че работи добре и подкрепя целите на вашия екип.

За още по-бързо стартиране предварително изградени агенти предлагат предимство – те са готови за използване и конфигуриране веднага, за да опростят процеса на стартиране.

Видове ИИ агенти

Има няколко вида ИИ агенти, всеки с различна роля:

Агенти за извличане на информация намират данни от надеждни източници, анализират ги и връщат ясни отговори на въпросите на потребителите.
Агенти за задачи автоматизират действия и работни потоци – като изпращане на актуализации или генериране на отчети – за да намалят ръчната, повтаряща се работа.
Автономни агенти работят независимо към постигане на цели, коригират плановете си при нужда и ескалират, когато е необходим човешки принос.

Всеки тип ИИ агент има различни силни страни в зависимост от вашите цели – но всички са създадени да подпомагат организациите в оптимизирането на начина им на работа.

Как организациите използват ИИ агенти

Оперативна ефективност и намаляване на разходите

Екипите могат да използват ИИ агенти за ежедневни задачи като въвеждане на данни, отчитане или проследяване на инвентар. Това им помага да работят по-бързо и да отделят по-малко време за ръчна работа. Този вид автоматизация не само ускорява операциите – тя намалява времето, което вашият екип прекарва в повтаряща се работа, като същевременно намалява разходите без да жертва точността.

Например, организации от сектори като финанси, Здравеопазване и производство използват ИИ агенти за задачи като въвеждане на данни, обслужване на клиенти и предиктивна поддръжка. Близо 70 процента от компаниите в Fortune 500 използват Microsoft 365 Copilot за справяне с повтарящи се и рутинни задачи – и AI агентите са готови да помогнат на организациите да отидат още по-далеч, като автоматизират определени задачи (или цели работни потоци) от ваше име.

Използвайки ИИ агенти в действие, компаниите започват да виждат повишаване на продуктивността и спестяване на разходи в задните офиси и други поддържащи функции.

Обслужване на клиенти

Екипите за обслужване на клиенти използват ИИ агенти, задвижвани от изкуствен интелект, за да обработват големи обеми заявки по-бързо и по-последователно. Тези агенти отговарят на често задавани въпроси, насочват по-сложни проблеми към подходящия човек и освобождават човешките агенти да се съсредоточат върху по-персонализирана подкрепа.

В различни индустрии – от електронна търговия и банкиране до хотелиерство – AI агенти като чатботи помагат за намаляване на времето за изчакване, подобряване на качеството на отговорите и повишаване на удовлетвореността на клиентите. Например, използвайки Copilot Studio, екипът на ABN AMRO създаде агент, който помага на клиентите на банката с всичко – от отключване на дебитна карта до промяна на лимита за теглене на банкомат.

Анализ на данни

ИИ агентите подпомагат вземането на решения чрез анализ на големи обеми данни в реално време и посочване на тенденции, рискове или възможности. Това улеснява екипите да действат бързо и уверено, особено при работа с бързо променящи се пазари или сложна информация.

Например, екипите изграждат ИИ агенти, които идентифицират промени в поведението на клиентите, следят представянето на веригата за доставки или прогнозират пазарни тенденции. В сферата на финансовите услуги тези агенти подпомагат анализа на портфейли и моделирането на риска. В търговията на дребно те помагат за коригиране на цени или наличности въз основа на сезонни модели или местно търсене. Това са само няколко примера за това как ИИ агентите могат да предоставят навременни прозрения, които подкрепят по-умни и по-бързи решения.

Управление на риска и съответствие

Спазването на регулации и управлението на риска може да отнема много време – но ИИ агентите могат да помогнат. Те следят данните в реално време, сигнализират за аномалии и проследяват модели на съответствие, намалявайки риска от скъпи грешки или пропуски.

В индустрии като Здравеопазване, финанси и енергетика ИИ агентите могат да се използват за откриване на потенциални измами, проследяване на промени в регулаторните изисквания и регистриране на дейности по съответствие. Това помага на екипите да откриват проблеми рано и да избягват санкции, като същевременно дава на ръководството повече увереност, че ключовите процеси се спазват

Как да Как да създадете и обучите свои собствени ИИ агенти

Създаването и обучението на собствени ИИ агенти е процес стъпка по стъпка, който изисква внимателно планиране, проектиране и оценка. Ето десет ключови стъпки, които да ви насочат в процеса на разработка, докато се учите как да изграждате ИИ агенти и да ги обучавате за уникалните цели на вашата организация.

1. Идентифицирайте конкретни случаи на използване и определете целта и обхвата на агента

Започнете с ясно определяне на това, което ИИ агентът трябва да прави. Попитайте се: Каква задача ще изпълнява? Какъв проблем решава? Какъв резултат целите? Определете ясни граници за ролята му, включително какво трябва и какво не трябва да прави. Идентифицирайте ограниченията, какъв вид данни ще му трябват и кои метрики ще определят успеха. Отделянето на време за отговор на тези въпроси ще положи здрава основа за останалата част от проекта.

2. Изберете рамката и инструментите за ИИ агент, които съответстват на вашите нужди

След това изберете рамките и инструментите за ИИ агент, които най-добре подкрепят вашите цели. Популярни опции включват Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel и библиотеки с отворен код като Hugging Face Transformers. Някои са по-подходящи за задачи с естествен език, докато други предлагат повече гъвкавост или мащабируемост.

За да изберете рамка, обмислете какъв тип агент изграждате, вашите технически умения и как рамката ще работи с вашите съществуващи инструменти и системи.

3. Съберете и подгответе обучителни данни

Висококачествените тренировъчни данни са от съществено значение за изграждането на ефективни ИИ агенти. Това включва структурирани данни, неструктуриран текст, изображения или исторически записи. След събирането данните трябва да бъдат почистени, за да се премахнат грешки или несъответствия. В много случаи данните трябва да бъдат етикетирани, за да помогнат на агента да научи моделите точно. Внимателната подготовка на данните ще доведе до по-добра производителност и по-надеждни резултати.

4. Проектирайте и изградете ИИ агента

Време е да проектирате архитектурата на агента. Определете как агентът ще получава входни данни, ще обработва информацията и ще генерира изход. Изградете логика, която свързва избрания от вас модел с данните, системите или потребителите, с които ще взаимодейства. Това може да включва потребителски интерфейси, API или събитийни тригери. Ясният дизайн ще помогне да се гарантира, че агентът може да функционира надеждно и последователно.

5. Тествайте, усъвършенствайте и валидирайте ИИ агента

След като вашият ИИ агент е активен, следвайте тези стъпки, за да тествате, валидирате и усъвършенствате неговата производителност с течение на времето.

Тествайте агента. Започнете с оценка на представянето на агента в различни сценарии. Използвайте методи като модулно тестване, потребителско тестване или A/B тестване, за да оцените отговорите му както при типични, така и при гранични входни данни. Това помага да се гарантира, че агентът функционира надеждно преди по-широко внедряване.

Валидирайте агента. Сравнете изходите на агента с очакваните резултати или еталони. Ако не работи според нуждите, направете целенасочени актуализации на логиката, работните потоци или източниците на данни. Тази стъпка помага да се потвърди, че агентът генерира точни и полезни отговори.

Наблюдавайте и усъвършенствайте. След тестване и валидиране продължете да наблюдавате поведението на агента в реални ситуации. Събирайте обратна връзка от потребители и експерти по темата и правете постепенни подобрения с течение на времето. Дори малки корекции могат значително да повишат ефективността и надеждността му.

6. Публикувайте ИИ агента във вашата съществуваща система

Интегрирайте агента във вашите текущи системи и работни потоци. Това може да включва свързване с бизнес инструменти или комуникационни платформи. Целта е агентът да бъде достъпен за правилните хора или процеси, за да предоставя стойност без да нарушава ежедневните операции.

7. Обучете екипа си

Въпреки че ИИ агентите могат да изпълняват много задачи, човешкото участие е важно. Уверете се, че служителите разбират как агентът се вписва в техните работни потоци и кога да преглеждат или коригират неговите изходи. Осигурете обучителни сесии или документация, за да помогнете на вашия екип да използва агентите ефективно и да следва принципите за отговорен ИИ.

8. Непрекъснато наблюдавайте производителността, за да оптимизирате въздействието

След като ИИ агентът е активен, следете как се представя. Използвайте данни за производителността и обратна връзка от потребителите, за да насочвате редовни актуализации и подобрения. Това помага агентът да остане точен, ефективен и съобразен с вашите развиващи се цели и работни потоци.

Изграждане на ИИ агенти за повишаване на ефективността на вашата организация

ИИ агентите променят начина, по който екипите работят. Като поемат повтарящи се задачи, подпомагат вземането на решения и подобряват потока на информация, те помагат на хората да се съсредоточат върху най-важната работа. Изграждането на собствен ИИ агент изисква внимателно планиране, правилните инструменти и непрекъснато обучение. Но резултатът е система, която расте с вашата организация и подкрепя вашите цели.

ИИ агентите вече помагат на екипи да постигат резултати в различни индустрии, като подпомагат организациите да подобрят обслужването на клиенти, да намалят разходите и да управляват рисковете. Започнете с Copilot, за да разгледате как асистент с ИИ за работа и агенти могат да подкрепят вашата организация.

Ресурси

Разгледайте още ресурси

Жена, седяща на маса, държаща чаша черно кафе и гледаща към лаптоп.

Инфографика

Какво представлява агентът?

Вижте как агентите използват ИИ, за да автоматизират и изпълняват бизнес процеси.

Прегледайте инфографиката

Жена, седяща на диван, работеща на лаптоп, с котка зад нея.

Доклад

Състоянието на AI агентите

Разгледайте пет нови случая на използване на AI агент в този доклад на Forrester Research.

Получете доклада

Лице, седящо на бюро с голям монитор, показващ диаграми и графики, и лаптоп с данни,

Видео

Спектърът от агенти с Copilot Studio

Научете как лесно да проектирате агенти за вашите уникални и разнообразни бизнес процеси.

Гледайте видеото

Цената за изграждане на ИИ агент може да варира значително в зависимост от сложността, необходимите инструменти и инфраструктурата. За прости приложения разходите може да се ограничат до такси за облачни изчисления и съхранение. По-сложните проекти може да изискват ресурси на разработчици, лицензионни такси и текуща поддръжка. Облачни платформи като Microsoft Azure предлагат мащабируеми ценови опции, които помагат за управление на тези разходи.
Докато предишните решения изискваха експертиза в разработката, днес нискокодови и безкодови инструменти като Copilot Studio правят лесно за граждански разработчици да създават ИИ агенти без предварителни умения за кодиране. За по-напреднала функционалност професионалните разработчици могат да използват инструменти като ИИ на Azure Foundry за персонализиране и управление на приложения, задвижвани от ИИ.
Времевата рамка зависи от обхвата на проекта. Прости агенти могат да бъдат разработени за няколко дни, използвайки вече съществуващи нискокодови или безкодови платформи. По-сложни или персонализирани агенти може да отнемат няколко седмици или повече за проектиране, обучение, тестване и интеграция. Постоянното усъвършенстване обикновено е част от процеса.
Повечето организации започват с вече съществуващи рамки, тъй като те намаляват времето за разработка и предоставят вградена функционалност. Изграждането от нулата предлага повече персонализация, но изисква повече време и експертиза. Използването на рамка обикновено е по-добрият избор, освен ако нямате много специализирани нужди.
ИИ на Azure Foundry предоставя набор от инструменти за изграждане на ИИ агенти, включително Visual Studio, GitHub и Copilot Studio. Тези инструменти дават възможност на всички потребители да създават агенти в целия спектър на разработчиците. За да научите повече, разгледайте това стъпка по стъпка ръководство за разработване на ИИ приложения и агенти в Azure.

Следвайте Microsoft 365