7 anledningar att använda multi-agent system

 

Det är värt investeringen eftersom AI-agentsystem erbjuder många fördelar. Till skillnad från enkla prompts i verktyg som ChatGPT, som ger snabba men ofta ytliga svar, kan multi-agentsystem hantera komplexa, arbetsflöden i fler steg utan ständig mänsklig inblandning.

 

Dessa multi-agentsystem arbetar helt autonomt: de utbyter information självständigt i bakgrunden, använder verktyg som är anpassade efter deras uppgifter och övervakar samt förbättrar ständigt resultaten. I denna lösningsprocess säkerställer en koordinerande agent att varje aspekt hanteras av den mest lämpliga specialistagenten. Som ett resultat gör agentiska arbetsflöden det möjligt att automatisera relevanta processer inom marknadsföring och försäljning betydligt mer effektivt än traditionella, enkla interaktioner med AI-system.

 

Ett exempel: En kund bokar en flygresa till New York. Nu ombeds ett multi-agentssystem från flygbolaget att skapa ett personligt uppföljningsmejl till henne. Kunddataagenten förser teamet med befintliga insikter. Forskningsagenten, som är expert på internetsökningar, upptäcker att ett stort julshoppingevent äger rum i New York vid denna tidpunkt. Han söker också efter lämpliga shoppingtips, hotell och evenemang som är tillgängliga vid denna årstid. Den samlade informationen skickas till skrivassistenten, som sedan skapar en varumärkes- och kundorienterad text. E-postmeddelandet granskas av varumärkessäkerhetsagenten. Och koordineringsagenten styr gruppchatten mellan de enskilda specialisterna. Genom iterativa cykler når AI-teamet slutligen fram till ett högst personligt uppföljningsmejl till kunden.

 

7 anledningar att använda multi-agentssystem

 

1. Kvalitetssäkring

Enkla AI-system ger ofta generiska eller delvis felaktiga svar, vilket gör att medarbetare måste granska och justera resultaten. Detta är varken effektivt eller produktivt. Multi-agentsystem som inkluderar varumärkessäkerhets- och fördomsagenter, samt agenter för efterlevnad och dataskydd, säkerställer kvalitet och redigerar sig själva.

 

2. Skalbarhet

AI-agentteam kan slutföra många uppgifter parallellt. Detta påskyndar processerna och minskar flaskhalsar, samtidigt som chefer kan skala upp uppgifter och projekt utan att öka personalstyrkan.

 

3. Flexibilitet

Den flexibla användningen av stora och små språkmodeller, som har olika styrkor och svagheter, möjliggör flexibilitet i optimeringen av kostnader, kvalitet och hastighet för hela systemet.

 

4. Specialisering

Olika agenter i teamet använder olika modeller, datakällor och verktyg. Modellerna de använder kan vara explicit optimerade för sitt ändamål. I princip kombinerar agenterna sina styrkor och löser även komplexa uppgifter betydligt mer effektivt.

 

5. Personalisering

AI-agenter möjliggör högst personliga kundupplevelser. Detta beror på att de analyserar kundbeteenden, preferenser och feedback och genererar individuellt innehåll i realtid. Detta möjliggör verklig skalning jämfört med regelbaserade system med förproducerade innehållsmoduler.

 

6. Adaptiv inlärningsförmåga

AI-agenter har ett korttids- och ett långtidsminne. Detta innebär att de lär sig vid varje uppgift och ständigt förbättras. Denna anpassning till aktuella kundbehov eller marknadsutvecklingar gör agentsystem extremt effektiva, agila, lyhörda och framtidssäkra.

 

7. Kostnadseffektivitet

Genom att automatisera uppgifter med multi-agentsystem kan varumärken minska sina driftskostnader. Dessutom använder agentiska arbetsflöden befintliga resurser extremt effektivt, vilket förbättrar den övergripande kostnadseffektiviteten.

 

Multi-agentsystem blir oumbärliga i modern marknadsföring och varumärkeshantering: de förbättrar inte bara kvalitet och effektivitet, utan möjliggör också personliga kundupplevelser, snabba reaktioner på marknadsförändringar och låga kostnader. De som satsar på agentiska arbetsflöden idag kommer att säkra en långsiktig konkurrensfördel i den digitala världen.

 

Författare: Sebastian Küpers, Chief Transformation Officer, Plan.Net Group