Chúng ta dựa vào các công cụ tìm kiếm để tìm thông tin mỗi ngày, nhưng nếu có một cách tốt hơn thì sao?
Thay vì thu thập thông tin chi tiết theo cách thủ công từ nhiều nguồn, các tác nhân AI có thể thực hiện những công việc nặng nhọc thay bạn.
Chúng không chỉ thu thập thông tin. Họ phân tích, sắp xếp và cá nhân hóa thông tin theo thời gian thực.
Bài viết này khám phá:
Các tác nhân AI đại diện cho sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta tương tác với AI.
Là các thương hiệu, chúng ta đang chuyển từ việc truy xuất thông tin thụ động - một quá trình chậm chạp thu thập dữ liệu thủ công từ nhiều trang web khác nhau - sang giải quyết vấn đề chủ động, trong đó dữ liệu đa phương thức thích ứng liền mạch với giao diện ưa thích theo thời gian thực.
Hãy tưởng tượng một thế giới nơi nhiều tác nhân AI độc lập cộng tác để hoàn thành các quy trình công việc phức tạp.
Các chuyên gia trong ngành dự đoán sự chuyển đổi đáng kể do các tác nhân AI. Đây là những gì họ phải nói:
Khi các tác nhân AI và công nghệ phát triển, chúng ta đang dần thoát khỏi nỗ lực tốn thời gian là thu thập thông tin theo cách thủ công.
Trong trong tương lai, các tác nhân AI sẽ tương tác với nhau, thu thập dữ liệu có liên quan, sắp xếp dữ liệu để phù hợp với sở thích của người dùng và phân phối dữ liệu một cách liền mạch – tạo ra trải nghiệm nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Tìm hiểu sâu hơn: Làm chủ AI và tiếp thị: Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu
Để hiểu cách các tác nhân AI cung cấp những trải nghiệm thông minh, theo thời gian thực này, chúng ta cần phân tích các thành phần cốt lõi của chúng.
Hãy cùng khám phá cấu trúc của các tác nhân AI và cách mỗi lớp đóng góp vào chức năng của chúng.
Các tác nhân AI được thiết kế để nâng cao khả năng của LLM bằng cách kết hợp các chức năng bổ sung.
Các tác nhân có bốn lớp:
Một tác nhân AI thường bao gồm các thành phần sau:
Có nhiều khuôn khổ để xây dựng các tác nhân AI và hệ thống đa tác nhân, mỗi khuôn khổ đáp ứng một nhu cầu khác nhau:
Hệ thống đa tác nhân bao gồm nhiều tác nhân AI hoạt động liền mạch, mỗi tác nhân thực hiện một chức năng riêng biệt để cùng nhau giải quyết các vấn đề.
Các hệ thống này đặc biệt hữu ích để xử lý các tình huống phức tạp mà một tác nhân AI đơn lẻ có thể gặp khó khăn.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản về hệ thống đa tác nhân:
Trước khi khám phá cách các tác nhân AI cung cấp cá nhân hóa theo thời gian thực, hãy cùng xem lý do tại sao các phương pháp truyền thống không còn đủ nữa.
Tìm hiểu sâu hơn: Tối ưu hóa AI: Cách tối ưu hóa nội dung của bạn cho tìm kiếm AI và các tác nhân
Khi tính khả dụng của dữ liệu giảm và kỳ vọng của người dùng tăng lên, các doanh nghiệp không còn có thể dựa vào các phương pháp truyền thống để hiểu ý định của khách hàng.
Sự thay đổi khỏi cookie của bên thứ ba, sự gia tăng của nội dung không cần nhấp và nhu cầu về trải nghiệm theo thời gian thực, được điều chỉnh đã khiến cá nhân hóa do AI thúc đẩy trở thành điều cần thiết.
AI cho phép các doanh nghiệp phân tích hành vi, dự đoán ý định và cung cấp trải nghiệm năng động, được cá nhân hóa ở quy mô lớn - từ tìm kiếm và mạng xã hội đến email và tương tác trên trang web.
Không giống như cá nhân hóa tĩnh, AI thích ứng theo thời gian thực, đảm bảo tính liên quan trên mọi điểm tiếp xúc với khách hàng.
Với chiến lược mất hiệu quả, các tác nhân AI cung cấp một cách thông minh hơn, có khả năng mở rộng hơn để thu hút và chuyển đổi đối tượng.
Tìm hiểu sâu hơn: Cách tăng doanh thu tiếp thị của bạn bằng cá nhân hóa, kết nối và dữ liệu
Các trang web hiện đại không còn là một kích thước phù hợp với tất cả. Chúng cung cấp những trải nghiệm nhập vai được điều chỉnh theo ý định của từng khách truy cập.
Các tác nhân AI cho phép điều này thông qua hai cách tiếp cận chính:
Các tìm kiếm trên trang web truyền thống dựa vào từ khóa và bộ lọc, có những hạn chế với các tìm kiếm đa phương thức (như giọng nói hoặc hình ảnh) và các truy vấn đuôi dài.
Chúng cũng yêu cầu nhiều lần nhấp của người dùng hơn, làm tăng khả năng từ bỏ tìm kiếm.
Các tác nhân tìm kiếm hỗ trợ AI khắc phục những thách thức này bằng cách cung cấp trải nghiệm tìm kiếm tại chỗ trực quan và hiệu quả hơn.
Các chatbot AI ban đầu phản hồi bằng các tập lệnh được lập trình sẵn hoặc nội dung trang web hiện có.
Ngày nay, các tác nhân trò chuyện tiên tiến cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu đối tượng. Họ có thể:
Nhiều doanh nghiệp vẫn coi cá nhân hóa là tùy chọn.
Trên thực tế, nếu không có trải nghiệm được cá nhân hóa, lưu lượng truy cập và chuyển đổi sẽ giảm, dẫn đến chi phí tiếp thị cao hơn và ROI thấp hơn vì cần chi tiêu nhiều hơn để thu hút, tương tác và chuyển đổi khách truy cập.
Để cải thiện hiệu quả, cá nhân hóa hỗ trợ AI cung cấp giải pháp có khả năng mở rộng, thông minh và thích ứng.
Đào sâu hơn: Siêu cá nhân hóa trong PPC: Sử dụng dữ liệu để cung cấp trải nghiệm quảng cáo được thiết kế riêng
Thay vì thu thập thông tin chi tiết theo cách thủ công từ nhiều nguồn, các tác nhân AI có thể thực hiện những công việc nặng nhọc thay bạn.
Chúng không chỉ thu thập thông tin. Họ phân tích, sắp xếp và cá nhân hóa thông tin theo thời gian thực.
Bài viết này khám phá:
- Cách các tác nhân AI giúp doanh nghiệp tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn.
- Các thành phần và khuôn khổ chính đằng sau các tác nhân hỗ trợ AI.
- Cách các hệ thống đa tác nhân có thể cộng tác để giải quyết các tác vụ phức tạp.
Từ truy xuất thông tin đến giải quyết vấn đề thông minh
Các tác nhân AI đại diện cho sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta tương tác với AI.
Là các thương hiệu, chúng ta đang chuyển từ việc truy xuất thông tin thụ động - một quá trình chậm chạp thu thập dữ liệu thủ công từ nhiều trang web khác nhau - sang giải quyết vấn đề chủ động, trong đó dữ liệu đa phương thức thích ứng liền mạch với giao diện ưa thích theo thời gian thực.
Hãy tưởng tượng một thế giới nơi nhiều tác nhân AI độc lập cộng tác để hoàn thành các quy trình công việc phức tạp.
Các chuyên gia trong ngành dự đoán sự chuyển đổi đáng kể do các tác nhân AI. Đây là những gì họ phải nói:
- Satya Nadella: Các tác nhân AI sẽ chủ động dự đoán nhu cầu của người dùng và hỗ trợ liền mạch.
- Bill Gates: Các tác nhân AI đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi phần mềm quan trọng nhất kể từ giao diện người dùng đồ họa.
- Jensen Huang: Các phòng CNTT đang quản lý các tác nhân AI theo cách mà nguồn nhân lực quản lý nhân viên.
- Jeff Bezos: Các tác nhân AI hoạt động như những phi công phụ kỹ thuật số, nâng cao các tương tác hàng ngày.
- Gartner: Lượng công cụ tìm kiếm sẽ giảm 25% vào năm 2026 khi các chatbot AI và các tác nhân ảo cách mạng hóa các tương tác với khách hàng.
Khi các tác nhân AI và công nghệ phát triển, chúng ta đang dần thoát khỏi nỗ lực tốn thời gian là thu thập thông tin theo cách thủ công.
Trong trong tương lai, các tác nhân AI sẽ tương tác với nhau, thu thập dữ liệu có liên quan, sắp xếp dữ liệu để phù hợp với sở thích của người dùng và phân phối dữ liệu một cách liền mạch – tạo ra trải nghiệm nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Để hiểu cách các tác nhân AI cung cấp những trải nghiệm thông minh, theo thời gian thực này, chúng ta cần phân tích các thành phần cốt lõi của chúng.
Hãy cùng khám phá cấu trúc của các tác nhân AI và cách mỗi lớp đóng góp vào chức năng của chúng.
Cấu trúc của các tác nhân AI
Các tác nhân AI được thiết kế để nâng cao khả năng của LLM bằng cách kết hợp các chức năng bổ sung.
Các tác nhân có bốn lớp:
- Lớp nền tảng.
- Lớp ứng dụng.
- Lớp quản lý.
- Lớp dữ liệu.
- Bộ nhớ: Lưu trữ các tương tác và phản hồi trong quá khứ để cung cấp các phản hồi có liên quan theo ngữ cảnh. Bộ nhớ nằm trong lớp dữ liệu.
- Công cụ/Nền tảng: Truy xuất dữ liệu thời gian thực và tương tác với cơ sở dữ liệu nội bộ. Các công cụ và nền tảng được chọn là một phần của lớp ứng dụng.
- Lập kế hoạch: Sử dụng các kỹ thuật lập luận để chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành các bước đơn giản hơn.
- Hành động: Thực hiện các tác vụ dựa trên thông tin chi tiết từ LLM và các nguồn khác.
- Phê bình: Cung cấp vòng phản hồi cho các hành động dựa trên các trường hợp sử dụng khác nhau để đảm bảo độ chính xác.
- Persona: Thích ứng với các vai trò khác nhau, chẳng hạn như trợ lý nghiên cứu, người viết nội dung hoặc nhân viên hỗ trợ khách hàng.
Các khuôn khổ để xây dựng các tác nhân AI
Có nhiều khuôn khổ để xây dựng các tác nhân AI và hệ thống đa tác nhân, mỗi khuôn khổ đáp ứng một nhu cầu khác nhau:
- AutoGen (Microsoft): Tập trung vào AI đàm thoại và tự động hóa.
- CrewAI: Được thiết kế cho các tác nhân nhập vai có thể cộng tác hiệu quả.
- LangGraph: Cấu trúc các tương tác của tác nhân trong mô hình dựa trên đồ thị.
- Swarm (OpenAI): Chủ yếu dùng cho mục đích giáo dục.
- LangChain: Một khuôn khổ phổ biến cho phép các tác nhân AI làm việc với LLM và các công cụ khác.
Hệ thống AI đa tác nhân và tầm quan trọng của chúng
Các hệ thống này đặc biệt hữu ích để xử lý các tình huống phức tạp mà một tác nhân AI đơn lẻ có thể gặp khó khăn.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản về hệ thống đa tác nhân:
- Tác nhân xử lý truy vấn: Chia câu hỏi thành nhiều phần.
- Tác nhân truy xuất: Lấy dữ liệu có liên quan từ các nguồn nội bộ.
- Tác nhân xác thực: Xác minh phản hồi theo các tham số khác nhau như giọng điệu thương hiệu và ý định truy vấn.
- Tác nhân định dạng: Cấu trúc phản hồi một cách phù hợp.
Trước khi khám phá cách các tác nhân AI cung cấp cá nhân hóa theo thời gian thực, hãy cùng xem lý do tại sao các phương pháp truyền thống không còn đủ nữa.
Tìm hiểu sâu hơn: Tối ưu hóa AI: Cách tối ưu hóa nội dung của bạn cho tìm kiếm AI và các tác nhân
Tại sao cá nhân hóa hỗ trợ AI lại cần thiết
Khi tính khả dụng của dữ liệu giảm và kỳ vọng của người dùng tăng lên, các doanh nghiệp không còn có thể dựa vào các phương pháp truyền thống để hiểu ý định của khách hàng.
Sự thay đổi khỏi cookie của bên thứ ba, sự gia tăng của nội dung không cần nhấp và nhu cầu về trải nghiệm theo thời gian thực, được điều chỉnh đã khiến cá nhân hóa do AI thúc đẩy trở thành điều cần thiết.
AI cho phép các doanh nghiệp phân tích hành vi, dự đoán ý định và cung cấp trải nghiệm năng động, được cá nhân hóa ở quy mô lớn - từ tìm kiếm và mạng xã hội đến email và tương tác trên trang web.
Không giống như cá nhân hóa tĩnh, AI thích ứng theo thời gian thực, đảm bảo tính liên quan trên mọi điểm tiếp xúc với khách hàng.
Với chiến lược mất hiệu quả, các tác nhân AI cung cấp một cách thông minh hơn, có khả năng mở rộng hơn để thu hút và chuyển đổi đối tượng.
Tìm hiểu sâu hơn: Cách tăng doanh thu tiếp thị của bạn bằng cá nhân hóa, kết nối và dữ liệu
Cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa với các tác nhân tìm kiếm và trò chuyện
Các trang web hiện đại không còn là một kích thước phù hợp với tất cả. Chúng cung cấp những trải nghiệm nhập vai được điều chỉnh theo ý định của từng khách truy cập.
Các tác nhân AI cho phép điều này thông qua hai cách tiếp cận chính:
Các tác nhân tìm kiếm
Các tìm kiếm trên trang web truyền thống dựa vào từ khóa và bộ lọc, có những hạn chế với các tìm kiếm đa phương thức (như giọng nói hoặc hình ảnh) và các truy vấn đuôi dài.
Chúng cũng yêu cầu nhiều lần nhấp của người dùng hơn, làm tăng khả năng từ bỏ tìm kiếm.
Các tác nhân tìm kiếm hỗ trợ AI khắc phục những thách thức này bằng cách cung cấp trải nghiệm tìm kiếm tại chỗ trực quan và hiệu quả hơn.
Các tác nhân trò chuyện
Các chatbot AI ban đầu phản hồi bằng các tập lệnh được lập trình sẵn hoặc nội dung trang web hiện có.
Ngày nay, các tác nhân trò chuyện tiên tiến cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu đối tượng. Họ có thể:
- Xây dựng hồ sơ người dùng chi tiết.
- Hiểu ý định của người dùng bằng cách phân tích các tương tác lịch sử và dữ liệu mua hàng.
- Học hỏi từ các tương tác tương tự để đặt các câu hỏi theo dõi có liên quan.
- Điều chỉnh trải nghiệm tại chỗ theo thời gian thực dựa trên hành vi của người dùng.
- Thông báo các chiến lược tiếp thị đa kênh - chẳng hạn như email, mạng xã hội, trả phí và nhắm mục tiêu lại - bằng cách sử dụng thông tin chi tiết thu thập được từ các tương tác của người dùng.
- Các tác nhân tự động hóa tiếp thị kỹ thuật số.
- Các tác nhân trò chuyện hỗ trợ khách hàng.
- Các giải pháp chuyên biệt, như:Các tác nhân đánh giá rủi ro tài chính.
- Các tác nhân quản lý hàng tồn kho ô tô.
Cá nhân hóa hoặc diệt vong
Nhiều doanh nghiệp vẫn coi cá nhân hóa là tùy chọn.
Trên thực tế, nếu không có trải nghiệm được cá nhân hóa, lưu lượng truy cập và chuyển đổi sẽ giảm, dẫn đến chi phí tiếp thị cao hơn và ROI thấp hơn vì cần chi tiêu nhiều hơn để thu hút, tương tác và chuyển đổi khách truy cập.
Để cải thiện hiệu quả, cá nhân hóa hỗ trợ AI cung cấp giải pháp có khả năng mở rộng, thông minh và thích ứng.
Đào sâu hơn: Siêu cá nhân hóa trong PPC: Sử dụng dữ liệu để cung cấp trải nghiệm quảng cáo được thiết kế riêng
