为什么人工智能的代理和商品化对营销人员来说是个好消息

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今年的Dreamforce和Inbound用户大会都是关于 AI 代理的。

HubSpot 联合创始人兼首席技术官 Dharmesh Shah 表示：“多年以后，当我们回顾这一事件时，你会记得这是人工智能代理的一年。”

Salesforce 首席执行官马克·贝 电报数据 尼奥夫 (Marc Benioff) 表示：“我们在 Salesforce 唯一要做的事情就是 AgentForce。”（再见了，Customer 360 和 Data Cloud，希望你们享受这段聚光灯下的时光。）

焦点重合导致两场动员大会的热情消退，许多与会者表示对活动感到失望。Dreamforce 和 Inbound 之所以相似，是因为各种生成式 AI 模型之间存在相似性。相似的模型会带来相似的创新。

Salesforce 和 HubSpot 对代理重要性的认识是正确的。这也凸显了整个 genAI 行业面临的问题。而这个问题对营销人员来说，却是一个绝佳的机会。

什么是AI代理？
代理是一种使用人工智能和工具来实现需要多个步骤的目标的软件。

引用Chris Penn的必读博客文章：“如果这听起来像是一个应用程序，那它就是。‘AI 代理’对于自动驾驶应用程序来说只是花哨而昂贵的语言。”

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它们最适合处理那些结果可预测的重复性任务，例如定期上门服务或担任购物助理创建报告、价格优化、面向消费者的聊天机器人和客户服务。

深入挖掘：如何使用生成式人工智能构建交互式应用程序

“很多人认为人工智能代理只是聊天机器人，就像他们认为 ChatGPT 只是一个博客文章写作工具一样，”Penn 再次说道。“是的，它们可以做到这一点。但仅仅为了这个目的使用它，就像开着一架 Harrier（垂直起降战斗机）去杂货店一样。它可以做到这一点，但它的能力远不止于此。”

前往快捷商店！
对大多数营销人员来说，幸运的是，许多公司都提供低代码/无代码的方式，通过预制模块创建代理。其中包括 Salesforce 的 Agent Builder 和 HubSpot 的 Agent.AI（Dharmesh Shah：“Agent.AI 是首屈一指的 AI 代理专业网络，也是唯一一个 AI 代理专业网络。”）。

所以，代理是万岁！选择代理的唯一理由是，你已经深陷于该公司的生态系统。这正是人工智能公司面临的问题：对于大多数用户来说，企业投入数千亿美元的产品之间并没有什么区别。




DeepAI
举个例子：我主要用人工智能生成文章摘要，发布在领英上。我常用的是 Perplexity，Gemini 作为备用。为什么？因为 Perplexity 可以在文章发布后立即找到，而 Gemini 则需要大约五分钟。除此之外，两者的结果几乎没有区别。它们都会以差不多的速度添加虚假信息或提供一篇不存在的文章的摘要。如果出现这种情况，我会尝试另一个人工智能。如果它们都很糟糕，我会等一会儿再试。

或者看看这里和上面的插图。一个是 DALL-E 3HD，另一个是 OpenAI HD，虽然我不记得哪个是哪个，但这已经说明了一切。

专家告诉我，最新的 ChatGPT 和 Gemini 模型之间存在差异。一个模型可以做另一个模型做不到的事情（我不记得哪个模型具体做了什么）。然而，只有经验丰富的高级用户才需要或才会注意到这种差异。而且，这两个系统很快就会互相追赶，所以这不太可能成为长期优势。