代理AI，你可能听说过。

事实上，如果你完全熟悉客户服务和客户体验技术领域，那么在过去的六个月里，你将无法避免这种情况。

60年代有披头士狂热，90年代有神奇宝贝热潮，2010年代有韩国流行音乐，但2020年代似乎将由人工智能主导。

代理人工智能或人工智能代理是这项技术的最新迭代。

事实上，去年年底，Salesforce首席执行官Marc Benioff将代理人工智能描述为人工智能的下一阶段，这表明大型语言模型（LLM）可能很快就会过时。

虽然代理人工智能的潜力和普及是不可否认的，但ComputerTalk的首席软件架构师Chris Bardon建议对Benioff的言论持保留态度。

Bardon承认，尽管LLM有局限性，但它们处理自然语言任务的能力对人工智能的未来至关重要。

“游戏规则改变者”一词经常被提及，但Bardon在联络中心领域工作了21年，与任何人一样，他有资格对真正影响该行业的技术发表评论。

他回忆起LLM如何使ComputerTalk等公司将AI集成提升到一个新的水平：

“在过去的几年里，真正发生变化的是能够将我们已经拥有的所有东西都放在上面，然后在上面构建大型语言模型。

“LLMs基本上是事物之上的额外魔法层。”

制造魔法

尽管Bardon显然是LLM力量的倡导者，但他仍然承认这项技术存在局限性。

他认为，LLM的核心只是“真正擅长一件事”：象征性预测。该技术的主要功能是根据给定的输入生成下一个最可能的单词，因为它缺乏真正的知识、技能或独立推理。

尽管存在这些限制，或者几乎是因为这些限制，LLM对AI代理的功能至关重要。

Bardon声称，拥有一个专门设计用于做一件事的代理的想法并不新鲜，事实上它已经存在了十多年，但今天的关键区别是将LLM作为一项基础技术进行集成。

与传统的人工智能系统不同，现代代理人工智能通过自然语言界面运行，使交互更加直观和适应性更强。

以前，编排多个AI代理需要结构化的工作流程或预定义的管理层。

现在，代理可以使用自然语言进行自组织和通信，从而实现更灵活和动态的方法，正如Bardon解释的那样：

“现在，通过使用自然语言，你可以开始说，‘我要描述一个代理，我要用自然语言描述它们的能力。’这个代理将使用自然语言与它必须做的事情进行交互。”

“它将使用自然语言与其他拥有自己LLM的代理进行交互。”

对于Bardon来说，虽然人工智能代理可能是一个闪亮的新玩具，但当你剥开这些层时，大多数大型供应商仍然在使用相同的LLM，这意味着这项技术短期内不会有任何进展。

ComputerTalk如何最大化人工智能

值得注意的是，当涉及到人工智能和LLMs时，Bardon不仅仅是空谈，他还身体力行。

这在ComputerTalk的新CCaaS平台ice 15中最为明显。

该解决方案利用LLM的语义搜索功能，使平台能够执行基于意义的查询，而不仅仅依赖于关键字匹配，从而从知识库中更准确、更直观地检索信息。

ice 15还使用生成式人工智能（GenAI）来分析客户互动。例如，它可以总结记录，从对话中提取关键问题和答案，并在整个互动过程中跟踪客户情绪。

这种分析由LLM提供支持，优化了搜索知识库的过程，并生成了更符合上下文的响应。

此外，ice 15基于人工智能驱动的见解提供实时行动。

Bardon详细介绍了这是15款的最大变化：

“它需要所有这些功能，并实时提供它们；这是最大的区别。”

“在之前的ice平台上，我们有老派的、基于语法的实时语音识别，但现在我们所做的是将全新的云模型应用于实时流式语音识别。”

“这意味着我们能够使用最新的技术扬声器来分离转录，并实时向客户提供转录。”

然后，LLM提示可用于识别关键时刻，如客户问题，并触发引导代理的响应。

简而言之，ice 15通过将人工智能的力量与可定制的平台相结合来增强联络中心的运营，从而脱颖而出。

该公司使用LLM进行实时、情境感知的交互，并专注于智能知识管理，为企业提供了一种强大的工具来改善客户服务并简化运营。