5. 学习代理：通过经验适应
学习代理通过分析新数据和修改其流程，通过经验适应和改进。这些代理不断发展，使其在动态环境中非常有效。
它们根据过去的互动改进行动，确保提高准确性和相关性。
例如，代理从反复出现的客户投诉中学习，可以提高解决根 丹麦电话号码格式 本问题的能力。
Convin 的 AI 电话呼叫结合了基于知识和学习的能力，使符合销售条件的潜在客户增加了 60%。它通过适应新的客户数据来改进其方法，从而提高参与度和转化率。
基于知识的代理适合的地方：结合多功能性和逻辑性
AI 中的基于知识的代理集成了结构化推理、适应性和数据驱动的决策，弥合了这些代理类型之间的差距。它们是多功能工具，能够根据结构化知识和实时输入进行逻辑推理、学习和行动。
这些代理处理需要结合逻辑、适应性和上下文理解的复杂任务。
它们在呼叫中心的应用包括解决查询、自动化流程和提高客户满意度。
