ออกแบบเวิร์กโฟลว์ AI หลายขั้นตอนด้วย ClearScribe Agent Center

งานที่มีประโยชน์จำนวนมากไม่สามารถทำเสร็จได้ในขั้นตอนเดียว

การวิจัยอาจต้องรวบรวมข้อมูล เปรียบเทียบแหล่งข้อมูล จัดระเบียบข้อค้นพบ และจัดทำรายงานสุดท้าย

เวิร์กโฟลว์การประชุมอาจต้องตรวจสอบทรานสคริปต์ ระบุงาน เตรียมการสื่อสารติดตาม และอัปเดตระบบอื่น

งานคอนเทนต์อาจต้องมีการวิจัย การวางแผน การร่าง การแก้ไข และการเผยแพร่

ClearScribe Agent Center ถูกออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่กว้างขึ้นเช่นนี้

เริ่มจากเป้าหมาย

เวิร์กโฟลว์ Agent ที่ดีควรเริ่มจากเป้าหมายที่ชัดเจน

เป้าหมายอาจเป็น:

• เตรียม briefing สำหรับการประชุมกับลูกค้า
• วิจัยหัวข้อตลาด
• จัดระเบียบงานติดตามจากหลายการประชุม
• เตรียมสรุปสถานะโครงการ
• ตรวจสอบข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง

ยิ่งเป้าหมายชัดเจน ก็ยิ่งง่ายในการกำหนดขั้นตอน เครื่องมือ และข้อมูลที่ Agent ต้องใช้

แบ่งเป้าหมายออกเป็นขั้นตอน

งานขนาดใหญ่จะจัดการได้ง่ายขึ้นเมื่อแบ่งออกเป็นส่วนย่อย

ตัวอย่างเช่น การเตรียมประชุมกับลูกค้าอาจประกอบด้วย:

1. ค้นหาการประชุมก่อนหน้ากับลูกค้า
2. ดึงโน้ตและสรุปที่เกี่ยวข้อง
3. ระบุงานที่ยังไม่เสร็จ
4. ตรวจสอบการตัดสินใจสำคัญ
5. เตรียมคำถามสำหรับการสนทนาครั้งถัดไป
6. สร้าง briefing เตรียมการแบบกระชับ

แต่ละขั้นตอนมีวัตถุประสงค์เฉพาะ

Agent ไม่จำเป็นต้องแก้ปัญหาทั้งหมดในขั้นตอนเดียวที่คาดการณ์ได้ยาก

ให้บริบทที่ถูกต้องแก่ Agent

เวิร์กโฟลว์จะมีประโยชน์ได้เท่ากับคุณภาพของข้อมูลที่สามารถใช้ได้

ClearScribe Agent Center สามารถทำงานร่วมกับระบบนิเวศ ClearScribe ที่กว้างขึ้น เพื่อให้ Agent ใช้บริบทที่เกี่ยวข้องแทนที่จะเริ่มใหม่ทุกภารกิจ

บริบทนี้อาจรวมถึงข้อมูลการประชุม โน้ต สรุป งาน ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง และความรู้ที่พร้อมใช้งานอื่น

เป้าหมายคือให้บริบทเพียงพอแก่ Agent เพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องโดยไม่จำเป็น

เชื่อมเวิร์กโฟลว์เข้ากับเครื่องมือ

บางขั้นตอนต้องการมากกว่าการใช้เหตุผล

Agent อาจต้องค้นหาข้อมูล สร้างผลลัพธ์ ใช้บริการที่เชื่อมต่อ หรือดำเนินการอื่นที่ได้รับอนุมัติ

ClearScribe Agent Center สามารถทำงานร่วมกับ ClearScribe MCP และชั้นการเชื่อมต่ออื่น เพื่อให้ Agent ใช้เครื่องมือที่กำหนดไว้ภายในเวิร์กโฟลว์

นี่คือจุดที่ Agent มีประโยชน์จริงมากขึ้น

แทนที่จะเพียงแนะนำว่าควรทำอะไรต่อ Agent สามารถใช้เครื่องมือที่รองรับเพื่อช่วยทำงานให้เสร็จจริง

กำหนดสิทธิ์ให้ชัดเจน

เวิร์กโฟลว์ที่มีพลังมากขึ้นต้องการการควบคุมที่แข็งแรงขึ้น

Agent ไม่ควรได้รับสิทธิ์ไม่จำกัดในทุกระบบโดยอัตโนมัติ

เวิร์กโฟลว์ระดับมืออาชีพควรกำหนดว่า:

• Agent อ่านข้อมูลอะไรได้
• ใช้เครื่องมือใดได้
• การดำเนินการใดต้องได้รับอนุมัติ
• Agent สามารถสร้างหรือแก้ไขอะไรได้
• จะเกิดอะไรขึ้นหากเครื่องมือล้มเหลว

ขอบเขตเหล่านี้ทำให้พฤติกรรมของ Agent เข้าใจและจัดการได้ง่ายขึ้น

เพิ่มการอนุมัติในจุดที่สำคัญ

ไม่ใช่ทุกการดำเนินการควรเกิดขึ้นโดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์

ขั้นตอนที่มีความเสี่ยงต่ำ เช่น การค้นหาข้อมูลหรือเตรียมร่าง อาจเหมาะกับการดำเนินการอัตโนมัติ

การดำเนินการที่มีผลกระทบมากกว่าอาจต้องยืนยันก่อน

ตัวอย่างเช่น การส่งข้อความ การอัปเดตข้อมูลภายนอก การเผยแพร่คอนเทนต์ หรือการเปลี่ยนข้อมูลสำคัญ อาจต้องได้รับอนุมัติอย่างชัดเจน

เวิร์กโฟลว์ควรแยกขั้นตอนการเตรียมออกจากการดำเนินการสุดท้าย

ออกแบบโดยคำนึงถึงการกู้คืนจากข้อผิดพลาด

เวิร์กโฟลว์จริงสามารถล้มเหลวได้

บริการที่เชื่อมต่ออาจไม่พร้อมใช้งาน ข้อมูลสำคัญอาจหายไป API อาจส่งข้อผิดพลาด หรือขั้นตอนหนึ่งอาจสร้างผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน

ระบบ Agent ระดับมืออาชีพไม่ควรหยุดโดยไม่มีคำอธิบาย

ระบบควรระบุได้ว่าเวิร์กโฟลว์ล้มเหลวตรงไหน เก็บงานที่เสร็จแล้วไว้เมื่อเหมาะสม และบอกให้ชัดเจนว่าต้องทำอะไรต่อ

การกู้คืนเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบเวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่สิ่งที่เพิ่มทีหลัง

เก็บประวัติการทำงานที่มีประโยชน์

การทำงานหลายขั้นตอนจะน่าเชื่อถือขึ้นเมื่อผู้ใช้เข้าใจได้ว่าเกิดอะไรขึ้น

ประวัติการทำงานที่ดีอาจแสดง:

• Agent ตัวใดถูกใช้งาน
• ได้รับเป้าหมายอะไร
• มีการลองขั้นตอนใดบ้าง
• ใช้เครื่องมือใด
• จุดใดมีการขออนุมัติ
• สร้างผลลัพธ์อะไร
• การทำงานเสร็จสิ้นหรือล้มเหลว

สิ่งนี้ให้ความโปร่งใสที่ประวัติแชตทั่วไปอาจไม่สามารถให้ได้

ใช้ Agent ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะ

Agent ตัวเดียวไม่จำเป็นต้องทำงานทุกประเภท

สามารถออกแบบ Agent หลายตัวสำหรับความรับผิดชอบที่ต่างกัน

Agent ด้านการวิจัยสามารถเน้นการรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูล

Agent การประชุมสามารถเน้นบทสนทนา การตัดสินใจ และงานติดตาม

Agent คอนเทนต์สามารถช่วยเตรียมเวิร์กโฟลว์เชิงสร้างสรรค์

Agent สำหรับนักพัฒนาสามารถทำงานกับข้อมูลทางเทคนิคและระบบที่เชื่อมต่อ

ความเชี่ยวชาญเฉพาะทำให้กำหนดคำสั่งและสิทธิ์ได้ง่ายขึ้น

ClearScribe Agent Center และ ClearScribe MCP ทำงานร่วมกัน

ClearScribe Agent Center และ ClearScribe MCP มีบทบาทต่างกัน

ClearScribe Agent Center จัดการ Agent และเวิร์กโฟลว์ของ Agent

ClearScribe MCP เป็นชั้นการเชื่อมต่อมาตรฐานที่ช่วยให้ระบบ AI ที่รองรับเข้าถึงเครื่องมือและบริบทที่รองรับ

เมื่อใช้ร่วมกัน ทั้งสองสามารถรองรับเวิร์กโฟลว์ที่ Agent วิเคราะห์ภารกิจ แล้วใช้เครื่องมือ ClearScribe หรือเครื่องมือที่เชื่อมต่อและได้รับอนุมัติเพื่อทำแต่ละขั้นตอนให้เสร็จ

ตัวอย่างการใช้งานจริง

ลองนึกถึง Agent ที่ได้รับมอบหมายให้เตรียมสรุปโครงการประจำสัปดาห์

เวิร์กโฟลว์อาจ:

1. ค้นหาการประชุมที่เกี่ยวข้องของสัปดาห์
2. ดึงสรุปและงาน
3. ระบุอุปสรรคที่เกิดซ้ำ
4. เปรียบเทียบงานที่ยังเปิดอยู่กับข้อผูกพันก่อนหน้า
5. เตรียมรายงานสถานะโครงการแบบกระชับ
6. นำเสนอรายงานให้ตรวจสอบ
7. ใช้เครื่องมือที่เชื่อมต่อและได้รับอนุมัติสำหรับขั้นตอนถัดไปหากมีการร้องขอ

สิ่งสำคัญคือเวิร์กโฟลว์มีโครงสร้าง

Agent ไม่ได้เพียงด้นสดจากคำขอขนาดใหญ่เพียงคำขอเดียว

ส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ ClearScribe

ClearScribe Agent Center เป็นหนึ่งในห้าผลิตภัณฑ์หลักของ ClearScribe

ClearScribe AI มุ่งเน้นการทำความเข้าใจการประชุม การบันทึก โน้ต และความรู้

ClearScribe Content Studio มุ่งเน้นการสร้างคอนเทนต์

ClearScribe MCP เชื่อมระบบ AI เข้ากับเครื่องมือและบริบท

ClearScribe Developer API ให้สิทธิ์เข้าถึงความสามารถ ClearScribe แบบโปรแกรมแก่นักพัฒนา

ClearScribe Agent Center เป็นพื้นที่สำหรับออกแบบ จัดการ และใช้งานการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย Agent

สรุป

คุณค่าของ AI Agent ไม่ได้วัดจากจำนวนขั้นตอนที่มันทำได้

แต่วัดจากว่าขั้นตอนเหล่านั้นรวมกันเป็นเวิร์กโฟลว์ที่มีประโยชน์ เข้าใจได้ และควบคุมได้หรือไม่

ClearScribe Agent Center ถูกออกแบบมาเพื่อรวมเป้าหมาย บริบท เครื่องมือ สิทธิ์ การอนุมัติ การดำเนินการ และผลลัพธ์ไว้ในพื้นที่ทำงาน Agent ระดับมืออาชีพ