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可扩展性：他们通过学习模式和改进流程来管理不断增加的数据量。
增强决策能力：这些代理通过分析过去的互动和结果来确定最佳行动。
从聊天机器人到自动驾驶汽车，学习代理在需要不断改进和适应的动态环境中不可或缺。为了更好地理解它们的功能，让我们探索人工智能中学习代理的核心类型。

人工智能中的学习代理类型
人工智能中的学习代理是旨在适应和不断改进的智能系统。这些代理分为四种类型，每种类型都针对特定任务和环境进行了优化。企业依靠这些分类来选择最有效的人工智能解决方案来应对其运营挑战。Convin 的人工智能电话 丹麦电话号码格式 利用这些原则来提高呼叫中心的绩效并改善业务成果。借助 Convin 的 AI 电话呼叫，目标导向策略得到优化，可将 CSAT 分数提高 27%。它通过个性化互动和及时解决客户的目标和疑问来实现这一目标。



4. 基于效用的代理：优化结果

基于效用的代理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。

效用代理对于平衡效率和质量至关重要，可确保在复杂情况下获得最佳结果。

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。