Phone Data Set

代理所做的第一件事是从其环境中收集信息。它可以是用户查询、传感器读数或来自另一个系统的数据。让我们考虑一个客户支持案例：有人问：“我如何重置我的帐户密码？”代理获取该信息并准备寻找可能的解决方案。

第 2 步：解释输入
这就是自然语言处理 (NLP) 的魔力发挥作用的地方。代理分析输入以准确找出用户的需求。检测“重置”和“帐户密码”等关键短语，将查询识别为故障排除请求。通过 人工智能自动执行 此类任务，用户无需来回即可获得快速准确的响应。

第 3 步：访问知识库
然后，代理深入您的 知识管理系统 或 知识库软件 以查找最相关的信息。搜索存储的事实、规则和其他有用数据，准确找到您需要的内容。在这种情况下，您可以找到重置密码的分步指南。这就是组织良好的基于​​知识的系统发挥作用的地方。

第四步：推理和决策
现在，这位经纪人确实展现出了他的聪明才智。它使用其推理引擎，将逻辑规则应 奥地利数据 用于检索到的知识，以提供相关且个性化的响应。如果用户还提到“我尝试重置它但仍然无法正常工作”，则代理可能会建议检查电子邮件是否有错误或帐户是否被锁定。这不仅仅是给出答案，而是思考问题以提供最佳解决方案。

第5步：交付结果
最后，代理以清晰且可操作的方式提供响应。它可以是简单的文本响应、分步视觉指南或作为密码重置电子邮件触发器的自动操作。借助正确的人工智能知识库软件，可以无缝管理这些任务，从而为用户和团队节省时间。

于知识的代理的最早应用之一是医疗保健。 MYCIN 于 20 世纪 70 年代在斯坦福大学开发，旨在诊断细菌感染并推荐治疗方法。尽管其准确性，但由于当时的道德和法律问题，它并未被广泛采用。

知识型代理的优势
以下是人工智能中基于知识的代理的优势：

非常快的决定
在互联人工智能的帮助下， 这些代理探索巨大的知识库，并立即为您提供所需的准确信息。

示例：想象一下 IT 团队正在解决服务器上的问题。代理无需翻阅过时的手册，而是在几秒钟内从知识库中提取出准确的解决方案，从而在任何人注意到之前使系统恢复在线状态。

保证一致性
让我们面对现实：人为错误时有发生，有时过时的信息会潜入工作流程中。但对于基于知识的代理则不然。他们从经过验证和更新的来源获取信息，确保无论在什么情况下都能得到可靠和准确的答案。