TG Data

这一总体目标模型 (LLM) 来实现的。LLM 将提示分解成单个单词或子单词。然后，利用从大型数据集获得的训练数据，LLM 根据先前理解的模式构建提示，从而理解上下文、关系和其他关键实体。

从这种理解出发，将创建一个目标或响应。

了解如何完成工作后，AI 代理现在将考虑内部训练的信息，以及来自 LLM 的信息、CRM 中的数据或通过 API 访问链接的其他附加数据源，以完全完成其目标。


人工智能代理现在将监控每个步骤，并根据需要收集用户的 顶级电子邮件列表 额外输入以完成目标。这个目标可以简单到撰写一封电子邮件发送给新的潜在客户，也可以复杂到帮助在 CRM 中创建自动化流程。

AI 代理的决策过程遵循其最初创建时预设的路径。这些路径是 AI 代理在实现最终目标过程中遵循的障碍，有助于防止 AI 出现错觉或错误操作。

AI Agent的应用
AI 代理旨在成为智能助手，为人类团队提供洞察、建议和支持，从而提高生产力和决策能力。这一用例已扩展到众多行业和其他用例。

商业人工智能代理
人工智能代理可以通过在销售、支持、人力资源和许多其他部门工作来帮助补充业务的许多不同方面。

这些代理可以帮助汇总和确定数据的优先级。这有助于分析现有数据以了解产品或服务的销售业绩，为销售团队筛选和优先处理潜在客户，甚至筛选收到的简历。