Ano ang Agentic AI Workflows?

Ang agentic AI ay gumagalaw gamit ang real-time na datos, gumagawa ng sariling desisyon na may kaunting gabay mula sa tao. Narito ang lahat ng dapat mong malaman tungkol sa agentic AI workflows.

Ano ang agentic AI workflows?

Ang agentic AI workflows ay mga prosesong pinapagana ng awtonomong AI agents na kayang magsagawa ng mga gawain, magdesisyon, at umangkop sa nagbabagong kalagayan nang mag-isa, ayon sa itinakdang mga tuntunin o layunin.

Halimbawa, ang workflow na pinapagana ng AI sa supply chain ay maaaring magpahayag ng demand, magpaigi ng mga ruta, at mag-automate ng muling paglalagay ng stock, habang ang sistema ng pag-iskedyul sa kalusugan ay maaaring mahusay na magtalaga ng mga appointment batay sa kakayahan ng doktor, kagustuhan ng pasyente, at mga rekurso ng klinika.

Paano Gumagana ang Agentic AI Workflows

Ang agentic AI workflows ay dinisenyo para aktibong pamahalaan ang mga gawain sa pamamagitan ng pagsusuri ng datos, paggawa ng desisyon, at pagsasagawa ng aksyon na may kaunting interbensyon ng tao.

Tingnan natin kung paano gumagana ang mga workflow na ito gamit ang halimbawa ng sistema ng pag-schedule ng appointment sa healthcare.

1. Unawain ang layunin at konteksto

Ang agentic AI workflow ay dinisenyo na may malinaw na layunin at mga parameter bilang gabay sa operasyon nito.

Sa kasong ito, ang layunin ay mahusay na mag-iskedyul ng mga appointment ng pasyente sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa kakayahan ng doktor, kagustuhan ng pasyente, at mga rekurso ng klinika.

Ang AI agent ay naka-programa upang maunawaan ang mga partikular na tuntunin at konteksto ng operasyon nito, kabilang ang oras ng klinika, espesyalisasyon ng doktor, at kasaysayan ng pasyente.

2. Suriin ang live na datos

Patuloy na sinusuri ng AI agent ang live na datos, kabilang ang mga update kung aling mga doktor ang nagpaalam na may sakit, o kung aling mga appointment ang na-reschedule.

Halimbawa, kung may doktor na naging available dahil sa kanselasyon, pinoproseso ito ng AI agent upang matukoy kung aling mga pasyente ang maaaring makinabang sa bagong bakanteng oras.

3. Gumawa ng sariling desisyon

Batay sa nasuring datos, tinatasa ng AI agent ang mga opsyon at kusang nagdedesisyon kung ano ang pinakamainam na hakbang.

Halimbawa, kung may pasyenteng nagkansela sa mismong araw ng appointment, kusa nang tinutukoy ng AI agent kung sino sa mga pasyente ang malamang na tatanggap ng biglaang appointment. Maaaring magsimula ito sa pagtawag sa mga pasyenteng may agarang pangangailangang medikal hanggang may pumayag at kayang dumalo.

4. Kusang isagawa ang mga gawain

Pagkatapos, inabisuhan ng AI agent ang pinakaangkop na mga pasyente, ina-update ang iskedyul ng doktor, at kinukumpirma ang appointment—lahat ito nang hindi na kailangan ng input mula sa tao.

Mga Halimbawa ng Paggamit ng Agentic AI Workflows

Malawak ang aplikasyon ng agentic AI workflows sa iba’t ibang industriya, na nagdudulot ng malalaking pagbabago. Narito ang ilang halimbawa:

Sales

Mula sa simpleng pag-deploy ng sales chatbot bilang kasangkapan sa pakikipag-ugnayan sa customer hanggang sa pagpapatupad ng ganap na automated na proseso ng benta, binabago ng agentic AI workflows ang paraan ng pakikipag-ugnayan ng negosyo sa mga customer.

Maaaring magbigay ang AI chatbots ng agarang sagot sa mga tanong ng customer, magrekomenda ng produkto batay sa kasaysayan ng pag-browse, at gumabay sa mga user sa proseso ng pagbili. Ang mga paalala tungkol sa naiwanang cart o mga alok na may takdang oras ay nakakatulong upang walang mapalampas na pagkakataon sa benta.

Marketing

Binabago ng agentic AI workflows, gaya ng chatbot marketing, ang marketing sa pamamagitan ng paghahatid ng personalisadong promosyon, pagsusuri ng live na datos, at pag-optimize ng abot.

Nakikipag-ugnayan ang mga chatbot sa mga customer gamit ang angkop na interaksyon, nagrerekomenda ng produkto, at nagpapadala ng paalala para sa mga naiwanang cart.

Sa mga panahong mataas ang benta tulad ng holiday sales, awtomatikong inaangkop ng mga ito ang mga promosyon upang mapalaki ang kita sa pamamagitan ng:

• Mga rekomendasyon ng produkto
• Personal na diskwento
• Agarang pag-aadjust ng promosyon

Kalusugan

Pinapadali ng agentic AI workflows ang pag-schedule ng appointment ng pasyente sa pamamagitan ng pag-optimize ng availability ng doktor at pagpapabuti ng kasiyahan ng pasyente.

Ang mga workflow na ito ay kusang nagpapadala ng paalala, nagre-reschedule ng appointment kung kinakailangan, at inuuna ang mga pasyente batay sa pangangailangan at partikular na kalagayan sa kalusugan.

Pamamahala ng supply chain

Ang real-time na pagtataya ng demand at dynamic na pamamahala ng imbentaryo ay dalawang pangunahing paraan kung paano binabago ng agentic AI workflows ang supply chain management. Ginagamit ng mga workflow na ito ang live na datos upang mabawasan ang pagkaantala, mapababa ang gastos, at mapahusay ang kahusayan sa bawat yugto ng supply chain.

Halimbawa, maaaring mahulaan ng AI agent ang biglang pagtaas ng demand at awtomatikong i-adjust ang antas ng imbentaryo upang matugunan ang mga pagbabagong ito. Sa mga kaganapan tulad ng Black Friday na karaniwang mataas ang demand, inaasahan na ito ng AI agents at kusang dinadagdagan ang antas ng imbentaryo.

Mga Uri ng Agentic AI Workflows

Iba-iba ang uri ng agentic AI workflows, na bawat isa ay dinisenyo upang tugunan ang partikular na pangangailangan ng negosyo at mga proseso ng operasyon.

Conversational AI workflows

Ang conversational AI workflows, tulad ng ginagamit sa AI-powered assistants, ay gumagabay sa mga user sa sunud-sunod na interaksyon batay sa konteksto, layunin, at kasaysayan ng interaksyon.

Dinisenyo ang mga workflow na ito upang magbigay ng personalisado at episyenteng karanasan sa pamamagitan ng pag-aasahan ng pangangailangan ng user at kusang pag-aangkop ng tugon.

Halimbawa, ang AI-powered na customer support workflow ay kayang tugunan ang mga karaniwang tanong, tulad ng pag-track ng order o pag-aayos ng account, sa pamamagitan ng paggabay sa user sa serye ng mga tanong na naaayon sa konteksto.

Maari nitong i-escalate ang mas komplikadong isyu sa mga human agent habang nagbibigay ng detalyadong kasaysayan ng usapan. Ang mataas na chatbot containment rates, na sumusukat sa porsyento ng interaksyon na nalulutas nang walang tulong ng tao, ay nagpapakita ng tagumpay ng mga workflow na ito sa pagbabawas ng gastos at pagpapabilis ng tugon.

Multi-agent systems (MAS)

Sa multi-agent systems (MAS), maraming AI agent ang sabay-sabay na gumagana sa iisang kapaligiran upang lutasin ang masalimuot at magkakaugnay na problema.

Ginagamit ng MAS ang agentic AI workflows upang magpalitan ng datos ang mga agent, mag-koordina ng aksyon, at gumawa ng sama-samang desisyon sa real time, na nagpapadali sa paghahati ng gawain at pagtamo ng iisang layunin.

Halimbawa, maaaring gumamit ang isang retail business ng MAS para pamahalaan ang awtonomong delivery fleet, kung saan nagtutulungan ang maraming delivery drone o self-driving na sasakyan upang mapabilis ang oras at ruta ng paghahatid.

Pinapayagan ng mga sistemang ito ang mga sasakyan na mag-usap at umangkop sa real-time na kalagayan, tulad ng pagsasara ng kalsada o pagbabago ng panahon, upang matiyak ang episyente at napapanahong paghahatid.

Reinforcement learning (RL) agents

Ang mga reinforcement learning (RL) agent ay natututo sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali, inaangkop ang kanilang mga desisyon batay sa gantimpala o parusa na natatanggap mula sa kanilang mga aksyon.

Halimbawa, sa robotics ng bodega, maaaring i-optimize ng RL agent ang galaw ng robotic arm para mas mahusay at episyente ang pagpili at pag-iimpake ng mga item. Sa simula, maaaring magkamali ang agent, tulad ng maling pagtantya sa paglalagay ng isang item, ngunit sa paglipas ng panahon, natututuhan nito ang pinakamabisang mga galaw at aksyon sa pamamagitan ng pag-maximize ng gantimpala para sa matagumpay na mga gawain.

Etikal na Agentic AI Workflows

Ang lumalaking awtonomiya ng agentic AI workflows ay nangangailangan ng masusing etikal na pag-iisip, lalo na kapag ipinapasok ang teknolohiya sa mga sensitibong industriya gaya ng healthcare chatbots o AI agents sa sektor ng pananalapi.

Maaaring makasama ang mga sistemang walang regulasyon, tulad ng mga nag-aautomat ng pagtanggi sa healthcare claims, sa mga tao at makasira ng tiwala ng publiko kung uunahin ang episyensya kaysa kapakanan ng tao.

Dapat bigyang-diin ng etikal na workflows ang pagiging bukas, pananagutan, at pagiging patas, na may malinaw na paliwanag sa mga desisyon at matibay na pangangasiwa upang umayon sa mga pinahahalagahan ng lipunan.

Halimbawa, sa MAS na namamahala ng awtonomong delivery fleet, dapat tiyakin ng mga etikal na alituntunin na hindi isinasakripisyo ang kaligtasan o accessibility para lang sa episyensya.

Bagamat napakalaki ng potensyal ng agentic AI workflows, kailangang idisenyo ang mga ito na nakasentro sa tao.

Simulan ang paggamit ng Agentic AI Workflows

Binabago ng agentic AI workflows ang mga operasyon ng negosyo sa pamamagitan ng paggamit ng datos upang maagap na makagawa at magsakatuparan ng mga desisyon.

Ang mga workflow na pinapagana ng Botpress ay tumulong sa mga kumpanyang tulad ng Waiver Group na makamit ang 25% pagtaas ng leads sa loob ng tatlong linggo at nagbigay-daan sa hostifAI na pamahalaan ang 75% ng mga usapan ng customer nang walang interbensyon ng tao.

Handa ka na bang gamitin ang lakas ng agentic AI workflows para sa mas matalinong operasyon ng negosyo?

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

FAQs

1. Lahat ba ng AI agent ay likas na agentic?

Hindi, hindi lahat ng AI agent ay agentic. Nagiging “agentic” lang ang isang AI agent kapag kaya nitong magdesisyon nang mag-isa, magbago ayon sa sitwasyon, at magpatuloy sa mga layunin nang walang gabay. Maraming simpleng agent ang sumusunod lang sa nakatakdang mga patakaran o daloy nang walang sariling awtonomiya.

2. Kaya bang gumana ng agentic AI workflows sa magulo o hindi tiyak na mga sitwasyon?

Oo, idinisenyo ang agentic AI workflows para gumana sa hindi tiyak na mga sitwasyon gamit ang real-time na datos at kakayahang magdesisyon nang naaayon. Gayunman, nakadepende ang bisa nito sa datos ng pagsasanay at mga feedback loop na ginagamit.

3. Ano ang mga teknikal na kailangan para makabuo ng agentic AI workflow?

Para makabuo ng agentic AI workflow, kailangan mo ng mahusay na AI model (tulad ng LLM o reinforcement learning agent), access sa real-time na datos, balangkas para tukuyin ang mga layunin at limitasyon, at integration layer (karaniwang APIs o low-code platforms) para ikonekta ito sa mga kaugnay na sistema.

4. Paano ko malalaman kung ang proseso ng negosyo ko ay angkop para sa agentic automation?

Ang proseso ng negosyo mo ay angkop para sa agentic automation kung kailangan nitong umangkop sa iba't ibang input o paulit-ulit na gawain na hindi nangangailangan ng tuloy-tuloy na paghusga ng tao. Ang mga proseso tulad ng pag-triage ng mga request o pag-ruruta ng mga lead ay malalakas na kandidato.

5. Paano sinusukat ang performance ng isang agentic AI workflow?

Sinusukat ang performance ng agentic AI workflow gamit ang tagumpay sa gawain, bilis ng pagtugon, pagbawas ng gastos, dalas ng interbensyon ng tao, at mga marka ng kasiyahan ng gumagamit.