Мы полагаемся на поисковые системы, чтобы найти информацию каждый день, но что, если есть лучший способ?

Вместо того, чтобы вручную собирать детали из нескольких источников, агенты искусственного интеллекта могут сделать для вас тяжелую работу.

Они не просто получают информацию. Они анализируют, организуют и персонализируют это в режиме реального времени.

Эта статья исследует:

• Как агенты искусственного интеллекта помогают предприятиям создавать более персонализированный опыт клиентов.
• Ключевые компоненты и рамки, стоящие за агентами, основанными на AI.
• Как многоагентные системы могут сотрудничать для решения сложных задач.

От поиска информации до интеллектуального решения проблем

Агенты ИИ представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как мы взаимодействуем с ИИ.

Как бренды, мы выходим за рамки пассивного поиска информации-медленный процесс сбора данных вручную с различных веб-сайтов-к активному решению проблем, где мультимодальные данные плавно адаптируются к предпочтительному интерфейсу в режиме реального времени.

Представьте себе мир, где несколько независимых агентов ИИ сотрудничают для завершения сложных рабочих процессов.

Эксперты промышленности ожидают значительных трансформаций из -за агентов искусственного интеллекта. Вот что они говорят:

• Сатья Наделла: Агенты ИИ будут активно предвидеть потребности пользователей и плавно помогать.
• Билл Гейтс: Агенты ИИ управляют наиболее значимым преобразованием программного обеспечения с момента графических пользовательских интерфейсов.
• Дженсен Хуан: ИТ -отделы управляют агентами ИИ так, как человеческие ресурсы управляют сотрудниками.
• Джефф Безос: Агенты ИИ выступают в качестве цифровых ропилотов, улучшая ежедневные взаимодействия.
• Gartner: Объем поисковой системы снизится на 25% к 2026 году, поскольку чат -боты ИИ и виртуальные агенты революционизируют взаимодействие с клиентами.

Сегодня бренды имеют значительную возможность использовать агентов искусственного интеллекта в качестве интеллектуальных товарищей по команде, что позволяет предприятиям предоставлять гипер-личностные впечатления.

По мере того, как развиваются агенты ИИ и технологии, мы уходим от трудоемких усилий по сбору информации вручную.

В будущем агенты искусственного интеллекта будут взаимодействовать друг с другом, собирать соответствующие данные, организовывать их в соответствии с предпочтениями пользователя и беспрепятственно доставлять их — создавая более быстрый и более эффективный опыт.

Копайте глубже: освоение ИИ и маркетинга: руководство для начинающих

Чтобы понять, как агенты искусственного интеллекта обеспечивают этот интеллектуальный, в реальном времени, нам нужно разбить их основные компоненты.

Давайте рассмотрим анатомию агентов ИИ и то, как каждый слой способствует их функциональности.

Анатомия агентов ИИ

Агенты ИИ предназначены для расширения возможностей LLM за счет включения дополнительных функций.

У агентов есть четыре слоя:

• Фундамент слой.
• Приложение слой.
• Управление слой.
• Уровень данных.

Агент ИИ обычно состоит из следующих компонентов:

• Память: Хранят прошлые взаимодействия и обратную связь, чтобы обеспечить контекстуально актуальные ответы. Память находится в уровне данных.
• Инструменты/платформа: Получает данные в реальном времени и взаимодействует с внутренними базами данных. Выбранные инструменты и платформы являются частью уровня приложения.
• Планирование: Использует методы рассуждения, чтобы разбить сложные задачи на более простые шаги.
• Действия: Выполняет задачи на основе понимания LLMS и других источников.
• Критика: Предоставляет петлю обратной связи для действий на основе различных вариантов использования, чтобы обеспечить точность.
• Персона: Адаптируется к различным ролям, таким как исследователь, писатель контента или агент поддержки клиентов.

Планирование, действия, критика и идентификация персоны происходят на уровне управления.

Рамки для построения агентов ИИ

Существует много структур, доступных для создания агентов ИИ и многоагентных систем, каждый из которых обслуживает различную потребность:

• Автоген (Microsoft): Фокусируется на разговорном ИИ и автоматизации.
• Кривай: Разработано для ролевых агентов, которые эффективно сотрудничают.
• Лангграф: Структурные взаимодействия агента в модели на основе графика.
• Рой (Openai): В первую очередь для образовательных целей.
• Лангхейн: Популярная структура, позволяющая агентам ИИ работать с LLMS и другими инструментами.

Каждая платформа предлагает уникальные преимущества, основанные на варианте использования задач, масштабируемости и сложности.

Многоагентные системы ИИ и их важность

Многоагентная система состоит из нескольких агентов искусственного интеллекта, работающего беспрепятственно, каждый из которых выполняет различную функцию для совместной решения проблем.

Эти системы особенно полезны для обработки сложных сценариев, где может бороться один агент ИИ.

Ниже приведен простой пример многоагентной системы:

• Агент по обработке запросов: Разбивает вопрос на несколько частей.
• Агент поиска: Получает соответствующие данные из внутренних источников.
• Агент проверки: Проверяет ответ на различные параметры, такие как голос бренда и намерения запроса.
• Форматирующий агент: Структуры ответа соответствующим образом.

Этот структурированный подход к распределению обязанностей среди агентов обеспечивает более точные и интеллектуальные ответы при одновременном сокращении ошибок.

Прежде чем изучить, как агенты ИИ обеспечивают персонализацию в реальном времени, давайте посмотрим, почему традиционных методов уже недостаточно.

Копайте глубже: Оптимизация ИИ: как оптимизировать свой контент для поиска ИИ и агентов

Почему персонализация с двигателем ИИ очень важна

По мере снижения доступности данных и ожидания пользователей растут, предприятия больше не могут полагаться на традиционные методы, чтобы понять намерения клиента.

Вдали от сторонних куки, рост контента с нулевым кликом и спрос на в реальном времени, адаптированный опыт сделал персонализацию, управляемую ИИ, необходимость.

ИИ позволяет предприятиям анализировать поведение, прогнозировать намерения и обеспечивать динамический, персонализированный опыт в масштабе-от поиска и социальных до электронной почты и взаимодействий на месте.

В отличие от статической персонализации, ИИ адаптируется в режиме реального времени, обеспечивая актуальность для каждой точки контакта с клиентом.

Поскольку традиционные стратегии теряют эффективность, агенты искусственного интеллекта предлагают более умный, более масштабируемый способ привлечения и конвертации аудитории.

Ты глубже: Как увеличить доходы от маркетинга с помощью персонализации, подключения и данных

Предоставление персонализированного опыта с агентами по поиску и чату

Современные веб-сайты больше не являются универсальными. Они обеспечивают захватывающий опыт, адаптированный к намерениям каждого посетителя.

Агенты ИИ обеспечивают это с помощью двух ключевых подходов:

Поисковые агенты

Традиционные поиски на сайте полагались на ключевые слова и фильтры, которые имеют ограничения с помощью мультимодальных поисков (например, голоса или визуального) и длинных запросов.

Они также требуют большего количества кликов пользователей, увеличивая вероятность отказа от поиска.

Поисковые агенты, способствующие ИИ, преодолевают эти проблемы, предоставляя более интуитивно понятный и эффективный опыт поиска на месте.

Агенты чата

Ранние чат-боты AI ответили, используя предварительно запрограммированные сценарии или существующий контент веб-сайта.

Сегодня продвинутые чат -агенты предлагают персональный опыт с использованием данных аудитории. Они могут:

• Создайте подробные профили пользователей.
• Понять намерение пользователя, анализируя исторические взаимодействия и данные о покупке.
• Учитесь на подобных взаимодействиях, чтобы задать соответствующие последующие вопросы.
• Адаптировать опыт на месте в режиме реального времени в зависимости от поведения пользователей.
• Информировать межканальные маркетинговые стратегии, такие как электронная почта, социальная, оплачиваемая и ретаргетинг, используя идеи, собранные от взаимодействия с пользователями.

Агенты искусственного интеллекта также предлагают персонализацию специфической для отрасли. Бренды могут реализовать:

• Цифровые маркетинговые агенты автоматизации.
• Агенты по поддержке клиентов.
• Специализированные решения, такие как:
  • Агенты по оценке финансового риска.
  • Автомобильные инвентаризации агентов по управлению.

Персонализировать или погибнуть

Многие компании по -прежнему рассматривают персонализацию как необязательную.

В действительности, без индивидуального опыта трафик и конверсии снижаются, что приведет к более высоким маркетинговым затратам и снижению рентабельности инвестиций, поскольку необходимо больше расходов для привлечения, привлечения и конвертации посетителей.

Для повышения эффективности персонализация с AI предлагает масштабируемое, интеллектуальное и адаптивное решение.

Dig Deefer: гипер-личность в PPC: использование данных для предоставления адаптированных рекламных переживаний