Hoe je een AI Agent bouwt voor betere automatisering

Uit een rapport van Capgemini blijkt dat 50% van de Amerikaanse bedrijven nu Generative AI gebruikt voor hun marketingprojecten. Hoewel deze tools evolueren, kunnen ze geen workflows in meerdere fasen stroomlijnen of grootschalige gegevens verwerken zonder veelvuldige menselijke input.

Maar wat als je vandaag dat concurrentievoordeel zou kunnen behalen? Wat als er nu een manier is om complexe processen te automatiseren?

AI Agents - de volgende fase van AI-implementatie voor Business!

Weten hoe je een AI-agent bouwt is cruciaal op de lange termijn. Als je eenmaal weet hoe je een aangepaste agent bouwt, kun je Taken (zoals klantenservice of marktanalyse) automatiseren met weinig menselijke tussenkomst en de totale kosten verlagen.

In deze blog beantwoorden we alles over AI-agents, van wat ze zijn tot hoe je er een kunt ontwikkelen. Blijf tot het einde - dan onthullen we een AI-agent die efficiënt en naadloos aansluit bij jouw behoeften op het gebied van projectmanagement!

Samenvatting ⏰60 seconden

• AI agents zijn autonome AI-tools die beslissingen kunnen nemen
• Ze kunnen communiceren met mensen en technische hulpmiddelen in hun omgeving
• AI agents worden al gebruikt in e-commerce, gezondheidszorg, automatisering van bedrijfsprocessen en cloud computing-industrieën
• U kunt een aangepaste AI-agent bouwen met datawetenschappers, UX-ontwerpers, experts in machinaal leren en softwareontwikkeling
• Als u ClickUp gebruikt voor projectmanagement, beschikt u al over een ingebouwde interne AI-agent

Laten we eerst de basis aanpakken.

Wat is een AI-agent?

Als je ooit hebt gechat met een AI-assistent op een website, heb je al te maken gehad met een AI-agent. De meest voorkomende plaatsen om ze vandaag te vinden zijn op de pagina's van bedrijven voor klantenservice, waar ze query's van klanten beantwoorden, support tickets aanmaken of oproepen regelen met live ondersteuningsagenten.

De mogelijkheden van een AI-agent beperken zich echter niet alleen tot het ondersteunen van klanten. Ze kunnen nog veel meer, zoals je hieronder zult zien.

Definitie van een AI-agent

Een AI agent is een autonoom programma dat voorgedefinieerde functies uitvoert met minimale menselijke tussenkomst. Het kan verschillende actoren en elementen in zijn omgeving herkennen en ermee interageren om je te helpen je doelen te bereiken.

Als je bijvoorbeeld iemand een e-mail wilt sturen, kan een AI-agent de nodige input van je aannemen, zoals het e-mailadres van de ontvanger, het onderwerp van de e-mail, bijlagen van bestanden, enz. De agent interageert vervolgens met je client om de e-mail zelf op te stellen met behulp van generatieve AI .

Zodra Klaar klaar is, toont het je een voorbeeld van de e-mail zodat je indien nodig iets kunt wijzigen en de e-mail kunt verzenden zodra de wijzigingen zijn aangebracht.

Sleuteleigenschappen van AI-agenten

Dit is wat je moet weten over AI-agenten in een notendop:

1. Minimale menselijke input vereist
2. Voortdurend leren en verbeteren
3. Contextbewustzijn en vermogen tot interactie met de omgeving
4. Gegevens kunnen lezen, extraheren en wijzigen vanuit externe bronnen
5. Inzicht in menselijke taal en gedrag
6. Beslissingen kunnen nemen op basis van training en leren

Soorten AI-agenten

Je kunt AI-agenten indelen op basis van verschillende elementen (d.w.z. ontwerp versus functie). Hier zullen we ze indelen op basis van functie, wat ons brengt bij twee belangrijke soorten agents die tegenwoordig veel voorkomen in organisaties:

1. Autonome AI-agenten: Deze agenten zijn meestal klantgericht en hebben een hoog niveau van autonome besluitvorming vermogen. Ze beheren query's van klanten zonder menselijke tussenkomst van uw medewerkers.
2. Assistive AI agents: Dit zijn interneAI-apps die uw werknemers helpen bij het voltooien van complexe Taken. Omdat ze intern zijn, kunnen ze al dan niet een grafische UI hebben, afhankelijk van uw voorkeuren.

Een AI-agent bouwen

AI-agenten bouwen is niet moeilijk, maar vereist een gestructureerde aanpak en een goed abonnement. Hier zijn acht stappen die je moet volgen bij het bouwen van aangepaste AI agents voor jouw business requirements:

Stap 1: Definieer het doel van je agent

Voordat je begint met het bouwen van je eigen AI-agent, moet je duidelijk definiëren wat je ermee wilt bereiken. En dan hebben we het over formele documentatie.

Zeker, je hebt misschien een ruw idee van wat je wilt dat de AI-agent doet, maar om ervoor te zorgen dat niets over het hoofd wordt gezien, moet je alle functies en mogelijkheden documenteren die je erin wilt hebben.

Bovendien creëer je zo een centraal document waarnaar je ontwikkelteam kan verwijzen als ze de omgeving en verwachtingen van de agent willen begrijpen.

Stap 2: Een team samenstellen

De volgende stap (en dit is een cruciale) is het samenstellen van je team om de AI-agent te bouwen. Ook al ben je een softwareontwikkelaar, probeer NIET om AI-agenten helemaal alleen te bouwen. Dat komt omdat het bouwen van een robuuste agent expertise vereist uit verschillende velden, waaronder:

• Gegevenswetenschap en analyse
• Machine leren (ML)
• UI-ontwerp
• Softwareontwikkeling

Totdat je professionals uit al deze velden inschakelt, zou je wel eens een AI-agent met gebreken kunnen bouwen. Stel in plaats daarvan eerst een team van experts samen.

Stap 3: Identificeer uw technische stapel

Zodra u uw team hebt samengesteld, moet u de technologieën bespreken en beslissen die zullen dienen als de platform voor je AI-agent . Dit omvat:

• Programmeertaal (Java, Python, enz.)
• Hostingomgeving
• Natuurlijke taalverwerking (NLP) bibliotheken (Gensim, NLTK, etc.)
• Bibliotheken voor gegevensanalyse (Plotly, SciPy, NumPy, enz.)
• ML-model (bijv. GPT, BERT, Llama, enz.)
• Technologieën gebaseerd op specifieke capaciteiten (bijv. computer vision, spraakherkenning, automatisering van robotische processen, enz.)

Je moet ook wat ruimte overlaten voor andere bibliotheken en frameworks die nodig zouden kunnen zijn.

Zodra je al deze elementen hebt geïdentificeerd en geselecteerd voor de technologiestapel van je AI-agent, heb je een sterke basis om op voort te bouwen.

Stap 4: Maak uw ontwerpoverwegingen

Naast het identificeren van de technologiestapel die u wilt gebruiken, zijn er ontwerpoverwegingen waarmee u rekening moet houden voordat u AI-agenten ontwikkelt. Deze omvatten:

1. Architectuur

Er zijn twee benaderingen die je kunt gebruiken voor de architectuur van je aangepaste AI-agent: modulair en gelijktijdig. In een modulaire architectuur wordt elk deel van de agent opeenvolgend en afzonderlijk ontworpen voordat het wordt samengevoegd om de agent af te ronden. Bij een gelijktijdige architectuur worden alle onderdelen tegelijkertijd getraind en gebouwd.

2. Gebruikersinterface en -ervaring (UI/UX)

Als je wilt dat je AI-agent een publieke gebruikersinterface heeft, dan moet je ook overwegen welke elementen je wilt opnemen in de UI/UX. Dit omvat je branding, een mascotte, een naam die je eraan wilt geven, enz.

3. Gegevensverwerking

Hoe je aangepaste AI-agent relevante gegevens ontvangt en ermee werkt, is een andere cruciale overweging die je moet maken. Dit betekent dat je de hele werkstroom van begin tot eind duidelijk moet definiëren, inclusief:

• Gegevens/informatie die moet worden ontvangen van de gebruiker
• Gegevens/informatie die moet worden opgehaald van je server
• Functies die moeten worden uitgevoerd op de geëxtraheerde gegevens
• Het eindresultaat aan de gebruiker leveren

Elke stap in het gegevensverwerkingsproces moet in detail worden beschreven.

4. Terugkoppelingsmechanisme

Overweeg om een feedbackmechanisme op te nemen in je AI-agent systeem. Of het nu een enquête, een beoordelingsmethode of een eenvoudige like/dislike knop is. Het is essentieel om feedback over de agent te ontvangen van gebruikers om de tool voortdurend te verbeteren.

Stap 5: Label uw trainingsgegevens en maak ze schoon

Er zijn drie soorten databronnen die u kunt gebruiken om uw agent voor te bereiden en te trainen, afhankelijk van wie de eindgebruikers zullen zijn:

• Operationele gegevens van uw organisatie
• Externe gegevens die u hebt ontvangen of verkregen van bronnen van derden
• Door gebruikers gegenereerde gegevens die zijn gegenereerd door je klanten/gebruikers

Ongeacht de ruwe gegevens die je kiest om je model op te trainen, deze moeten gelabeld en opgeschoond worden voordat je gaat trainen. Wat is labelen en opschonen? Hier volgt een kort overzicht:

1. Labeling: Dit verwijst naar het handmatig categoriseren, taggen en labelen van gegevens door mensen om ze begrijpelijk te maken voor je AI-agent. Klaar zodat het AI-model in je agent verbindingen kan leggen tussen gegevenspunten en correct kan herkennen wat elk type gegevens voorstelt.
2. Opschonen: Dit verwijst naar het verwijderen van afwijkingen uit je dataset, zoals lege rijen, verkeerd weergegeven of ontbrekende waarden, fouten, enz. Door deze te verwijderen, elimineert u de mogelijkheid dat uw AI-agent wordt getraind op foutieve gegevens.

💡Pro Tip: Tools zoals SuperAnnotate, DataLoop en Encord helpen je bij deze twee stappen.

Stap 6: Uw agent bouwen en trainen

Nu kunt u beginnen met het bouwen en trainen van uw AI-agent. Begin met het instellen van uw trainingsomgeving: installeer alle noodzakelijke ML-bibliotheken en frameworks, start de trainingstools en laad uw gegevens.

⚠️ BELANGRIJK: Laad niet al je gegevens in één keer. Verdeel ze in twee subsets en laad er slechts één. Bewaar de andere set voor testdoeleinden.

Nadat u uw gegevens hebt geladen, initialiseert u het ML-model dat u in stap drie hebt geselecteerd. Stel de parameters voor de training in (deze kunnen variëren afhankelijk van het gekozen model, dus het is moeilijk om hier in detail te treden) en start het trainingsproces.

Bijhouden van statistieken zoals verlies en nauwkeurigheid tijdens het trainingsproces om een idee te krijgen van hoe goed het model leert. Als het niet goed leert, pas dan de parameters van de training aan.

Tegelijkertijd moeten UI-ontwikkelaars de UX van je AI-agent ontwerpen en bouwen.

Stap 7: De agent testen

Zodra het trainingsproces is Voltooid, is het tijd om je model te testen. Dit is waar de andere helft van je dataset die je hebt gereserveerd voor testdoeleinden (stap 6) in beeld komt.

Start je AI-agent, doorloop de query's van je testdataset en analyseer de resultaten. Observeer hoe nauwkeurig de agent de gewenste functie uitvoerde op elk gegevenspunt in je dataset. Observeer ook hoe lang het duurde om die acties uit te voeren.

Als de agent werkt zoals bedoeld, zijn er nog drie soorten tests die je moet uitvoeren. Deze zijn:

1. Unit tests: Test elke module of eenheid van je AI-agent onafhankelijk om er zeker van te zijn dat ze goed functioneren
2. Gebruikerstests: Nodig een aantal target gebruikers van de agent uit om de agent onder jouw toezicht uit te proberen, zodat je kunt analyseren hoe gebruikers de agent zouden kunnen gebruiken en hoe nauwkeurig de agent werkt in elk scenario
3. A/B-tests: Vergelijk twee versies van de agent naast elkaar om te zien welke het werk beter doet

Elk van deze tests zal de prestaties van je AI-agent optimaliseren en ervoor zorgen dat hij goed presteert in echte scenario's. Als hij echter niet goed presteert, zal hij niet goed presteren. Als de agent echter niet goed presteert tijdens de tests, moet je hem misschien opnieuw trainen met aangepaste parameters of een grotere dataset.

Stap 8: De agent inzetten en bewaken

Als je AI-agent werkt zoals bedoeld, is het tijd om hem uit te rollen. Integreer het met uw bestaande systemen en zet het in op uw website of app. Controleer hoe accuraat en snel hij reageert op query's van gebruikers door gebruikerslogs en feedback te analyseren die via het ingebouwde feedbackmechanisme van uw AI-agent binnenkomt.

Als er ruimte is voor verbetering, rol dan een nieuwe versie van de agent uit door de door gebruikers gemelde problemen aan te pakken.

Implementatie en gebruik van aangepaste AI-agenten

De gebruikssituaties van AI (met name agenten) zijn immens in elke sector. Er zijn vier belangrijke gebieden waar ze momenteel hun stempel drukken.

1. AI-agenten in e-commerce: AI-consultants en klantenserviceagenten

De AI-agenten in e-commercebedrijven streven over het algemeen twee sleutel doelstellingen na:

• Voorspellen van vraagschommelingen: Door historische verkoopgegevens en markttrends te analyseren, voorspellen de e-commerce AI-agenten vraagschommelingen en helpen ze hun bedrijven om de curve voor te blijven
• Taken van klantenservice afhandelen: AI-agenten voor e-commerce analyseren ook interacties met klanten voor nauwkeurige oplossingen

Voorbeeld: De virtuele assistent van Shein is een uitstekend voorbeeld van het gebruik van een AI-agent om veranderende markttrends te beoordelen. In feite maakt het een lijst van 600.000 items op basis van de behoeften van de consument, allemaal voor een wereldwijde markt!

2. AI-agenten in de gezondheidszorg: voorspellend onderhoud en virtuele assistenten

AI-agenten kunnen bedrijven in de gezondheidszorg helpen om defecten aan apparatuur te voorkomen door de gezondheid van medische apparaten continu te controleren en te analyseren. Dit verlengt de levensduur van de apparatuur en waarschuwt de organisatie wanneer het tijd is om de apparaten te vervangen.

Bovendien, AI-gestuurde virtuele assistenten en chatbots helpen patiënten met herinneringen en het maken van afspraken. Ze kunnen zelfs medische gegevens analyseren voor behandelingssuggesties en artsen helpen met het stellen van een diagnose. Kijk hoe. 👇

Voorbeeld: IBM Watson Oncologie fungeert als een proactieve AI-agent op het veld van kankerbehandeling. Het is ontworpen om oncologen te helpen geïnformeerde beslissingen te nemen en analyseert patiëntgegevens, uitgebreide medische literatuur en relevante klinische proefversies om op bewijs gebaseerde aanbevelingen voor behandelingen te genereren.

Hoewel uiteindelijk de inbreng van de arts vereist is, presenteert Watson Oncology proactief mogelijke behandelingsopties en benadrukt relevante onderzoeksresultaten, waardoor het actief bijdraagt aan het besluitvormingsproces door cruciale informatie te verstrekken.

3. AI-agenten voor automatisering van bedrijfsprocessen: aanbevelingssystemen en automatisering van robotprocessen

Business gebruikt bij voorkeur AI-agenten voor automatisering van taken bij het werken met Robotic Process Automation (RPA) tools. Voorbeelden zijn onder andere:

• Automatische schaderegeling door verzekeringsmaatschappijen met behulp van computervisie en data-analyse
• Fraudedetectie en automatische blokkeringen van frauduleuze transacties in financiële bedrijven door het analyseren van historische gegevens
• AI en ML -Geautomatiseerde documentclassificatie op basis van eerdere gegevens

Voorbeeld: Fukoku Onderling Leven , een verzekeringsmaatschappij in Japan, gebruikt AI-agenten om claims te verwerken. Met AI heeft het toegang tot medische verzekeringen en kan het automatisch uitbetalingen berekenen. Hierdoor bespaarde het bedrijf bijna 1 miljoen dollar aan kosten en steeg de productiviteit van hun werknemers met 30%.

4. AI-agenten in cloud computing en automatisering

AI Agents kunnen bedrijven in cloud computing en automatisering helpen met het plannen van resources, het bewaken van de veiligheid en het ondersteunen van de klantenservice. Ze doen dit door:

• Het voorspellen van benodigde rekenkracht
• Analyseren en monitoren van verdachte gebruikersactiviteiten
• Het begrijpen van query's van klanten met behulp van NLP voordat ze reageren met antwoorden van eenAI-kennisbank Voorbeeld: Amazon Web Services (AWS) is een opvallende Instance in het gebruik van AI-agenten om de behoefte aan rekenkracht te voorspellen. Met behulp van historische gegevens wijzen de AI-systemen efficiënt resources toe en besparen ze kosten. Dit zorgt ervoor dat de systemen van AWS zelfs bij pieken in het gebruik niet met downtime te maken krijgen.

De AI-agent voor uw projectmanagement

Weet je nog dat we zeiden dat we aan het eind een AI-agent zouden onthullen? Oh, en hebben we al vermeld dat je hem niet eens hoeft te bouwen? Simpel gezegd, als je AI voor productiviteit dit is de snelkoppeling naar concurrentievoordeel.

Deze AI-agent is ClickUp Brein -een AI die alle ClickUp functies en maximaliseert uw productiviteit. Het integreert naadloos met uw app-stack, automatiseert uw workflows en elimineert de handmatige aspecten van projectmanagement.

Maar ClickUp Brain zorgt niet alleen voor automatisering, het werkt als uw superslimme projectassistent. Van het identificeren van knelpunten tot slimme werkplanning op basis van uw team en hun werklast, het beheert alles wat u nodig hebt om de voortgang van uw project te optimaliseren.

Deze AI-ondersteunde productiviteit is ook verweven in ClickUp chatten , zijn ingebouwde berichtenplatform voor real-time samenwerking. Dankzij de geavanceerde ClickUp AI van ClickUp Brain verrijkt ClickUp Chat uw gesprekken met informatie uit al uw projecten, taken, documenten en meer.

Het is in staat om uw chats samen te vatten, de relevante projectinformatie op te halen en taken te creëren voor uw teamleden.

Breng werk en werkplekcommunicatie samen met ClickUp Chat

Hier is een korte lijst van wat er allemaal mogelijk is wanneer u ClickUp Chat gebruikt als de AI-agent voor uw werkplek :

• Informatie ophalen uit andere apps: Wilt u een bestand ophalen uit uw Google Drive en dit koppelen aan een Taak? Gebruik de relevante prompt in ClickUp chatten (vergeet niet om de Drive te verbinden met uw ClickUp account)
• Snel bijpraten: Een tijdje weg geweest? Klik op Bijpraten voor een korte samenvatting van de thread
• Taken aanmaken: Wilt u een Taak aanmaken terwijl u in gesprek bent met een teamgenoot? Nog te doen zonder het chatten te verlaten. Je kunt elke taak ook automatisch koppelen aan het target project en de betrokken leden van het team met behulp van AI

/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/01/Clickup-Chat-4.png Deel de notulen van vergaderingen met uw team binnen ClickUp Chat en wijs actiepunten toe aan de respectievelijke teamleden met de AI-mogelijkheden # Supercharge uw chatten met AI!
/$$cta/

Voordelen van het gebruik van ClickUp Chat als uw interne AI Agent

Er zijn veel voordelen verbonden aan het gebruik van ClickUp Chat als de interne AI-agent van uw organisatie. De belangrijkste zijn echter:

✅ Gestroomlijnde werkstroom: Koppel gekoppelde taken en documenten binnen chat om te voorkomen dat u tussen apps moet schakelen om uw werk en gerelateerde gesprekken te beheren

✅ Verbeterde efficiëntie en productiviteit: Verhoogt de productiviteit van jou en je team met taken, weergaven, afhankelijkheid, aankondigingen en discussies die gemakkelijk toegankelijk zijn vanuit Chat

✅ Betere privacy en veiligheid van gegevens: Bewaar uw projectmanagementgegevens op één plaats, beschermd met de beste veiligheidsnormen

Werk moeiteloos met ClickUp Chat als uw AI-agent

Business processen zoals Taakbeheer of Klantenservice zullen in de nabije toekomst worden afgehandeld door geavanceerde AI-agents. Het zal niet lang meer duren voordat ondernemingen aangepaste agents implementeren voor hun routinetaken en workflows.

Wil je de concurrentie voor zijn, maar wil je nog geen middelen besteden aan het bouwen van aangepaste AI-agents? ClickUp's kant-en-klare aanbod, ClickUp Chat, regelt effectief de samenwerking tussen teams, projectmanagement of klantenservice en transformeert uw bedrijfsprocessen via een gecentraliseerd systeem.

Als u klaar bent om de efficiëntie van uw business te maximaliseren, meld u dan aan voor ClickUp gratis!