에이전트를 시작하세요

데이터 소스를 연결하고 오케스트레이션을 설정하며 에이전트를 설계한 후, 시작할 준비가 되었습니다. 이 문서에서는 에이전트를 활성화하고 AI 결정 루프를 닫아 에이전트가 지속적으로 학습하고 개선할 수 있도록 하는 방법을 다룹니다.

에이전트를 시작하기

AI 결정 서비스 팀과 모든 구성 단계를 완료한 후:

1. 모든 설정이 올바른지 확인하기 위해 에이전트 구성을 검토하세요.
2. 데이터 연결 및 오케스트레이션 통합이 활성화되어 있는지 확인하세요.
3. AI 결정 서비스 팀과 협력하여 에이전트를 활성화하세요.

시작되면, 에이전트는:

• 오디언스 및 고객 데이터를 수신하기 시작합니다.
• 각 고객에 대한 개인화된 추천을 시작합니다.
• 구성된 CEP를 통해 작업을 오케스트레이션합니다.
• 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하기 위해 피드백 데이터를 수집합니다.

AI 결정 루프 닫기

시작된 후, 에이전트는 학습하고 개선하기 위해 피드백 데이터가 필요합니다. 여기에는 고객 참여 결정이 전송된 후 에이전트에게 무슨 일이 발생했는지를 알려주는 전환 데이터, 참여 데이터 및 활성화 데이터가 포함됩니다.

이 중요한 피드백 데이터 자산을 준비하는 데 대한 자세한 요구 사항은 데이터 소스 준비를 참조하세요.

에이전트 모니터링

출시 후, AI 의사결정 서비스 팀과 협력하여 성능을 모니터링하십시오:

• 성능 측정기준: 실험 그룹에서 성공 지표를 추적하십시오
• 학습 진행 상황: 에이전트의 추천이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전하는지 관찰하십시오
• 통찰력: 어떤 차원과 옵션이 다양한 고객 세그먼트에 대한 결과를 이끌어내는지 이해하십시오

지속적인 최적화

AI 의사결정 서비스 팀이 계속해서 귀하와 협력하여:

• 에이전트 성능을 분석하고 최적화 기회를 식별하십시오
• 필요에 따라 차원이나 옵션을 확장하십시오
• 비즈니스 규칙 변경에 따라 제약 조건을 조정하십시오
• 성공적인 에이전트를 추가 사용 사례로 확장하십시오