在Enterprise Connect 2024的供应商间行走，就像观看一系列魔术表演——令人印象深刻的演示让我想知道幕后发生了什么。一个又一个展位自豪地展示了代理人工智能解决方案，这些解决方案承诺自主的客户服务代理能够独立推理、战略规划和自适应解决问题。演示很流畅，营销材料很光滑，承诺也很宏大。但问题是：我所目睹的大部分都不是人工智能。这是聪明的聊天机器人拥抱最新的流行语。

在这个前所未有的技术进步时期，我注意到了一些我从未想过会看到的事情：营销领先于现代人工智能技术。

在我们深入了解我的不满之前，让我们先确定一下真正的代理人工智能意味着什么，因为这个词在Enterprise Connect上被严重破坏了。Forrester Research将代理软件描述为具有以下特征：

•反思——机器人评估其任务绩效并找到改进方法的能力。

•规划——机器人理解需要执行的要求和任务以实现更高层次目标的能力。

•记忆——能够保持状态，知道机器人在流程中的位置，以便它能够以正确的顺序处理业务。

•工具使用–利用外部资源（如其他机器人程序）或对后端系统进行API调用的能力。

•多代理协作——核心机器人协调多个机器人活动的能力，允许系统将任务分解为组件，并拥有不同的流程来管理各种任务的执行。

•自主性——这是上述结果，一个可以执行复杂任务的自主代理。

承诺与问题

真正的代理人工智能对客户自助服务的潜在好处是巨大的，真正令人兴奋的。想象一下，可以主动识别客户挫折模式并响应客户需求的系统。例如，人工智能代理可能能够提供折扣以应对轻微的客户挫折。

这些系统理论上可以提供全天候的复杂问题解决方案，处理目前需要人工干预的复杂多问题场景，并不断优化自身以获得更好的客户结果。效率的提高和客户满意度的提高将是革命性的。

但是，正如我们在Enterprise Connect中“忽略幕后的人”所教给我们的那样，我们还没有做到这一点。几个基本障碍阻碍了代理人工智能为客户自助服务应用程序做好准备：

•可靠性差距：尽管当前的人工智能系统具有令人印象深刻的能力，但在一致性和准确性方面仍存在困难。要实现自动化，任何流程都需要定义良好并记录在案，但情况往往并非如此。当自主代理出错时，与传统系统故障相比，客户体验灾难的可能性呈指数级增长。

•控制悖论：客户服务要求严格遵守品牌声音、合规要求和升级协议。真正的自主权和公司控制权造成了尚未解决的固有紧张关系。

•集成挑战：代理人工智能需要与多个后端系统无缝集成，实时访问客户数据，以及跨平台执行操作的能力，自20世纪90年代初我构建屏幕抓取交互式语音响应应用程序以来，这个问题一直困扰着客户服务。工具使用MCP等协议，以及A2A和ACP等代理集成选项。这些能力在这里提供了希望，但这些新兴的通信标准还有很长的路要走。

生成式人工智能什么时候变得不酷了？这就是我脾气暴躁的状态真正发挥作用的地方。当供应商吹捧他们的代理人工智能梦想时，生成式人工智能正在整个联络中心做自己的事情，总结通话，分析互动，给座席质量评分，帮助座席知道下一步该做什么。它没有做的是与客户交谈。尽管这项技术是可访问的，并且明显有效，但采用速度仍然令人沮丧地缓慢。大多数自助服务实施仍然依赖于基于规则的聊天机器人，这些聊天机器人让客户感到沮丧，而不是帮助他们。

出于某种原因，面对那些认为生成式人工智能驱动的聊天机器人太不可预测且未经证实而无法摆在客户面前的客户，供应商正在通过推荐一种更不可预测的全新技术来做出回应。

营销确实领先于现代人工智能技术。但是，摘下我那副脾气暴躁的眼镜，可能性真的很大。

让我们来谈谈当我们将生成式人工智能的当前优势与代理能力的未来前景相结合时可能会发生什么——这是一种可以彻底改变客户自助服务的混合方法。想象一下，在一个系统中，生成式人工智能通过自然、情境化的交互来处理客户对话，这些交互让人感觉真正有帮助，而不是机器人。同样的系统可以生成个性化的解释，调整其沟通风格以匹配客户偏好，并对复杂的查询提供详细、准确的回应。

现在，对战略要素的新兴代理能力进行分层。该系统可以独立地优先处理多个客户问题，制定考虑可用资源和政策约束的解决策略，甚至在规定的参数范围内进行谈判，以达成互惠互利的结果。

生成组件确保客户感到被倾听和理解，而代理元素则提供战略思维和决策，从而创造出真正令人满意的解决方案。即使是我最脾气暴躁的一面，一想到这种潜力也会感到兴奋。

这让我对当前的市场动态产生了根本性的沮丧。供应商正在直接推广代理人工智能功能——对于客户服务应用来说，这项技术在很大程度上仍然是理论性的——同时在很大程度上将忽略了生成式人工智能在自助服务方面尚未开发的巨大潜力。

结果如何？失望的客户、沮丧的IT团队，以及错失了利用可以提供即时价值的技术的机会。这不仅仅是一个技术问题，也是一个战略误判，减缓了客户体验创新的真正进展。

所以，我的建议是：今天专注于GenAI。你的重点和精力可能更多地是与你的法律团队合作，让他们相信你的新机器人可以安全部署，你可能需要你的供应商提供帮助。它能解释为什么你应该相信它的护栏，并确保软件能做你想做的事情吗。这是值得的。GenAI可以在传统方法所需时间的一小部分内实现更好的客户体验。尝试使用代理AI。如果你对GenAI感到紧张，你会对代理有很多恐惧。这并不意味着你不应该在实验室里使用它，所以你不需要依靠脾气暴躁的人的文章来获得对软件的见解。