Tradiciniai pokalbių robotai
Tradiciniai pokalbių robotai veikia iš anksto nustatytuose pokalbių srautuose, suderindami naudotojų įvestis su skriptiniais atsakymais arba naudodami bazinį NLP fiksuotam intencijų rinkiniui tvarkyti. Jie puikiai tinka struktūrizuotoms sąveikoms, tokioms kaip DUK atsakymai, vizitų planavimas ir paprasta duomenų paieška. Tačiau jiems sunku su dviprasmiškomis užklausomis, daugiažingsiais procesais ir viskuo, kas nepatenka į jų užprogramuotus scenarijus. Kai pokalbių robotas susiduria su neatpažinta įvestimi, jis paprastai grįžta prie bendrinio atsakymo arba eskaluoja žmogui.
Net ir dirbtinio intelekto varomieji pokalbių robotai, naudojantys kalbinius modelius, iš esmės lieka reaktyvūs: jie atsako į kiekvieną žinutę atskirai, neturi nuolatinės tikslų atminties ir negali savarankiškai atlikti veiksmų išorinėse sistemose.
Dirbtinio intelekto agentai
Dirbtinio intelekto agentai reiškia paradigmos pokytį nuo reaktyvaus pokalbio prie proaktyvaus užduočių vykdymo. Agentas gali suskaidyti sudėtingus tikslus į pouzduotis, planuoti vykdymo sekas, naudoti įrankius ir API sąveikai su išorinėmis sistemomis, palaikyti kontekstą ilgose sąveikose, mokytis iš rezultatų ir pritaikyti savo požiūrį, kai pradinės strategijos nepavyksta. Agentai veikia samprotavimo, veikimo ir stebėjimo cikluose, todėl gali tvarkyti atvirų galimybių verslo procesus.
Tinkamo metodo pasirinkimas
Pasirinkimas tarp pokalbių robotų ir agentų priklauso nuo naudojimo atvejo. Paprastos, didelio srauto sąveikos su nuspėjamais šablonais tinka pokalbių robotams, kurie yra pigesni ir labiau nuspėjami. Sudėtingi procesai, reikalaujantys sprendimo, kelių sistemų sąveikos ir adaptyvios elgsenos, reikalauja agentų. Daugelis įmonių diegimų naudoja pakopinę architektūrą: pokalbių robotai tvarko rutininius klausimus, eskaluodami agentams sudėtingas užduotis, o žmonėms — išskirtines situacijas. Šis požiūris optimizuoja kaštus kartu užtikrindamas galimybių padengimą.