简单的反射代理根据条件动作规则行事，不考虑过去的交互或未来的影响。它们适合简单、重复的任务，但需要学习或适应方面的帮助。
示例：恒温器根据当前读数维持恒定的温度。
局限性：它们无法适应环境变化或动态更新规则。
Convin 的 AI 电话呼叫可实现 100% 的自动接听和拨打电话，从而消除了简单任务中的人工干预。自动处理常规客户查询可将操作错误减少 50%，并确保始终如一的性能。
2.基于模型的反射代理
基于模型的反射代理会维护其环境的内部模型，以便做出明智 澳大利亚手机号 的决策。这些代理可以通过了解其行为如何影响系统来处理更复杂的情况。
示例：自动调节空气净化器，在启动前监测空气质量趋势。
优点：适应性更强，动态环境下性能增强。
Convin 的 AI 电话呼叫通过分析实时呼叫数据来优化客户互动，从而反映出这种适应性。通过学习持续的客户行为并提供量身定制的响应，可将 CSAT 分数提高 27%。
3.基于目标的代理
基于目标的代理通过评估其行为的未来结果来确定实现特定目标的优先顺序。他们会考虑多种途径来确定实现目标的最有效方法。
示例： GPS 系统根据交通状况、距离和用户偏好计算最佳路线。
用例：适用于物流、供应链管理和计划驱动的操作。