Chào mừng đến với kỷ nguyên của các tác nhân—không phải con người, mà là các tác nhân kỹ thuật số thông minh hơn, có thể mở rộng quy mô và luôn hoạt động. Trong khi mọi người đang bận rộn nói về những gì AI có thể làm, chúng tôi tại Switas đã và đang xây dựng cùng với nó.
Là một nhà cung cấp đã được xác minh trên Deepin AI Agent Marketplace, chúng tôi đã tạo ra các tác nhân AI thực tế, thiết thực hỗ trợ tích cực Nhóm tăng trưởng, CRO (Tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi) và Sản phẩmBài viết này khám phá các trường hợp sử dụng mà chúng tôi đang triển khai hiện nay—và cách các tác nhân AI đang phát triển từ những thuật ngữ thông dụng thành các công cụ kinh doanh.
AI Agent là gì (và tại sao bạn nên quan tâm)?
Hãy giữ nó đơn giản:
An Tác nhân AI là một hệ thống tự động thực hiện các nhiệm vụ thay bạn dựa trên các mục tiêu bạn đặt ra, bằng các công cụ, logic và thậm chí là lý luận nhiều bước.
Họ không chỉ là những chatbot thông minh hơn. Họ còn vượt xa việc phản hồi—họ lập kế hoạch, hành động, quan sát kết quả và lặp lại. Hãy nghĩ về họ như những thực tập sinh không ngủ, không bỏ sót chi tiết và học hỏi trong công việc.
Trường hợp sử dụng số 1: Hacker tăng trưởng tự động
Vấn đề: Ngân sách đang cạn kiệt vì các chiến dịch kém hiệu quả. Các nhóm không thể bắt kịp đủ nhanh.
Đại lý đang hành động:
- Theo dõi các chiến dịch quảng cáo trên Google, Meta và TikTok.
- Phát hiện các bất thường như CPC tăng vọt hoặc CTR thấp.
- Đề xuất (hoặc thực hiện) thay đổi ngân sách, tạm dừng hoặc đổi mới sáng tạo.
- Thu thập dữ liệu hiệu suất vào bảng thông tin và cung cấp báo cáo buổi sáng.
Kết quả: Các chiến dịch vẫn tinh gọn, được tối ưu hóa và đạt hiệu suất cao mà không cần chờ cuộc họp báo cáo hàng tuần.
Trường hợp sử dụng số 2: UX Conversion Sentinel
Vấn đề: Bạn đã thực hiện một thay đổi nhỏ. Tỷ lệ chuyển đổi giảm. Không ai nhận thấy cho đến cuối tháng.
Đại lý đang hành động:
- Kết nối với Clarity, Hotjar hoặc GA4 để theo dõi luồng người dùng hàng ngày.
- Các kiểu ma sát cờ: nhấp chuột giận dữ, bỏ hình thức, nảy đột ngột.
- Cung cấp các giả thuyết nhanh như: “Màu CTA mới làm giảm 12% tỷ lệ chuyển đổi trên thiết bị di động”.
- Gửi cảnh báo Slack hoặc tạo tác vụ trong công cụ quản lý dự án của bạn.
Kết quả: Giám sát chuyển đổi theo thời gian thực. Chủ động khắc phục UX trước khi doanh thu bị ảnh hưởng.
Trường hợp sử dụng số 3: Tổng hợp phản hồi sản phẩm
Vấn đề: Bạn có rất nhiều phản hồi và yêu cầu về tính năng. Bạn nên xây dựng gì tiếp theo?
Đại lý đang hành động:
- Quét hỗ trợ trò chuyện, đánh giá ứng dụng, bảng Canny, bình luận NPS.
- Phản hồi cụm sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa (LLM + nhúng).
- Xếp hạng theo mức độ cấp bách, tần suất và tác động tiềm tàng.
- Đưa ra bản cập nhật lộ trình sản phẩm được ưu tiên.
Kết quả: PM ngừng đoán già đoán non. Các tính năng được thúc đẩy bởi hiểu biết thực sự của khách hàng, không phải ý kiến.
Tại sao điều này hiệu quả (và nó chưa hiệu quả ở đâu)
Các tác nhân AI hoạt động tốt nhất ở:
- Phân tích lặp đi lặp lại (điều gì đã thay đổi?)
- Nhận dạng mẫu (cái nào đang hiệu quả?)
- Thực hiện ở mức thấp (thực hiện hành động hoặc gửi cảnh báo)
Nhưng chúng không phải như vậy:
- Những người ra quyết định hoàn toàn tự chủ (chưa)
- Không có nguy cơ gây ảo giác
- Một sự thay thế cho trực giác của con người
Đó là lý do tại sao tại Switas, chúng tôi kết hợp các tác nhân của mình với các rào cản có cấu trúc và xác minh của con người trong vòng lặp—để bạn có được cả tốc độ và độ chính xác.
Tiếp theo là gì: Agent-Powered Stack
Chúng tôi đang xây dựng một khuôn khổ tác nhân AI dạng mô-đun - khuôn khổ mà mọi nhóm tại một công ty khởi nghiệp hoặc đang mở rộng quy mô đều có thể có các tác nhân được kết nối vào ngăn xếp của họ, được điều chỉnh theo KPI và công cụ của họ.
As nhà cung cấp Deepin đã được xác minh, chúng tôi rất vui mừng được thúc đẩy hệ sinh thái này tiến lên—đồng phát triển các tác nhân giúp doanh nghiệp:
- Kiểm tra nhiều hơn, đoán ít hơn (Tăng trưởng)
- Giám sát nhiều hơn, bớt hoảng loạn (CRO)
- Xây dựng thông minh hơn, không phải ồn ào hơn (Sản phẩm)
