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0▎Salesforce 推出 CRM 角斗场评估智能体在实际环境当中的能力 ✦LINK
(AI 简单交互的作用):AI 简单交互可产生复杂结果，如 AI 代理能以少量输入做出惊人之事"AI 代理能以少量输入做出惊人之事"
(AI 代理的应用):AI 代理被用于模拟复杂的现实世界社会系统"AI 代理被用于模拟复杂的现实世界社会系统"
(AI 代理的能力):AI 代理能独立推理、规划和行动"AI 代理能独立推理、规划和行动"
(大型语言模型的作用):大型语言模型能理解和生成类人文本，在 AI 世界中功能强大，从翻译到创作内容等"大型语言模型能理解和生成类人文本，在 AI 世界中功能强大，从翻译到创作内容等"
(解锁大型语言模型潜力的方法):通过提示工程，即精心设计指令以引导其达到期望结果"通过提示工程，即精心设计指令以引导其达到期望结果"(主题转换):今天转向客户关系管理领域"今天转向客户关系管理领域"
(AI 障碍赛：CR Marina 的挑战与成果):CR Marina 是远超以往基准的 AI 障碍赛，数据复杂，有十六个相互关联的对象且每个对象平均有超过一个依赖关系，还有九个由实际 CRM 专业人士设计的现实任务，涵盖从监测代理性能到处理复杂客户查询、分析数据趋势等内容，超过 90%的领域专家认为其感觉真实。AI 代理在其中表现不佳，标准提示下只能完成 38.2%的任务，主要挑战有命名实体消歧（NED）、政策违规识别（PV）等
(命名实体消歧):命名实体消歧是正确识别和链接数据中提到的人、地点、事物，例如在 CRM 系统中区分多个同名的“John Smith”，需要理解上下文、关系和所有微妙线索，通过在包含所有上下文的数据集中训练 AI，如包括职位、公司隶属关系、过去的交互等数据点，以获得对实体及其关系的更深入理解
(政策违规识别):政策违规识别是识别违反公司政策或法规的行为，如数据隐私、正确的通信协议等，要让 AI 代理不仅理解规则，还要内化背后的价值观和原则，做出明智决策，以在敏感环境中可靠运行
(月度趋势分析):使用历史数据识别模式和趋势以预测客户行为，如预测谁最可能下月购买产品。关键在于用大量历史客户数据、销售记录、网站流量、客服日志等训练 AI 代理，并为其配备分析工具和算法以提取意义。
(挑战与解决方案):有三个挑战推动 AI 代理发展边界，解决方案包括先进算法、大数据集和大量研发，但不简单。潜在回报巨大，可创造完美的 AI 驱动 CRM 助手。
(下一步方向):不能仅靠投入更多数据，要更聪明地使用数据，开发更复杂算法，让 AI 代理理解人类交互的细微差别，这很有挑战。
(AI 的发展):发展 AI 需要确保其透明和可问责，使其符合伦理原则，建立可信任的 AI，这需要研究者、开发者等持续合作。
(AI 的未来):想象一个世界，AI 能帮助企业以个性化、有同理心的方式理解和回应客户需求，促进有意义的连接和建立长久关系，这是值得努力的未来。
(AI 的本质):AI 的力量不是取代人类互动，而是放大人类互动。
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