但是，如果我們這樣做，我們就會陷入還原論。如今，人工智慧不僅僅是協作者用來執行其職能的工具。它已成為超越並同時增強人類工作的元素。
這是建立人工智慧代理的前提，人工智慧代理是能夠與環境互動、收集數據並使用數據自主執行任務的軟體程序，以實現人們先前確定的目標。
在本文中，我們將詳細介紹人工智慧代理，並詳細介紹agents.ia 的工作原理，這是一個專業的智慧代理網絡，可以在其中僱用並創建數位化勞動力。
人工智慧應用於行銷：2025年，拐點之年
如果我們回顧 20 年前，我們可以看到，在這段時期，傳統的類比技術正在讓位給數位技術。巨大的進步之一與基於人工智慧的儀器的結合有關。
這種現像不僅發生在大型組織內（影響營運和流程），而且還涵蓋了客戶和公司之間建立的大部分互動。
然而，2025 年將會特別不同。從明年開始，人工智慧將不再只是另一種工具，而將成為 行銷的支柱。
人工智慧將能夠比人類更快、更好地做出決策，即時自動化任務（活動客製化、受眾細分等） ，並降低獲取成本，使行銷更加敏捷、精準和獨立。
然而，成功的關鍵並不在於採用基於人工智慧的解決方案，而是將其實際融入行銷策略中。 智能代理的實施是實現這一目標的第一步。
人工智慧組
智慧代理，創新與組織成長的捍衛者
生成人工智慧不斷發展。例如，如果我們談論聊天機器人，就在一年前，Hubspot 推出了 Chatspot，僅幾個月後，它就轉變為Breeze Copilot，這是一個更完整的 AI 解決方案。
然而，進化不止於此。這是智能代理的一年。
人工智慧模型在定義神經網路大小的參數方面以及使用者在創 芬蘭 whatsapp 號碼數據 5 萬 建提示時可以提供多少資訊方面都在不斷增長。
從這個意義上說，更大的模型變得更有能力（它們可以更好地推理、編寫和遵循指令），同時改進得更快。事實上，據估計 IA 型號的容量每 6 個月就會翻倍。
現在，有些模型在不同的任務上都比其他模型更好。例如，Open AI 的 Chat GPT 適合推理，Antropic AI 的 Claude AI 3.5 適合打字，Google 的 Gemini 適合支援大量內容。
這種推理水平意味著我們可以擁有滿足更複雜目標的人工智慧代理。但人工智慧代理到底是什麼？
這些是自治實體，使用該技術來解釋其環境、做出決策並採取旨在實現特定目標的行動。
AI 代理程式使用機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 等各種方法獨立運作以實現特定目的。
這些新模型是多模式的，也就是說，它們可以採用不同的格式（文字、圖像、視訊、音訊）作為輸入。
智能代理有能力完成從最簡單到最複雜的多項任務。
