為什么必須像評(píng)估勞動(dòng)力一樣評(píng)估LLM代理，而不僅僅是評(píng)估軟件。

如果組織僅通過代碼行數(shù)或聊天完成度等指標(biāo)來衡量 AI 代理，則可能會(huì)低估其最具變革性的價(jià)值。在許多方面，AI 代理更像員工，而不是傳統(tǒng)的軟件程序：它們可以學(xué)習(xí)、適應(yīng)，甚至與人類團(tuán)隊(duì)合作。因此，它們的貢獻(xiàn)應(yīng)該根據(jù)有形的業(yè)務(wù)成果來評(píng)估，就像人類勞動(dòng)力一樣。

為了說明這一點(diǎn)，我們來看看兩家供應(yīng)鏈截然不同的公司。第一家ShirtCompany?依靠人工和全球物流管理從離岸勞動(dòng)力到零售貨架的物料實(shí)物流動(dòng)。第二家SupportTech?運(yùn)營著一條數(shù)字供應(yīng)鏈，客戶查詢從自動(dòng)聊天機(jī)器人流向人工支持代理。這兩家公司都依賴于人類的專業(yè)知識(shí)，但在后者中，出現(xiàn)了一類新的“數(shù)字工作者”：能夠自主處理復(fù)雜任務(wù)的 LLM 代理。

在本文中，我們將探討為什么這些代理值得像對(duì)待人類員工一樣進(jìn)行嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)衡量。我們還探討了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管道如何使組織能夠跟蹤、分析和改進(jìn)其人工智能驅(qū)動(dòng)的員工隊(duì)伍的績效。無論您是銷售 T 恤還是石化能源，最終的基準(zhǔn)始終不變：可衡量的價(jià)值創(chuàng)造。

一、代理作為自適應(yīng)決策者

歷史簡要回顧：

• 赫伯特·西蒙（1916—2001）提出有限理性的思想，強(qiáng)調(diào)決策者如何適應(yīng)環(huán)境約束。
• 托馬斯·謝林(1921-2016) 于 1969 年發(fā)表了題為《隔離模型》的論文，這是第一個(gè)基于代理的模型。
• 羅伯特·阿克塞爾羅德 (Robert Axelrod)后來通過迭代博弈論(1980) 進(jìn)行了擴(kuò)展，展示了適應(yīng)性策略如何在合作中出現(xiàn)。
• 約書亞·愛潑斯坦(Joshua Epstein ) 的基于代理的建模提供了一個(gè)計(jì)算框架，用于理解簡單代理如何隨著時(shí)間的推移發(fā)展出復(fù)雜的行為。
• 與此同時(shí)，并行約束滿足模型（PCS-DM）進(jìn)一步完善了這一點(diǎn)，表明決策不是關(guān)于切換策略，而是關(guān)于動(dòng)態(tài)調(diào)整信息的權(quán)重方式——就像現(xiàn)代大型語言模型（LLM）處理概率線索而不是執(zhí)行固定規(guī)則的方式一樣。

如今，基于 LLM 的 AI 代理繼續(xù)秉承這一理念，充當(dāng)自適應(yīng)決策者，根據(jù)上下文和反饋改進(jìn)其響應(yīng)，而不是簡單地執(zhí)行預(yù)編程邏輯。傳統(tǒng)軟件遵循固定的預(yù)編程邏輯，而基于 LLM 的代理可以解釋上下文、做出決策并從反饋中學(xué)習(xí)。諸如從人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RLHF)之類的技術(shù)開始允許這些模型將其輸出與人類的偏好和價(jià)值觀保持一致。最近，隨著DeepSeek-R1 模型的發(fā)布，現(xiàn)代 AI 通過逐步解決問題融入了邏輯推理，增強(qiáng)了其在復(fù)雜任務(wù)中的適應(yīng)性。這種能力將人工智能定位到自適應(yīng)決策領(lǐng)域，而不是靜態(tài)文本生成或代碼執(zhí)行。

二、為什么人工智能代理會(huì)成為新的勞動(dòng)力

想象一下一級(jí)客戶支持場景：從歷史上看，此類任務(wù)需要人工代理瀏覽知識(shí)庫、解決問題并熱情回應(yīng)客戶關(guān)切。現(xiàn)在，基于 LLM 的代理可以解析用戶的查詢 — — “為什么我的帳戶無法使用？ ” — — 并通過檢索相關(guān)帳戶數(shù)據(jù)和應(yīng)用邏輯推理自主制定解決方案。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡單的自動(dòng)化。代理會(huì)根據(jù)特定的客戶環(huán)境調(diào)整其響應(yīng)，就像人類工作者一樣，并根據(jù)新信息或結(jié)果不斷改進(jìn)其方法。

從基于代理的建模的角度來看，每個(gè)人工智能代理都作為一個(gè)自適應(yīng)實(shí)體運(yùn)行，在更廣泛的多代理環(huán)境中通過交互塑造和被塑造。

正如約書亞·愛潑斯坦 (Joshua Epstein) 對(duì)社會(huì)的模擬體現(xiàn)了簡單規(guī)則中出現(xiàn)的行為一樣，人工智能代理通過反饋回路完善決策策略，并根據(jù)其數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的約束和需求不斷發(fā)展。

三、衡量結(jié)果，而不是代碼行數(shù)

由于 AI 代理的行為更像員工而非靜態(tài)工具，因此它們需要改變性能分析方式。組織不應(yīng)關(guān)注成功的 API 調(diào)用或正常運(yùn)行時(shí)間百分比，而應(yīng)采用與人力評(píng)估一致的指標(biāo)：

• 提高生產(chǎn)力：代理每小時(shí)或每天解決多少客戶問題？
• 節(jié)省成本：這些代理在多大程度上降低了勞動(dòng)力成本或讓人類員工騰出時(shí)間去完成更高價(jià)值的任務(wù)？
• 投資回報(bào)率 (ROI)：培訓(xùn)、部署和維護(hù)基于 LLM 的代理的成本是否被經(jīng)濟(jì)效益（例如，更快的響應(yīng)時(shí)間、減少客戶流失、增加銷售轉(zhuǎn)化率）所抵消？

在典型的支持環(huán)境中，每張已解決的票證都有可計(jì)算的價(jià)值?— 無論是減少排隊(duì)時(shí)間、提高客戶滿意度還是增加銷售機(jī)會(huì)。隨著這些代理處理越來越多的常規(guī)查詢，總節(jié)省和收入增長應(yīng)該變得可衡量，類似于用于衡量人工員工的生產(chǎn)力指標(biāo)。

四、衡量人工智能與人類的協(xié)同作用，而不僅僅是人工智能

AI 代理并非孤立運(yùn)作——它們在混合勞動(dòng)中發(fā)揮作用，與人類員工、知識(shí)庫和自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行交互。孤立地衡量它們的成功是短視的。相反，我們應(yīng)該跟蹤反映 AI 和人類員工之間相互作用的團(tuán)隊(duì)級(jí) KPI：

• 混合效率：人工智能輔助工作流程在速度、準(zhǔn)確性和成本方面與純?nèi)祟惞ぷ髁鞒滔啾热绾危?/span>
• 代理交接成功率：當(dāng) AI 升級(jí)問題時(shí)，它會(huì)減少還是增加人工工作量？它能提高解決問題的質(zhì)量嗎？
• 員工生產(chǎn)力提高：員工是否花更多的時(shí)間在復(fù)雜、高價(jià)值的任務(wù)上而不是日常工作上？

正如組織評(píng)估團(tuán)隊(duì)協(xié)作動(dòng)態(tài)一樣，他們現(xiàn)在必須評(píng)估人工智能與人類團(tuán)隊(duì)的表現(xiàn)。

如果人工智能提高了速度，但也增加了返工或客戶不滿，那就是失敗。如果它減少了升級(jí)，但迫使員工花更多時(shí)間糾正錯(cuò)誤的人工智能反應(yīng)，那就是偽裝成自動(dòng)化的低效率。真正的成功是當(dāng)人類和人工智能一起取得比任何一方單獨(dú)取得更好的結(jié)果時(shí)。

五、持續(xù)改進(jìn)和組織學(xué)習(xí)

與人類勞動(dòng)力相似的另一個(gè)方面是代理的持續(xù)學(xué)習(xí)能力。通過從人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RLHF)等技術(shù)，基于 LLM 的代理可以根據(jù)績效數(shù)據(jù)改進(jìn)其響應(yīng)。這個(gè)迭代過程類似于員工培訓(xùn)周期，其中反饋循環(huán)為技能發(fā)展提供信息。

隨著時(shí)間的推移，高績效代理可以降低成本并提高大規(guī)模一致性。他們甚至可以通過分享“經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)”來幫助培訓(xùn)新代理，從而有效地成為組織知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)的一部分。通過全面的數(shù)據(jù)管道進(jìn)行跟蹤，這些代理有助于形成與人類勞動(dòng)力發(fā)展并行的集體學(xué)習(xí)過程。

從簡單開始：在全面部署 RLHF 之前進(jìn)行 A/B 測試

雖然強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RLHF) 是一種強(qiáng)大的長期優(yōu)化策略，但等待大規(guī)模反饋循環(huán)可能會(huì)延遲投資回報(bào)。從第一天開始改進(jìn) AI 性能的最簡單方法是進(jìn)行基本的 A/B 測試：

• 變體測試：部署代理的兩個(gè)版本（一個(gè)基線，一個(gè)優(yōu)化）并測量哪個(gè)版本可以提高解決率或客戶滿意度。
• 升級(jí)審核審計(jì)：比較 AI 處理的查詢與升級(jí)到人工處理的查詢 — AI 的難點(diǎn)在哪里？它的優(yōu)勢在哪里？
• 人機(jī)交互校正數(shù)據(jù)：讓支持代理實(shí)時(shí)修改 AI 響應(yīng)并跟蹤最常見的變化。

每一個(gè)人工智能決策都應(yīng)像員工決策一樣接受審查?——如果不及早發(fā)現(xiàn)并糾正錯(cuò)誤，壞習(xí)慣就會(huì)隨著時(shí)間的推移而累積。最好的人工智能員工不只是學(xué)習(xí)——他們學(xué)得很快。

六、形式必須服從功能：數(shù)據(jù)高于架構(gòu)

在實(shí)施人工智能驅(qū)動(dòng)解決方案的競爭中，許多組織專注于復(fù)雜的架構(gòu)圖、多智能體框架或復(fù)雜的編排層。雖然這些架構(gòu)無疑很重要，但它們可能會(huì)掩蓋更基本的要求：數(shù)據(jù)管道。

如果沒有強(qiáng)大的機(jī)制來收集、處理和分析交互數(shù)據(jù)，就不可能量化任何人工智能部署的實(shí)際價(jià)值。

數(shù)據(jù)管道充當(dāng) AI 生態(tài)系統(tǒng)的循環(huán)系統(tǒng)。它們將信息（查詢、決策、結(jié)果）從代理傳輸?shù)椒治龉ぞ撸缓笤賯鬏敾貋?。精心設(shè)計(jì)的管道可確保記錄每個(gè)代理交互、對(duì)每個(gè)解決方案進(jìn)行分類，并實(shí)時(shí)更新每個(gè)性能指標(biāo)。這種級(jí)別的儀表化將高概念 AI 演示與真正變革性的企業(yè)解決方案區(qū)分開來。

1.確定有意義的 KPI

在沒有首先確定正確指標(biāo)的情況下構(gòu)建數(shù)據(jù)管道是一個(gè)常見的錯(cuò)誤。目標(biāo)應(yīng)該指導(dǎo)儀表，而不是相反。在實(shí)踐中，這意味著要問這樣的問題：

• 成本效益：與傳統(tǒng)的人工支持相比，通過基于 LLM 的代理解決問題的成本如何。
• 解決速度：代理是否減少了平均解決時(shí)間，從而提高了客戶滿意度和運(yùn)營吞吐量？
• 收入影響：這些代理商是否促進(jìn)了額外的銷售、交叉銷售或升級(jí)？

通過確定與業(yè)務(wù)目標(biāo)（降低成本、增加收入、客戶支持解決方案）相關(guān)的指標(biāo)?，您可以定制數(shù)據(jù)管道，以準(zhǔn)確捕獲戰(zhàn)略決策所需的信息。

2.從一開始就進(jìn)行儀表化

一個(gè)常見的陷阱是先實(shí)現(xiàn) AI 代理，然后再擔(dān)心性能監(jiān)控。這種被動(dòng)的方法通常會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整、指標(biāo)不一致或分析系統(tǒng)改造繁瑣。相反，應(yīng)該從一開始就集成儀表：

• 記錄和標(biāo)記：每個(gè)代理交互（查詢類型、上下文、響應(yīng)、結(jié)果）都應(yīng)一致地記錄和標(biāo)記。
• 儀表板和警報(bào)：實(shí)時(shí)儀表板可以突出顯示異常情況（例如，未解決的查詢突然激增），而警報(bào)可以標(biāo)記性能下降。
• 反饋循環(huán)：人類專家或客戶評(píng)價(jià)或糾正代理響應(yīng)的機(jī)制對(duì)于迭代改進(jìn)非常有價(jià)值。

這些措施使利益相關(guān)者（無論是運(yùn)營經(jīng)理還是執(zhí)行發(fā)起人）能夠立即看到代理影響的量化證據(jù)。如果數(shù)據(jù)顯示結(jié)果不佳，組織可以迅速調(diào)整，改進(jìn)代理的培訓(xùn)或調(diào)整系統(tǒng)架構(gòu)，而無需猜測。

3.代理人教育法

精心設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)管道最強(qiáng)大的方面之一是它能夠整合反饋回路。在人工智能代理的背景下，這意味著不僅要捕獲自動(dòng)化指標(biāo)，還要捕獲人工輸入——無論是來自專家還是最終用戶。數(shù)據(jù)管道必須設(shè)計(jì)為無縫集成這些反饋，及時(shí)將其路由回訓(xùn)練過程，特別是在強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 方面，這將允許代理通過從其環(huán)境中接收反饋（獎(jiǎng)勵(lì)）來學(xué)習(xí)最佳行動(dòng)，根據(jù)客戶滿意度、任務(wù)完成速度或效率指標(biāo)等結(jié)果調(diào)整響應(yīng)或決策。

例如：

• 在客戶支持方面，代理可以自動(dòng)響應(yīng)客戶查詢或解決問題，然后使用客戶滿意度評(píng)級(jí)或解決時(shí)間等反饋來改進(jìn)自身，直到以更少的人工參與實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的支持。
• 在銷售協(xié)助中，代理可以向銷售代表建議行動(dòng)（例如，何時(shí)跟進(jìn)）或直接與潛在客戶聯(lián)系。例如，轉(zhuǎn)化率或交易規(guī)模的反饋可能會(huì)讓代理知道，某些跟進(jìn)時(shí)間可以提高轉(zhuǎn)化率。
• 在人力資源自動(dòng)化中，代理可以恢復(fù)或安排面試。招聘經(jīng)理滿意度或招聘時(shí)間指標(biāo)的反饋可以完善代理的候選人評(píng)估或安排決策，從而簡化招聘流程并提高候選人匹配率。

這個(gè)學(xué)習(xí)過程完全依賴于穩(wěn)定的高質(zhì)量交互數(shù)據(jù)流——狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)和后續(xù)狀態(tài)。

七、小結(jié)

架構(gòu)在視覺上引人注目，但數(shù)據(jù)管道可提供證明或優(yōu)化 AI 投資合理性所需的可行見解。通過在每一步嵌入儀表板與明確的、以結(jié)果為導(dǎo)向的 KPI 相關(guān)聯(lián)，組織可確保其 AI 代理不僅看起來具有創(chuàng)新性，而且可以在資產(chǎn)負(fù)債表上證明其價(jià)值。

八、案例：兩家T恤衫企業(yè)的故事

• ShirtCompany?大批量地生產(chǎn) T 恤，將農(nóng)民、工廠和航運(yùn)公司聯(lián)系在一起。每一次效率低下（生產(chǎn)失誤、發(fā)貨延誤）都會(huì)蠶食利潤，因此他們會(huì)跟蹤每一步，以減少浪費(fèi)。
• SupportTech?在數(shù)字空間中工作，通過新的 AI“勞動(dòng)力”來處理客戶查詢。客服人員可以在幾秒鐘內(nèi)排除故障并做出響應(yīng)，至少宣傳如此。但同樣的問題仍然存在：他們是否真的帶來了可衡量的回報(bào)？

無論是實(shí)體的還是數(shù)字的，它仍然是一個(gè)供應(yīng)鏈——原始輸入進(jìn)來，成品出來，而利潤取決于消除代價(jià)高昂的障礙。ShirtCompany? 跟蹤每件襯衫的成本和缺陷率。SupportTech? 需要跟蹤解決速度、升級(jí)率和客戶滿意度的數(shù)據(jù)管道。如果一個(gè)人工智能代理每小時(shí)處理 300 張票，但仍有一半的時(shí)間把責(zé)任推給人類，那么這就是一個(gè)瓶頸，而不是好處。

無論是運(yùn)送面料還是代碼，游戲規(guī)則都是一樣的：找到漏洞，快速修復(fù)，并用數(shù)字證明每一步。如果你不衡量人工智能如何增加收入或降低成本，你就是在猜測。這兩家公司的生死存亡都取決于投資回報(bào)率?——因?yàn)檫@是唯一真正重要的記分牌。

1.你應(yīng)該像衡量人一樣衡量座席

如果人工智能代理正在成為您的新員工隊(duì)伍，請(qǐng)拋棄那些空洞的技術(shù)指標(biāo)，像評(píng)判任何人類員工一樣評(píng)判他們。一切都從最終目標(biāo)開始：真正有意義的關(guān)鍵績效指標(biāo) (KPI)。

以下是需要關(guān)注的重點(diǎn)：

• 解決率：有多少比例的查詢是客服單獨(dú)處理的，而不是交給人工處理？如果解決率很低，說明你的機(jī)器人很懶散 — 要么改進(jìn)，要么就把它處理掉。
• 響應(yīng)時(shí)間：處理一張票需要多長時(shí)間？如果處理速度落后于人的速度，您就不是在贏得時(shí)間，而是在浪費(fèi)時(shí)間。
• 成本節(jié)約：將 AI 處理查詢的成本與人工處理查詢的成本進(jìn)行比較。再加上勞動(dòng)力節(jié)約和人工專注于更大利益的獎(jiǎng)勵(lì)。沒有節(jié)約？就沒有價(jià)值。
• 客戶滿意度：客戶是滿意還是不滿？檢查 NPS 或聊天后調(diào)查 — 忽略這些內(nèi)容，后果自負(fù)。
• 收入貢獻(xiàn)：在銷售活動(dòng)中，代理商是否會(huì)鼓勵(lì)客戶購買更多產(chǎn)品？要計(jì)算轉(zhuǎn)化率，而不是只說好聽的話。

畢竟，這些都是你用來評(píng)估人員聘用水平的相同基準(zhǔn)。

考慮一下：

• 你會(huì)在不核實(shí)其工作經(jīng)歷的情況下雇傭某人嗎？不會(huì)——但公司部署人工智能時(shí)，并沒有追蹤其長期成功。
• 你會(huì)留住一個(gè)犯下代價(jià)高昂的錯(cuò)誤卻不承擔(dān)任何后果的員工嗎？不會(huì)——但人工智能的故障往往無法衡量和糾正。
• 你會(huì)在不確保員工對(duì)企業(yè)價(jià)值做出貢獻(xiàn)的情況下支付工資嗎？不會(huì)——但人工智能投資往往沒有明確的投資回報(bào)率基準(zhǔn)。

如果人工智能代理無法證明其經(jīng)濟(jì)價(jià)值，那么就像任何表現(xiàn)不佳的員工一樣，它應(yīng)該被重新培訓(xùn)、重新分配或解雇。要知道何時(shí)采取行動(dòng)，你必須從這個(gè)終點(diǎn)線開始倒推。

2.建立企業(yè)級(jí)LLM的原則 

以終為始

一切都始于定義成功。您想將工單解決成本降低 30% 嗎？將凈推薦值提高 10 個(gè)百分點(diǎn)？無論您的目標(biāo)是什么，從一開始就明確目標(biāo)。這樣，每個(gè)技術(shù)決策（從數(shù)據(jù)管道到容器編排）都會(huì)專注于真正的商業(yè)價(jià)值。

從小事做起

選擇一個(gè)影響重大的用例（可能是實(shí)時(shí)工單路由或主動(dòng)警報(bào)）并對(duì)其進(jìn)行全面測試。此試點(diǎn)可讓您在受控環(huán)境中測試數(shù)據(jù)管道，快速收集成功案例，并在擴(kuò)展之前微調(diào)您的方法。

早期感知

不要在最后一刻才開始收集數(shù)據(jù)。從第一天開始記錄互動(dòng)、結(jié)果和反饋，這樣您就可以準(zhǔn)確跟蹤人工智能在哪些方面有助于（或損害）您的指標(biāo)。如果沒有早期的感知和數(shù)據(jù)采集，您就只能構(gòu)建一個(gè)黑匣子。

驗(yàn)證，然后擴(kuò)展

使用試點(diǎn)的績效數(shù)據(jù)來證明更廣泛的采用是合理的。如果您看到解決率或客戶滿意度有可衡量的提升，那么您就有證據(jù)證明需要進(jìn)一步投資。如果沒有，您已將風(fēng)險(xiǎn)控制在小規(guī)模實(shí)驗(yàn)中并以低成本吸取了教訓(xùn)。

簡而言之，首先要確定你的終點(diǎn)線。其他一切——管道、AI 框架、云基礎(chǔ)設(shè)施——都必須服務(wù)于這些可衡量的最終目標(biāo)。

3.設(shè)計(jì) SupportTech? 的 AI 代理團(tuán)隊(duì)

目標(biāo)是什么？以最少的人工干預(yù)將客戶查詢（數(shù)字供應(yīng)鏈）轉(zhuǎn)化為已解決問題，同時(shí)在每一步都證明經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

那么，這個(gè)策略呢？我的看法如下：

1)定義你的 KPI

• 解決率：完全由人工智能處理的票證的百分比。
• 響應(yīng)時(shí)間：從查詢到解決的平均時(shí)間。
• 節(jié)省成本：與僅靠人工支持相比，減少勞動(dòng)力成本。
• 客戶滿意度： NPS 或互動(dòng)后調(diào)查。

這些數(shù)字構(gòu)成了你的記分牌。如果人工智能無法改進(jìn)它們，它就只是一個(gè)小玩意兒。

2)盡早構(gòu)建數(shù)據(jù)管道

• 捕獲內(nèi)容：查詢類型、時(shí)間戳、代理操作、結(jié)果（已解決/升級(jí)）和反饋。
• 原因：每次互動(dòng)都會(huì)提供實(shí)時(shí)儀表板和警報(bào)，推動(dòng)持續(xù)改進(jìn)。
• 如何：從第一天開始集成日志記錄/標(biāo)記，以便您以后不必費(fèi)力地改造分析。

數(shù)據(jù)是支柱。沒有數(shù)據(jù)，您永遠(yuǎn)不知道代理商是否在幫助您實(shí)現(xiàn)盈利，還是在損害您的盈利。

3)構(gòu)建多智能體系統(tǒng)

• 分類代理：路由查詢（技術(shù)、計(jì)費(fèi)、一般）。
• 支持代理：專門的 LLM 代理（技術(shù)支持、計(jì)費(fèi)、一般查詢）。
• 升級(jí)：如果代理無法解決問題，則交給人工處理。
• 監(jiān)控服務(wù)：跟蹤所有交互，更新 KPI。

按代理劃分任務(wù)可讓每個(gè)角色都專注工作。系統(tǒng)可以擴(kuò)展或更換代理，而無需徹底改造所有內(nèi)容。

4)利用反饋循環(huán)進(jìn)行優(yōu)化

• 基本 A/B 測試：比較兩個(gè)代理版本 — 響應(yīng)時(shí)間或客戶滿意度是否有所變化？
• 人工糾正：當(dāng)人類修復(fù)代理錯(cuò)誤時(shí)，記錄并將數(shù)據(jù)反饋到訓(xùn)練中。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：一旦收集到足夠的反饋，就讓代理了解哪些響應(yīng)可以帶來最佳結(jié)果。

結(jié)果是，代理運(yùn)行的時(shí)間越長，就越準(zhǔn)確、越高效。

5)靈活的基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展

• 云平臺(tái)： AWS、GCP 或 Azure 用于即用即付計(jì)算。
• 容器化與編排： Docker + Kubernetes 實(shí)現(xiàn)一致、有彈性的部署。
• 自動(dòng)擴(kuò)展：在高峰期啟動(dòng)更多代理實(shí)例；在流量較低時(shí)限制速度。
• 安全性與合規(guī)性： API 網(wǎng)關(guān)、加密和監(jiān)控以保護(hù)數(shù)據(jù)

保持模塊化。無需停機(jī)即可推出新代理或改進(jìn)。

總結(jié)

通過從有意義的 KPI 入手，嵌入數(shù)據(jù)管道并通過反饋進(jìn)行迭代，SupportTech? 可以將 AI 代理轉(zhuǎn)變?yōu)榭珊饬康母偁巸?yōu)勢。關(guān)鍵在于堅(jiān)持不懈地衡量和適應(yīng)，就像對(duì)待任何以人為主導(dǎo)的勞動(dòng)力一樣。

1.金錢，而不是儀表盤

除非指標(biāo)觸及底線，否則它們毫無用處。解決率提高 15% 可能意味著工資單減少 30 萬美元。將響應(yīng)時(shí)間縮短 20 秒可能會(huì)提高留存率，從而增加 80 萬美元的終身價(jià)值。不要只收集這些數(shù)字，要將它們與現(xiàn)金掛鉤。

如果您的 AI 代理無法顯示明確的投資回報(bào)率，那么它就不是一項(xiàng)資產(chǎn)；而是一項(xiàng)科學(xué)項(xiàng)目。

數(shù)據(jù)管道使這成為可能，將每次交互匯集到財(cái)務(wù)故事中。沒有它們，您只能看到漂亮的圖表，卻沒有利潤。

人工智能代理不是玩具，而是工人。通過解決率、成本節(jié)約和收入影響等指標(biāo)，讓它們達(dá)到與人類團(tuán)隊(duì)相同的經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)。強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管道將模糊的潛力轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的金錢，證明這些數(shù)字員工發(fā)揮了作用，或者表明他們不配這份工作。

2.人工智能代理的盈虧平衡點(diǎn)是多少

模型調(diào)整、API 調(diào)用、云計(jì)算和微調(diào)都加起來。如果它們帶來的價(jià)值沒有超過成本，為什么要部署它們呢？

想象一下：

• 人工支持代理的總成本可能為每小時(shí) 30 美元（工資、福利、管理費(fèi)用）。
• 基于 LLM 的代理每次查詢可能需要花費(fèi) 0.10 美元（API + 計(jì)算成本）。
• 如果 AI 代理每小時(shí)解決 300 個(gè)查詢，則每小時(shí)可節(jié)省 30 美元的成本 — — 與人類代理持平。
• 如果它每小時(shí)解決 600 個(gè)查詢，則運(yùn)營成本就會(huì)減半。
• 但如果案件升級(jí)過多，人力工作量就會(huì)增加，成本節(jié)省也會(huì)消失。

這意味著人工智能代理的解決率必須超過人類表現(xiàn)的 50%，才能證明其存在。如果不能，那就是經(jīng)濟(jì)上的失敗——與表現(xiàn)不佳的員工沒什么不同。

無論您是在 ShirtCompany? 大量生產(chǎn) T 恤，還是在 SupportTech? 分類工單，游戲規(guī)則都不會(huì)改變：經(jīng)濟(jì)價(jià)值是唯一重要的分?jǐn)?shù)。投資 AI 代理只有在它們能夠產(chǎn)生結(jié)果時(shí)才有意義。

強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管道將代理績效轉(zhuǎn)化為硬數(shù)字——沒有它們，您就是盲目行事，將現(xiàn)金投入黑匣子并希望獲得最佳結(jié)果。設(shè)置重要的指標(biāo)，然后構(gòu)建系統(tǒng)以嚴(yán)格跟蹤它們。

這不是為了創(chuàng)新而創(chuàng)新，而是為了生存。掌握了這一點(diǎn)的公司不僅能優(yōu)化供應(yīng)鏈（無論是實(shí)體的還是數(shù)字的），還能重寫自己的底線。那些沒有這樣做的公司呢？他們只能拿著漂亮的架構(gòu)圖，而競爭對(duì)手則在賺錢。