10 Anwendungen von LLM -Agenten für Unternehmen

Einführung

Großsprachige Modelle oder LLMs sind ein Game-Changer, insbesondere wenn es um die Arbeit mit Inhalten geht. Durch die Unterstützung der Zusammenfassung, der Übersetzung und der Generation haben LLMs wie GPT-4, Gemini und Lama es einfach gemacht, mit Inhalten und Daten zu arbeiten. Während dies für uns als Einzelpersonen ausreichen kann, benötigen Unternehmen Systeme, die auf der Grundlage des geschäftlichen Kontexts umsetzbare Ergebnisse erzielen. Unternehmen benötigen Systeme, die menschliche Anstrengungen unterstützen, die allgemeine Produktivität erweitern und technologische Fortschritte in ihre bestehende Infrastruktur bringen können. LLM-Agenten für Unternehmen können eine One-Stop-Lösung für all diese Leiden sein. Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Sie LLM -Agenten oder KI -Agenten in Ihrem Unternehmen verwenden können.

Überblick

• Verstehen Sie, was AI -Agenten sind und warum Unternehmen sie brauchen.
• Entdecken Sie die 10 beliebtesten Anwendungen von LLM -Agenten im Geschäft.
• Erforschen Sie die breiteren Vorteile, die LLM -Agenten für Organisationen bringen können.

Inhaltsverzeichnis

• Warum brauchen Unternehmen LLM -Agenten?
• Was sind LLM -Agenten?
• 10 LLM Agents Anwendungsfälle für Unternehmen
  • Personalisierte Kundeninteraktion mit Echtzeitdaten
  • Marktanalyse und Erkenntnisgenerierung
  • Automatisiertes Projektmanagement
  • Lieferkettenmanagement
  • Konformitätsprüfungen und Vertragsbewertungen
  • Schulung und Entwicklung für Mitarbeiter
  • Betrugsermittlung und Prävention
  • Codierung und Softwareentwicklung
  • Finanzberichterstattung und Analyse
  • Forschung und Entwicklung
• Wichtige Vorteile von LLM -Agenten für Organisationen
• Häufig gestellte Fragen

Warum brauchen Unternehmen LLM -Agenten?

Technologie war immer ein Schritt voraus. Technologie erfordert Innovation, während sich Unternehmen auf Anwendungen konzentrieren. Unternehmen brauchen Technologie, die skaliert werden können, die Automatisierung und Echtzeitunterstützung bieten können-ähnlich wie jeder Mensch!

Das ist der Grund, warum, obwohl sie bei Einzelpersonen, LLMs, beliebt sind, noch keine ähnliche Einführung in verschiedenen Geschäftsfunktionen finden müssen.

Dies liegt daran, dass die meisten LLMs in statischen Datensätzen trainiert werden, sodass sie keine Echtzeit- oder aktuellen Informationen abrufen können. In Fällen, in denen LLMs uns die relevanten Informationen zur Verfügung stellen, sind immer noch erhebliche menschliche Interventionen erforderlich, um sie zu verwenden. Es besteht daher ein Bedarf an KI-basierter Automatisierung, wenn es um Unternehmen hinausgeht, die über den Umfang der vorhandenen LLMs hinausgehen.

Hier kommen LLM -Agenten ins Spiel.

Was sind LLM -Agenten?

LLM-Agenten sind fortschrittliche KI-Systeme, die die Leistung großer Sprachmodelle (wie GPT-4) mit zusätzlichen Tools, Datenquellen und Algorithmen kombinieren, um auf Echtzeitinformationen zuzugreifen und Aufgaben autonom auszuführen.

Diese Agenten führen die vorhandenen LLMs mit, indem sie ihnen helfen, externe Quellen zu nutzen, die CRM-Systeme, E-Mails, Excel-Blätter usw. sein könnten, um Informationen in Echtzeit zu erhalten und autonom zu handeln. Sie können auch die natürliche Sprache verstehen und Entscheidungen ohne menschliche Intervention treffen. Zum Beispiel können LLM-Agenten auch angewiesen werden, eine Echtzeitanalyse der Nachfrage nach verschiedenen Produkten zu ermöglichen. Sie können verwendet werden, um die Mengen verschiedener Produkte zu verfolgen, den Fortschritt von Projekten zu überprüfen und die Lücken innerhalb der Workflows zu füllen. Diese Agenten können angewiesen werden, Abnormalitäten zu benachrichtigen, zu melden oder zu melden und Entscheidungen auf der Grundlage der Informationen zu treffen.

Betrachten Sie das folgende Szenario, Sie arbeiten als Lagermanager für ein Online -Einzelhandelsunternehmen. Am Ende des Tages müssen Sie den Gesamtbestandsstatus des Lagerhauses aktualisieren. Dazu überprüfen Sie die Bestellungen vom Tag an manuell, indem Sie die Liste mit mehreren Software verfolgen. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und kann häufig zu Fehlern und Inkonsistenzen führen.

Dieser gesamte Prozess kann automatisiert werden, indem ein LLM -Agent integriert wird, um diese mehreren Software -Schnittstellen zu überwachen. Ein LLM-Agent kann Ihre natürliche Sprachabfrage verstehen und mit allen relevanten Datenbanken interagieren, um einen detaillierten Bestandsstatus zu erhalten.

Dies ist nur eine der vielen Situationen, in denen LLM -Agenten Ihnen helfen können, Ihre Arbeitsprozesse zu vereinfachen und die Produktivität Ihres Teams zu verbessern. Lassen Sie uns noch etwas erkunden.

10 LLM Agents Anwendungsfälle für Unternehmen

Es ist nicht zu leugnen, dass LLM -Agenten die nächste Grenze repräsentieren, wenn es um generative KI geht. Obwohl die Technologie immer noch entstehen, sind ihre Anwendungsfälle immens, insbesondere für Organisationen, die generative KI für mehr als nur die Erzeugung von Inhalten nutzen möchten.

Schauen wir uns nun die 10 beliebtesten Anwendungsfälle von LLM -Agenten für Unternehmen an:

1. Personalisierte Kundeninteraktion mit Echtzeitdaten

LLM -Agenten können die Gespräche in verschiedenen Teams der Organisation vereinfachen und erleichtern den Zugriff auf Informationen aus Chat, E -Mail, Marketingsystemen und anderen Datensätzen. Agents können beim schnellen Abrufen von Kontext helfen.

Ausgestattet mit LLMs können diese KI -Agenten das Kundenerlebnis verbessern, indem sie Interaktionen basierend auf früheren Engagements und Vorlieben personalisieren.

Agenten können sich in externe Quellen wie CRM-Systeme, Live-Feeds, Datenbanken usw. integrieren. Dies hilft ihnen, sofortige, genaue Antworten für eine unterschiedliche Auswahl an Kundenabfragen von einfachen FAQs bis hin zu komplexer Problemlösung zu liefern. Diese Agenten können auch maßgeschneiderte Produktempfehlungen und -förderungen in Echtzeit abgeben. Dies würde die Engagement- und Conversion -Raten erhöhen. Darüber hinaus können sie auch beauftragt werden, das Kundenfeedback zu analysieren, um gemeinsame Probleme zu identifizieren und die Servicequalität zu verbessern.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

AT & T verwendet autonome Assistenten, um menschliche Agenten Echtzeithilfe zu leisten. Wenn ein Verbraucher beispielsweise das Call Center anruft, arbeiten der Vertreter und der LLM -Agent zusammen, um ihm zu dienen. Der Vertreter überprüft die Kontoinformationen des Kunden unverzüglich und die LLM -Agenten bieten relevante Auswahlmöglichkeiten, einschließlich der Qualifikation für Specials oder gebündelte Dienste. Dies hilft ihnen, ihre Dienste besser abzuzielen und bessere Chancen für einen Verkauf zu erhalten.

Alibaba verwendet LLM -Agenten in ihrem Kundendienst, um die Art und Weise zu verbessern, wie sie mit komplizierten Fragen umgehen. Diese Agenten verwenden die modernste natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Kundenprobleme besser zu verstehen und zu behaupten. Durch die Integration von LLM -Agenten kann ihr Kundendienstsystem Anfragen direkt verarbeiten, anstatt nur Anweisungen zu erteilen. Diese Strategie führt zu effektiveren, effizienteren und humanisierten Kundenkontakten. Es rationalisiert auch den Support -Prozess und erhöht die Reaktion auf reale Benutzeranforderungen.

BRYTR Ein KI-basierter Rechts- und Compliance-Unternehmen hat einen KI-Agenten namens „E-Mail-Agent“ entwickelt, der zum Erhalten von E-Mail-Antworten für wiederkehrende E-Mail-Anfragen von kommerziellen Teams direkt in MS Outlook oder Google Mail verwendet werden kann.

2. Marktanalyse und Erkenntnisgenerierung

LLM -Agenten können sehr hilfreich sein, um Markttrends, konkurrierende Aktivitäten und Verbraucherstimmung kontinuierlich zu verfolgen. Sie können Daten aus verschiedenen externen Quellen sammeln und bewerten, darunter Social Media, News -Feeds und Finanzdatenbanken, um die neuesten Updates zu erhalten. Dies hilft Unternehmen, gut informierte strategische Entscheidungen zu treffen, und ermöglicht es ihnen, schnell auf Veränderungen des Marktes zu reagieren.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Die Arbeitssuche -Plattform verwendet in der Tat LLM -Agenten, um bessere Erkenntnisse aus den Daten zu Arbeitssuchenden zu gewinnen und ihnen eine umfassende Liste von Beschäftigungsmöglichkeiten zu bieten, die ihren Erfahrungen und Bildung besser entsprechen.

Die South State Bank nutzte einen AI -Agenten, um eine sehr erfolgreiche E -Mail -Marketingkampagne durchzuführen, um 2 Millionen US -Dollar für ihr Gesundheitskonto -Produkt zu sammeln. Dieser Agent erstellte und getestete E -Mail -Inhalte, angepasste Preise und personalisierte Inhalte während der gesamten Kampagne. Das Ergebnis war, dass die Bank ihr Ziel überschritten hat, indem sie 2,3 Millionen US -Dollar von über 5500 Konten erhöhte.

3. Automatisches Projektmanagement

Durch die Automatisierung von Wiederholungsprozessen wie Ressourcenverwaltung können LLM -Agenten das Projektmanagement erheblich verbessern.

Agenten können von LLMs von LLMs betrieben werden und können Aktionselemente in Bezug auf Projekte verstehen und ausführen, um Projektmanager zu befreien, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren. Agenten würden auch die Notwendigkeit von Treffen mit Statusaktualisierungen beseitigen und den gesamten Projektverfolgungsprozess vereinfachen.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Ally Financial hat damit begonnen, autonome Agenten als „Produktbesitzerassistenten“ in seine agilen Softwareentwicklungsteams einzubeziehen. Diese mit Amazon Bedrock erstellten Agenten sind so konzipiert, dass sie Standard -Projektmanagementaufgaben wie Planung und Fortschrittsüberwachung automatisieren. Es wird erwartet, dass diese Automatisierung die Anforderung für tägliche Scrums verringert und Entwicklern ermöglicht, sich auf schwierigere, Problemlösungsaufgaben zu konzentrieren.

4. Lieferkettenmanagement

LLM -Agenten können direkt mit der Supply Chain -Software zusammenarbeiten, um jegliche logistische Unterstützung zu überwachen und zu optimieren, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist. Diese Systeme können ein nahtloses und effektives Supply -Chain -Management sicherstellen, indem sie alle Störungen vorwegnehmen, alternative Routen anbieten und automatische Anordnungen auf der Grundlage von Vorhersageanalysen entlassen. Diese Agenten können dazu beitragen, den Inventarstatus und Pakete über verschiedene Kanäle hinweg zu verfolgen, um Echtzeit-Updates bereitzustellen und Teams zu helfen.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

BCG nutzt AI-Agenten, um Chat-basierte Schnittstellen für die Lieferkette zu entwickeln. Mit einer solchen Chat -Oberfläche können Benutzer leicht in Bezug auf Bestellstatus abfragen. Dies hilft den Lagern, die Lagerbestände und andere kritische Datenpunkte im Auge zu behalten.

5. Konformitätsprüfungen und Vertragsbewertungen

Durch die Interaktion mit rechtlichen Datenbanken können LLM -Agenten rechtliche Dokumente scannen und analysieren, um fragwürdige Klauseln zu finden und sicherzustellen, dass sie sich weiterentwickelnden Anforderungen erfüllen. Sie verbessern die rechtliche Genauigkeit und sparen Zeit, indem sie menschliches Versagen beseitigen und den Überprüfungs- und Genehmigungsprozess automatisieren.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Das Tech -Unternehmen Oracle nutzt LLM -Agenten für die Rechtsforschung und macht es schneller, Informationen aus komplexen rechtlichen Datenbanken abzurufen und zu analysieren. Es wird auch solche Agenten für Revenue Intelligence, Job Recruitment und Call Center -Optimierung verwendet.

Lawdify ist ein in AI-Agents ansässiges Unternehmen, das Agenten aufgebaut hat, die arbeitsintensive, dokumentorientierte Aufgaben ausführen können, damit Anwälte ihre Zeit für hochwertige Arbeiten zurückerobern können.

Es ist ein legaler Due Diligence -AI -Agent kann Dokumente überprüfen, Informationen überprüfen, rechtliche Risiken analysieren und auch die Minderung empfehlen!

6. Ausbildung und Entwicklung für Mitarbeiter

LLM -Agenten können in die Lernmanagementsysteme (LMS) eines Unternehmens integriert werden. Basierend auf ihren Lernpräferenzen können diese Agenten in der Lage sein, personalisierte Schulungswege für Mitarbeiter in einer Organisation zu erstellen. Durch Planung von Sitzungen, die Verfolgung des Fortschritts und die ständige Änderung des Lernmaterials erhöhen sie die Effektivität und Effizienz des Trainings. Darüber hinaus können diese auch aufgefordert werden, geeignete Nudges bereitzustellen, damit die Mitarbeiter ihre Lernziele Schritt halten können.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Die Arizona State University verwendet zunehmend LLM -Agenten, um personalisierte Lernwege für ihre Studenten zu schaffen und ihre Fakultätsmitglieder bei Unterrichtsaufgaben zu unterstützen. E-Learning-Plattformen wie Duolingo verwenden auch LLM-Agenten, um Lerninhalte an ihre Lernenden anzupassen.

7. Betrugsermittlung und Prävention

LLM -Agenten können sich mit externen Finanzdatenbanken und Transaktionsüberwachungssystemen verbinden, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Sie markieren verdächtige Aktivitäten, auslösen Warnungen und empfehlen vorbeugende Maßnahmen, wodurch die Sicherheit verbessert und Betrug in den Finanzgeschäften verringert wird.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Die autonomen Assistenten von AT & T überwachen aktiv die von ihren generativen KI -Tools erzeugten Betrugswarnungen. Diese Mittel können betrügerische Transaktionen stoppen, bevor sie verarbeitet werden, wodurch die Sicherheit und Integrität von Kundentransaktionen erheblich verbessert wird.

8. Codierung und Softwareentwicklung

In Bezug auf die Softwareentwicklung können LLM -Agenten zur Automatisierung der Codegenerierung und -Debugging verwendet werden, was die Effizienz des Entwicklers erheblich erhöht. Solche Agenten können dazu beitragen, Dokumentation zu automatisieren, Entwicklungsumgebungen zu integrieren und neue Programmiersprachen oder Frameworks zu erwerben. Dies macht solche Agenten unverzichtbar, um die Produktivität zu verbessern und die Softwarequalität aufrechtzuerhalten.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Ein von IBM genannter Agent-101 erstellter LLM-Codierungsagent hat sich bei Software-Programmieraufgaben als eher fähig erwiesen und sogar eine hohe Kodierung von Benchmarks einfügt. Dieser Agent erleichtert ein effektiveres Software -Debuggen, indem sie die Codierungsvorgänge automatisiert und optimiert.

9. Finanzberichterstattung und Analyse

LLM-Agenten können eine unabhängige Analyse komplexer Aufgaben ausführen, Echtzeit-Marktdaten abrufen und sich mit Finanzdatenbanken verbinden, um genaue Informationen zu extrahieren. Mit dem Zugang zu Echtzeitdaten, Projektionen und Risikobewertungen können Agenten aktualisierte Erkenntnisse liefern und Finanzteams dabei helfen, schnell auf Veränderungen auf dem Markt zu reagieren und geeignete Entscheidungen zu treffen.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Die South State Bank nutzt einen AI -Agenten, um das Kreditportfolio der Bank zu überwachen. Dieser Agent untersucht, aktualisiert und optimiert autonom, wodurch die Kreditüberwachung der Bank verbessert wird.

Es verwendete auch einen KI -Agenten zur Analyse potenzieller Standorte für Bankfilialen mithilfe von Mobiltelefondaten und anderen wichtigen Metriken. Der Agent wandte sich autonom an Leasingagenten, verhandelte Geschäfte und half der Bank, günstige Standorte zu sichern.

10. Forschung und Entwicklung

LLM -Agenten können Forschung und Entwicklung innerhalb einer Organisation erheblich unterstützen. Die LLM -Agenten können beauftragt werden, die bevorstehenden Änderungen im Feld im Auge zu behalten, indem mehrere Webseiten und Live -Feeds verfolgt werden. Sie können auch beauftragt werden, Wege zu finden, um solche Veränderungen in die vorhandene Technologie einzubeziehen. Daher trägt dies nicht nur zur Entwicklung neuer Technologie, sondern auch zur Verbesserung der vorhandenen Technologie bei.

Fallstudie für Unternehmensumsetzung

Das Automobilunternehmen Tesla setzt LLM-Agenten zum Testen selbstfahrender Autos ein, um zu beweisen, dass diese Agenten auch einen erheblichen Beitrag zur Forschung und Entwicklung neuer Technologien innerhalb einer Organisation leisten können.

Wichtige Vorteile von LLM -Agenten für Organisationen

Für eine Organisation kann die Investition in Technologie einen zweigleisigen Ansatz verfolgen, um ihre Produkte zu verbessern oder das Leben von Menschen zu verbessern, die ihre Arbeit hinter ein Gebäude stellen und seine Produkte skalieren. LLM -Agenten können in beiden Abteilungen Unterstützung bieten.

Bei LLM -Agenten können Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen der Förderung der menschlichen Kreativität finden, um strategische Erkenntnisse zu gewinnen, und die Verwendung von KI, um die Effizienz sowohl bei Menschen als auch bei Produkten zu steigern.

Das Folgende sind die Hauptvorteile von LLM -Agenten für Unternehmen:

• Verbesserte Effizienz : Die für komplizierte und sich wiederholenden Operationen erforderliche Zeit und Aufwand werden von LLM -Wirkstoffen erheblich reduziert. Durch die Erhöhung der Durchsatz- und Verarbeitungsgeschwindigkeit helfen die Agenten Unternehmen, mehr mit weniger Ressourcen zu tun.
• Erhöhte Genauigkeit : Diese Systeme minimieren menschliche Fehler und zeichnen sich bei komplizierten Jobs aus, die durch die Verwendung von KI und maschinellem Lernen Liebe zum Detail erforderlich sind.
• Einfache Einführung : LLM -Agenten können in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, einschließlich Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel. Aufgrund ihrer Vielseitigkeit können sie auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden, was die Kreativität fördert und die Produktivität in einer Vielzahl von Branchen erhöht.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir einige beliebte Anwendungen von LLM -Agenten für Unternehmen untersucht. In Bezug auf Unternehmen befinden sie sich jedoch immer noch in einem sehr entstehenden Adoptionsstadium. In den kommenden Tagen können wir erwarten, dass die Anwendungen von LLM -Agenten und deren Einführung in Unternehmen mehrere falt multiplizieren. Unternehmen können sich darauf vorbereiten, diese neue Technologie zu nutzen, indem sie in die Ausbildung und Entwicklung von Mitarbeitern investieren. Darüber hinaus können sie testen und lernen, wie LLM -Agenten ihren Betrieb verbessern können, indem sie Pilotprogramme initiieren. Diese ersten Bemühungen können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil bieten, um in ihrer Branche weiter zu bleiben.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was sind Agenten in LLMs?

A. Agenten in LLMs sind fortschrittliche KI-Systeme, die die Leistung großer Sprachmodelle (wie GPT-4) mit zusätzlichen Tools kombinieren und den Vorgang durch autonomer Arbeit verbessern.

Q2. Was ist ein Beispiel für einen LLM -Agenten?

A. Ein Beispiel für einen LLM -Agenten ist Github Copilot. In Zusammenarbeit mit OpenAI, Github Copilot, erstellt von Github, nutzt das Codex-Modell, das auf OpenAIs GPT-3 basiert. Es hilft Entwicklern, automatisch Code- und Funktionsleitungen beim Eingeben zu empfehlen.

Q3. Was sind die Verwendung von LLMs?

A. LLMs oder große Sprachmodelle wie GPT-Serien oder LLAMA verstehen natürliche Sprachabfragen und generieren Text und sind für Aufgaben wie das Zusammensetzen, Übersetzen und Generieren von Daten und Erkenntnissen konzipiert. Diese können auch dazu beitragen, große Mengen an Inhalten zu analysieren, um aussagekräftige Informationen zu erhalten.

Q4. Wie nutzt LLMs im Geschäft?

A. LLMs können verwendet werden, um Inhalte für Marketing, soziale Medien, E -Mails und Kundensupport zu generieren. Diese können dazu beitragen, Einblicke aus Daten, Übersetzung und Zusammenfassung von Inhalten zu gewinnen.

Q5. Was ist der Unterschied zwischen LLM -Agenten und Lumpen?

A. Lumpen oder Abrufgeneration ist ein Rahmen, in dem relevante Informationen aus ausgewählten Dokumenten extrahiert werden, die häufig die Leistung von LLMs nutzen, um Abfragen im Zusammenhang mit diesem Dokument zu beantworten. LLM -Agenten sollen Aufgaben identifizieren, diese ausführen und geeignete Maßnahmen ergreifen. Sie tragen zur Funktionalität großer Sprachmodelle bei.

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