基于效用的代理会评估多个因素之间的权衡，以找到最佳解决方案。这些代理会权衡结果，考虑速度、成本和满意度。
- 实用代理对于平衡效率和质量至关重要，可确保在复杂场景中获得最佳结果。
- 例如，客户服务代理可能会优先考虑呼叫解决速度，同时保持对话质量。
通过整合基于实用性的逻辑，Convin 的 AI 电话呼叫可 博彩数据 帮助企业将运营成本降低 60%，在效率和服务质量之间实现完美平衡。它能够优化客户互动，确保在不同用例中实现一致的结果。
5. 学习代理：通过经验进行适应
学习型代理通过分析新数据和修改其流程，根据经验进行调整和改进。这些代理不断进化，使其在动态环境中非常有效。
- 他们根据过去的互 知识型代理在呼叫中心的应用 动改进自己的行动，确保提高准确性和相关性。
- 例如，代理通过从反复出现的客户投诉中学习来增强其解决根本问题的能力。
Convin 的 AI 电话呼叫功能结合了知识和学习能力，使符合销售条件的潜在客户数量增加了 60%。它通过适应新的客户数据来改进其方法，从而提高参与度和转化率。
知识型代理的适用范围：多功能性和逻辑性的结合
人工智能中基于知识的代理集成了结构化推理、适应性和数据驱动的决策，弥补了这些代理类型之间的差距。它们是多功能工具，能够基于结构化知识和实时输入进行逻辑推理、学习和行动。
- 这些代理处理需要结 业务主管 合逻辑、适应性和上下文理解的复杂任务。
- 它们在呼叫中心的应用包括解决查询、自动化流程和提高客户满意度。
Convin 的 AI 电话呼叫通过结合推理、结构化知识和学习体现了这种多功能性。它能够在处理入站和出站呼叫的同时实现10 倍的转化率，展示了基于知识的代理的变革力量。