超越AI模型：代理AI的数据平台需求
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内容提要
两年前，ChatGPT和大型语言模型引起关注，如今讨论转向如何利用代理AI实现具体行动。代理AI能够多步骤解决问题，生成相关响应，并通过经验学习提高准确性。PwC调查显示，79%的高管已在公司采用AI代理，三分之二认为其提升了生产力。成功实施依赖于整合结构化与非结构化数据，建立可信的数据平台，以支持代理AI的有效性和信任度。
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关键要点
- 两年前，ChatGPT和大型语言模型引起关注，现讨论转向代理AI的具体应用。
- 代理AI能够多步骤解决问题，生成相关响应，并通过经验学习提高准确性。
- PwC调查显示，79%的高管已在公司采用AI代理，三分之二认为其提升了生产力。
- 成功实施代理AI依赖于整合结构化与非结构化数据，建立可信的数据平台。
- 大多数组织在提供结构化数据方面做得很好，但超过80%的企业数据是非结构化的。
- 需要一个定制的平台来提供统一和协调的数据，以支持代理AI的有效性。
- AI代理需要访问多样的数据源，包括结构化和非结构化数据。
- 信任AI结果的关键在于准确性、安全性和数据来源的可追溯性。
- 代理AI需要实时和可扩展的数据基础，以支持大规模的交易。
- 系统设计必须使代理能够轻松访问和利用各种工具和系统中的数据。
- 代理AI的崛起要求数据平台不仅仅是存储，还要积极赋能自主AI代理。
- Salesforce Data Cloud满足所有这些标准，推动代理AI转型。
❓
延伸问答
代理AI的主要优势是什么？
代理AI能够执行多步骤问题解决任务，生成上下文相关的响应，并通过经验学习提高准确性和客户满意度。
PwC调查显示多少高管已在公司采用AI代理？
PwC调查显示，79%的高管已在公司采用AI代理。
成功实施代理AI需要哪些数据支持？
成功实施代理AI依赖于整合结构化与非结构化数据，建立可信的数据平台。
企业在提供数据方面存在哪些挑战？
超过80%的企业数据是非结构化的，许多组织在整合这些数据方面存在困难。
如何确保AI代理的结果可信？
确保AI代理结果可信的关键在于准确性、安全性和数据来源的可追溯性。
Salesforce Data Cloud如何支持代理AI？
Salesforce Data Cloud满足代理AI的所有标准，提供智能、上下文相关的数据，支持实时和大规模的操作。
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