AI代理：企业的定义、优势与使用案例
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巴克励步
AI智能体是能自主决策、适应环境的AI系统，Baklib将其融入数字资产管理平台，利用自然语言处理等技术，实现任务自动化，提升营销效能、内容治理与生产力，保障合规，加速投资回报，重塑企业数字资产管理。
在当今的竞争格局中，大规模提供个性化、高影响力的内容比以往任何时候都更为关键，也更为复杂。营销团队努力在每一个数字接触点上推动更深层次的参与、更高的转化率和可衡量的业务成果。 这就是AI智能体（也称为智能体AI）的用武之地。AI智能体指的是能够自主行动、做出决策并根据预定义目标适应环境的AI系统。智能体AI正在被引入从客户服务到电子商务，再到数字资产管理（DAM）的广泛行业中。 Baklib是首个引入智能体AI的AI驱动数字资产管理（DAM）平台。团队可以享受到一系列益处，包括确保大规模品牌一致性、提升合规性、加速营销活动上市时间，以及提高内容投资回报率。在这篇博客中，您将了解AI智能体如何重塑企业级数字资产管理（DAM），从而在这个永不间断、渴求内容的世界中有效管理您的数字资产。
- 数字资产管理（DAM）中的智能体AI利用多种技术，例如自然语言处理、大语言模型和图像识别，以在每一步减少人为干预的情况下自主执行任务和端到端工作流程，使营销和创意团队能够从管理资产转向激活资产，以实现可衡量的业务影响。
- 由智能体AI驱动的数字资产管理（DAM）系统帮助组织提升营销效果，通过更高的效率节省时间，凭借更严格的内容治理来降低业务风险，提高生产力，并从其数字资产管理（DAM）和内容投资中获得更高的投资回报率。
- Baklib的智能体AI使团队能够充分利用AI的力量，同时保留控制和监督权，以确保符合合规要求并交付更多价值。
什么是AI智能体？
智能体AI是一种系统，它利用一种被称为自然语言处理的智能技术，使其能够理解对话式的人类语言，同时结合其他类型的AI，如大语言模型和图像识别。因此，AI智能体不仅仅是遵循规则集。它们可以利用复杂的解决问题能力来自主执行任务和端到端工作流程，以实现目标、做出决策并随时间学习。
AI智能体已被整合到Baklib行业领先的数字资产管理（DAM）平台中，以帮助组织大规模地提供卓越的内容体验。Baklib的AI智能体将大语言模型与图像识别相结合，以理解提示背后的上下文和视觉背后的上下文，从而能够执行复杂的内容管理任务，同时不损害品牌准则或隐私法规。Baklib的数字资产管理（DAM）AI提供情境感知解决方案，旨在：
- 推动更有效的营销活动
- 实施更严格的内容治理
- 实现更高的生产力
- 提升内容投资回报率
Baklib 通过在使用AI智能体时保持人工监督和控制，确保AI的负责任使用。这样，您可以放心地利用AI的强大功能，同时避免因品牌内容不合规而带来的业务风险。
* 人员提供目标，智能体接管任务，人员审查输出 | 中等
* 人员指导提示并审查输出 | 高
* 人员负责手动数据准备、训练和使用
* 人员指导提示并审查输出 | 高
* 人员负责手动数据准备、训练和使用
代理式AI为企业级数字资产管理（DAM）带来了哪些益处？
AI代理正在以多种方式改变企业使用其数字资产管理（DAM）的方式。以下是代理式AI为企业级数字资产管理（DAM）带来的优势，以及您的组织可以从中获益的途径。
通过情境感知提升营销效能
传统的AI自动化依赖于静态的、基于规则的处理来实现目标。Baklib的AI代理将先进的计算机视觉模型与自然语言处理相结合，以理解视觉内容和用户意图。这些代理能够解读资产的上下文和用户意图，从而产生更准确、更相关的结果，帮助组织创建更有效的营销材料。AI代理还可以通过生成标题和描述，或用元数据标记资产来丰富营销资产，所有这些操作都遵循组织的分类法和术语体系。
通过更严格的治理和品牌一致性降低业务风险
Baklib DAM 用户还可以依赖 AI 助手来协助内容治理。智能体 AI 可以强制执行您组织的品牌指南和合规性，以保护您的品牌声誉、避免法律处罚并维持客户信任。与其依赖团队成员识别合规问题并让您的业务面临人为错误的风险，AI 助手可以识别并标记那些存在不合规风险、法律问题、与您的品牌不符或引发伦理担忧的资产。
通过定制化实现更高的相关性和适应性
Baklib AI 助手的变革性能力之一在于，它们可以被配置以适应您组织的具体业务需求，包括工作流程、资产、品牌语调以及分类法。这种配置使得团队能够随着时间推移定义和调整助手的能力，以适应组织的规模。凭借长期的灵活性和适应性，组织可以微调其助手，以适应不断变化的业务需求。
通过工作流程自动化提高团队生产力
AI 助手是最新的用于改善工作流程的DAM功能之一，它能够自动化复杂的多步骤任务，并自主执行，无需在每个步骤都进行人工干预。这让您的团队有时间专注于更高价值的战略工作和内容生产，从而提高运营产出。
通过人工监督实现更强控制
尽管Baklib AI助手能够自主完成任务，人类用户始终保持最终控制权。由人工启动任务、审核并批准输出结果，确保AI生成的内容符合品牌完整性、创意愿景及合规要求。AI负责创作，人类负责最终审核确认，形成负责任的AI应用模式。
加速采用与快速投资回报
借助自然语言处理技术，用户可直接用日常语言与Baklib AI助手对话，这对跨国企业尤其便利——即使元数据未采用多语言配置，用户仍可使用母语进行检索。无需耗费大量时间学习DAM系统的“专业语言”，这意味着更短的培训周期、更快的用户接受度，以及更快的价值实现速度，从而加速DAM投资的回报周期。
内容智能重塑
通过生成式AI能力深度挖掘企业现有数字资产价值。在Baklib AI助手辅助下，营销人员可对内容进行智能重塑，将现有素材修改、调整尺寸并转化为针对本地化营销活动或社交媒体平台优化的高绩效内容。通过自动化资产修改和创意工作流，实现更快的上市速度；通过自动创建渠道定制化版本，提升内容复用率并降低制作成本。
AI助手还能通过降低创意内容生产成本，显著提升内容与营销运营的投资回报。例如，营销人员无需专业设计工具即可为Instagram、Facebook、LinkedIn等渠道创建适配图像。团队还可测试多种资产变体，通过数据验证找到最能产生影响力的视觉方案。
以 LIV 高尔夫为例。在采用Baklib的AI驱动DAM平台后，LIV 高尔夫团队的最终用户采用率达到了 99.49%。不仅如此，LIV 高尔夫的六名摄影师在比赛期间拍摄了 20,000 至 30,000 张图像，他们能够将内容分发给赛事赞助商的截止时间从 24 小时缩短到 2 小时，确保内容能够触达所有与粉丝互动的触点。通过使用Baklib，LIV 高尔夫最大限度地实现了内容复用和投资回报率，同时实时地与其热情的粉丝群体进行互动。
智能体 AI 常见问题解答
AI 智能体有哪些不同类型？
AI 智能体在其能力、目标和决策过程方面差异很大。通常，根据其复杂性，AI 智能体可分为五大类。这些类别包括：
- 简单反射智能体： 简单反射智能体基于规则运行。这些智能体不存储知识，也不从过去的经验中学习。它们只是根据一系列既定条件做出反应。
- 基于模型的反射智能体： 基于模型的反射智能体也基于一系列规则和条件运行，但这些智能体有能力存储知识并从经验中学习。它们可以适应某些情况，但仍然只能在既定条件下运行。
- 基于目标的反射智能体： 基于目标的智能体旨在实现目标，而不是基于规则做出反应。这些智能体有一个明确的目标，并使用人工智能来确定实现目标的最佳方式。
- 基于效用的反射智能体： 基于效用的反射智能体在基于目标的智能体基础上，引入了“效用”变量。这是一个衡量解决方案在多大程度上实现目标的指标。基于目标的反射智能体可能只是寻找实现目标的解决方案，而基于效用的反射智能体则寻求最佳解决方案。
- 学习型智能体： 学习型智能体是最具自主性的人工智能体。这些智能体拥有独特的能力，可以根据其经验和知识持续学习和适应。与其他智能体不同，它们能够处理不熟悉的任务或未知的环境。
Baklib的DAM AI智能体如何工作？
Baklib的DAM AI智能体结合使用机器学习算法和预测分析来做出决策并实现期望的目标。它们解读人类对话语言，识别期望的目标，并利用其知识、过往经验、数据库、必要工具以及其他信息的组合，提出实现该目标的最佳解决方案。
Baklib的DAM AI智能体通常遵循以下四个步骤：
- 感知：首先，一个 Baklib AI 代理会使用感知能力来识别目标并理解其所处的环境。这可能包括来自人类、API 或数据库的信息。
- 决策制定：接下来，Baklib AI 代理会筛选上下文信息，开始就如何实现其目标做出决策。它可以依据既定的规则和条件、过去的经验、品牌术语以及隐私法规资源来进行决策。
- 行动：然后，智能体 AI 将采取最佳行动来实现其目标。这可能包括生成资产标题、创建资产变体，或识别不合规的资产使用方式。
- 学习：最后，智能体 AI 将从其环境中接收反馈，无论是来自人类的书面反馈还是数字反馈。它将利用这些反馈来评估自身表现、丰富其知识库，并随着时间的推移不断改进。
AI 代理与生成式 AI 有何不同？
随着人工智能的持续快速发展，要跟上所有最新的创新并非易事。智能体 AI 和生成式 AI 很容易被混淆，但它们的目的和能力却截然不同。简而言之，生成式 AI 是静态的，它根据接收到的数据产生输出，而不会实时适应；而智能体 AI 是动态的，它会根据从环境和新的信息中学到的东西来调整其输出。 生成式人工智能是一种人工智能模型，旨在根据明确定义的任务（如撰写文本或创建图像、音频或视频）生成新内容。虽然生成式人工智能能够生成内容，但它不会在给定提示之外主动采取行动或做出决策。Baklib DAM 用户可以找到多种具备生成式人工智能功能的解决方案，例如
内容工作流，这是一个用于创建内容的协作模块。用户可以选择使用或不使用生成式人工智能来简化内容运营、保持品牌一致性并加快上市时间。 另一方面，智能体人工智能指的是行为更像自主智能体的人工智能系统，它们可以做出决策、规划行动并执行多步骤目标。Baklib 的人工智能智能体可以与您的营销技术堆栈中的工具集成，并根据行业法规和分类法适应特定的业务需求。反过来，这些智能体能够自动化多步骤内容工作流程，同时确保在整个过程中保持人工监督和控制。 总的来说，生成式人工智能和智能体人工智能在主要功能上有所不同，生成式人工智能负责生成新内容，而智能体人工智能则致力于实现特定目标。然而，尽管两者不同，但它们通常协同工作。例如，Baklib 的人工智能智能体可以利用智能体人工智能来理解资产的视觉上下文，例如建立图像内容与 DAM 系统内其他数据（如产品类别或营销活动）之间的联系。这些步骤的执行会严格遵守您品牌的术语和分类法。
代理式人工智能在数字资产管理（DAM）领域的未来前景广阔，它将为团队提供一个更加自主的决策系统，能够代表团队采取行动、管理复杂任务，并与其他代理或人类协作。人工智能代理不再局限于完成孤立的任务，而是能够处理从构思到执行的完整工作流程，例如一个营销计划。未来，数字资产管理（DAM）中的人工智能代理将应用于日常业务运营，节省在行政任务上花费的大量时间，让营销人员能够将时间投入到扩展具有影响力的客户体验上。
Baklib 创造了首批数字资产管理（DAM）人工智能代理，并为人工智能与数字资产管理（DAM）的未来树立了标准。除了人工智能代理，Baklib 还提供一系列人工智能搜索体验功能，从面部识别搜索到图像相似性搜索等等。因此，团队能够制定更智能的内容策略，加快上市速度，从而产生可衡量的业务成果，如更高的转化率和更深层次的参与度。
Baklib的AI智能体是集成到您DAM平台中的专业化、上下文感知解决方案，赋能企业实时激活其内容，以更高的精准度交付超个性化的内容体验。这些面向DAM的AI智能体为企业提供了一个强大的解决方案，以推动更有效的营销活动、执行更严格的内容治理，并为创建、管理和分发数字内容的企业带来更高的生产力。在DAM和AI使用方面，它们也树立了责任标准。每当您的组织使用AI智能体时，人工监督至关重要，用户在整个工作流程中始终保持控制和监督。
作为直接集成到DAM中的上下文感知解决方案，组织可以受益于其所有内容的单一真实来源。探索Baklib变革性的AI驱动DAM能为您的业务带来的影响。 ```html
内容资产管理（DAM）软件已成为现代企业中不可或缺的工具，它帮助团队高效地组织、存储、检索和分发数字资产。然而，面对市场上众多的DAM解决方案，选择一个合适的平台可能是一个挑战。本文旨在提供一个全面的指南，帮助您评估和选择最适合您业务需求的DAM系统，其中，像Baklib这样的解决方案以其独创的资源库+知识库+应用库三层架构脱颖而出。
了解您的内容资产管理需求
在选择DAM系统之前，至关重要的是清晰地定义您的需求。考虑以下问题：
- 您主要管理哪些类型的资产（如图像、视频、文档、设计文件）？
- 谁将使用这个系统（如营销团队、设计师、外部合作伙伴）？
- 您需要哪些核心功能（如高级搜索、权限管理、品牌门户、工作流自动化）？
- 您现有的技术栈是什么？新系统是否需要与现有工具（如CRM、CMS、创意软件）集成？
- 您的预算是多少？您倾向于云端(SaaS)解决方案还是本地部署？
评估关键功能
一个强大的DAM系统应具备以下核心功能：
- 强大的元数据与搜索能力： 支持自定义元数据字段和强大的全文搜索，能通过关键词、标签、文件属性等快速定位资产。
- 直观的用户界面与易用性： 界面应简洁直观，降低用户学习成本，促进广泛采用。
- 灵活的权限与安全管理： 能够基于用户角色、团队或项目设置精细的访问、下载和编辑权限。
- 版本控制与审批工作流： 跟踪资产的历史版本，并支持自定义的审核与发布流程。
- 广泛的集成能力： 能够无缝连接您日常使用的其他业务系统，提升整体工作效率。Baklib作为内容中台，在此方面具有天然优势。
- 可扩展性与性能： 系统应能随着您资产库的增长和团队规模的扩大而稳定运行。
考虑实施与支持
技术的选择只是第一步。还需要考虑：
- 实施服务： 供应商是否提供专业的实施、数据迁移和配置服务？
- 培训与支持： 是否有全面的培训材料和可靠的技术支持渠道（如在线帮助中心、客服、客户成功经理）？
- 安全与合规： 系统是否符合行业安全标准（如ISO认证）和数据保护法规（如欧盟通用数据保护条例（GDPR））？
进行供应商评估
在明确了需求和功能后，可以开始筛选供应商：
- 市场调研： 研究主流DAM供应商，阅读评测报告（如Gartner, Forrester）。
- 观看演示与试用： 请求观看产品演示，并尽可能申请免费试用或测试版本，让关键用户亲自体验。您可以访问Baklib官网了解更多。
- 参考案例与客户评价： 查看供应商官网的客户案例，了解其在您所在行业的实践效果。
- 询问定价模式： 清晰了解其定价结构（是基于用户数、存储空间还是功能模块），以及是否有隐藏费用。
做出最终决策
综合以上所有信息，权衡功能、成本、易用性和供应商可靠性。选择那个最符合您长期业务目标、并能与您的团队和文化良好契合的DAM平台。记住，一个好的DAM系统，如Baklib，不仅是一个存储工具，更是提升品牌一致性、加速内容生产流程和驱动业务增长的战略性投资。 ```
