Agentic 是一种人工智能，旨在自主行动，做出决策并采取行动以实现特定目标。被动（或现在的“传统”）人工智能会响应直接命令。Agentic 人工智能会独立分析情况，决定其响应方式，并根据反馈进行改进。
Agentic AI 诞生于生成式 AI 和 LLM 研究的进步、大规模数据可用性的提高以及对能够更自主地处理复杂任务的 AI 系统日益增长的需求。它是 AI 的下一个前沿，并将改变各行各业的生产力和运营方式。
Agentic AI 的主要特征
独立：它具有一定程度的独立性，提供推理并做出实时决策，无需人工输入 目标导向：代理人工智能追求特定的目标或任务，通常由其初始编程、用户输入或通过自适应学习来定义 适应性：根据实时数据动态调整，创造量身定制的独特体验 协作：AI 代理可以与其他 AI 代理协作或移交任务。当对话陷入僵局或达到升级参数时，它们还可以向人工代理报到或移交给人工代理联络中心如何应用 Agentic AI
包括微软和 Salesforce 在内的大型、有影响力的公司正在投资代理 AI，这凸显了市场对该技术的信心。此功能在 CX 中的潜力巨大，可以在企业与客户之间创建更加个性化、高效和响应迅速的互动。在这里，我们探讨了代理 AI 在 CX 中可以发挥的一些作用：
1. 提供个性化的客户互动
动态个性化：Agentic AI 可以根据实时数据、行为模式和过去的互动，自主为个人客户定制产品推荐、内容或服务。 主动参与：通过分析客户数据，Agentic AI 可以预测客户的需求，并提供相关的优惠、支持或信息2. 确保自动化、智能化的客户支持
24/7 自助服务：AI 通过随时随地可用的解决方案改变了客户服务。Agentic AI 正在提升自助服务水平 – 管理常见问题解答和自助服务门户，以便客户能够根据自己的条件获取所需的信息 对话式人工智能和虚拟助手：同样，这种新型人工智能有助于数字代理与客户进行更像人类的互动，并处理更复杂的任务。代理式人工智能可以解释上下文、适应对话流程并独立解决问题，从而创造无缝的客户支持体验Agentic AI 还可以更好地管理虚拟代理和人工代理之间的交接。
人工智能代理非常清楚自己能处理什么、不能处理什么。如果有人提出的问题超出了他们的专业知识范围，他们就会知道应该交给人类。他们还能感知情绪——比如某人生气、沮丧或悲伤——并以此作为交接的信号，让体验更加人性化和支持性。
虚拟代理还可以在以下用例中向人类提出问题：
“当客户提出特定请求（例如 10% 的折扣）且客服人员不确定他们是否有权批准该请求时，这种情况可以上报给 AI 主管，其中可能涉及人类决策者。客服人员通过向人类主管发送详细信息来传达背景信息，包括有关客户个人资料、请求性质和提供原因的信息，确保在保持效率的同时做出明智的决策。”
3. 实时决策和问题解决
与联络中心互动的客户需要做出合理且快速的决策。Agentic AI 通过以下方式提升实时决策和问题解决能力：
自动化日常任务：需要重置密码或跟踪订单？AI 可以快速处理。客户是否遇到了更复杂的问题，或者情绪分析显示他们感到沮丧？这时，代理 AI 会将呼叫转交给人工代理，以提供所需的同理心和解决方案。 热情交接：agentic AI 为人类代理提供所有相关背景信息，例如客户的个人资料、之前的互动、当前的问题以及已经采取的任何步骤——这避免了客户重复，并确保代理之间的顺利、高效过渡。4. 无缝全渠道体验
跨多种渠道的统一客户视图：agentic AI 可以整合多种渠道的数据（包括门店访问、之前的电话、社交媒体和电子邮件），以提供完整的信息。因此，无论客户使用哪个平台，都可以从上次中断的地方继续对话或互动一致的体验：这种对客户的整体视图还使agentic AI 能够在所有客户接触点提供一致、可靠的 CX5. 预测客户洞察和趋势分析
人工智能驱动的洞察力改变了客户体验领域，随着 agentic AI 的整合，这种趋势将继续下去。这里的关键区别在于 agentic 的前瞻性或主动性能力。
预测客户需求：通过分析历史和实时数据，agentic AI 可以预测客户行为趋势，帮助企业领先于客户需求 降低客户流失率和留存率：通过更好地预测需求并更有效地处理查询，agentic AI 可以帮助减少客户流失并识别有流失风险的客户。然后它可以自主启动留存行动，例如有针对性的优惠或忠诚度奖励，旨在重新吸引这些客户。总之，通过利用agentic AI的变革力量将客户互动可以提升到前所未有的水平，彻底改变企业联络中心格局。凭借智能、自主的功能，这种强大的 AI 形式不仅可以响应客户查询，还可以预测需求、提前思考客户和人工代理，并实时解决复杂问题。
