學習能力：當與人工智慧中的學習代理配合使用時，這些代理會隨著經驗而進化。他們透過整合新數據來適應，隨著時間的推移提高決策準確性。例如，在分析反覆出現的客戶投訴後，代理商可以有效地完善其回應以解決根本問題。
了解這些功能有助於將基於知識的代理置於更廣泛的人工智慧功能框架中。
人工智慧代理的類型：基於知識的代理適合哪些領域？
人工智慧（AI）代理旨在根據其適應性和推理能力來解決問題。人工智慧中基於知識的代理因其邏輯推理、結構化知識和適應性而脫穎而出，這使得它們在決策密集的環境中具有無價的價值。探索它們在五種類 新加坡 號碼 型的人工智慧代理中的比較對於理解它們的重要性至關重要。
1. 簡單反射代理：基於規則的問題解決器
簡單的反射代理使用預先定義的規則來回應即時刺激，無需更深入的分析。它們的複雜性有限，適合決策依賴固定條件的任務。
反射代理（例如自動呼叫斷開系統）僅根據預編程邏輯處理操作。
這些代理速度很快，但需要更大的靈活性，這使得它們不適合上下文問題解決場景。
相比之下，Convin 的 AI Phone Calls超越了反射性操作，提供了100% 呼入和呼出呼叫處理的高級自動化。它結合了結構化數據和邏輯，確保更好地回應複雜的客戶互動。