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MP4 |视频:h264,1920×1080 |音频:AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别:所有级别 |类型: 电子学习 |语言: 英语 |时长:38 堂课(2h 15m)
你将学到什么
- 解释什么是 AI 代理和多代理团队 – 利用工具和记忆进行感知、决策、行动
- 按数量、价值和风险确定哪些业务工作流程值得自动化
- 利用 Safeguardrails 建立有限业务代理来提供支持、销售运营和后台工作
- 编排多智能体团队(AutoGen、CrewAI),进行协调,不会发生冲突或复合错误
- 设计人机交互检查点,以便代理快速行动,但高风险的调用由人类负责
- 在业务代理中建立可靠性 – 错误处理、重试、验证和正常失败
- 建立真正的代理:支持分类员、潜在客户资格审查员、后台处理人员、研究团队
- 管理企业数字化员工队伍的安全、数据、访问和责任
要求
- 拥有经营业务、团队或运营流程的经验;无需深厚的编码背景
- 熟悉您自己的工作流程(支持、销售、后台)以遵循构建演练
- 愿意尝试框架(AutoGen/CrewAI)或无代码构建器;显示无代码替代方案
- 考虑到真实的业务流程 – 您将在顶点中的其中一部分上部署代理
描述
本课程涉及人工智能的使用。
人工智能用于重新构建单词、修复拼写错误、语法错误和音频转换。
每个企业都被告知,人工智能代理很快将作为不知疲倦的数字劳动力来运行支持、销售运营和后台。其中一部分是真实的并且今天发货;其中很多都是炒作,如果你盲目行动,就会烧毁你的预算和团队的信任。本课程是一本诚实、实用的指南,旨在帮助您建立一支真正有效的数字化劳动力队伍,并让人们准确地呆在他们所属的地方。它是为企业主、运营和自动化领导者构建的,构建者要求提供真正的自动化,而不是演示。您将了解真正的人工智能代理是什么——使用工具和记忆来感知、决策和行动——无需任何行话。您将设计承担实际业务工作的代理:分类和答复支持、资格和路由线索、处理后台任务、研究和报告。您将建立多代理团队,以优秀团队的方式协调工作流程(使用 AutoGen 和 CrewAI 等框架,加上无代码选项),并且您将准确地看到代理必须在哪里停止并将决策交给人员。
然后,您可以构建:真正的、有界的业务代理,您可以将其带入自己的运营中 – 一个支持分类代理、一个领先资格代理、一个后台处理器、一个多代理研究和报告团队 – 每个代理都具有可靠性检查、护栏和人机交互,使自主安全而不是鲁莽。该课程也诚实地讨论了困难的部分:代理大规模失败的地方、它们的实际运行成本、企业必须围绕它们提供的安全和治理,以及如何证明首席财务官可以接受的投资回报率。每项技术都附带一个基于美元的全球示例和一个基于卢比的印度示例,因此无论您在何处运营,都可以感受到真实的经济效益。我花了二十多年的时间在实际操作中采用工具——不是演示,而是采用。立即注册并建立一支能够维持生计的数字化劳动力队伍,让人类坚定地做出重要的决策。
本课程适合谁
- 企业主和创始人想要一支能够交付成果的数字化员工队伍,而不是一个科学项目
- 运营和自动化领导者评估客服人员在哪些方面真正为整个企业提供帮助
- 必须安全地实现支持、销售运营或后台工作自动化的团队领导
- 希望通过 AutoGen 或 CrewAI 实现多代理自动化的技术型构建者
- 领导者必须资助、管理并证明自主代理的投资回报率
其他信息
- 作者
- Downloading
- 发布日期
- 7月30日
- 类别
- 商业与管理
- 软件名称
- 掌握业务自动化的 AI 代理:构建您的数字化
- 探索
- Video Courses
- 创作者
- Ganesh Ravikumar
- 语言
- 英语
- 上传者
- Alivia Stamm
- 出版商
- Udemy


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