CX Enterprise 中的 AI

本指南介绍Adobe CX Enterprise中的AI功能:generative AI、AI Assistant、Agent Orchestrator、Experience Platform Agents、CX Enterprise Co-worker和MCP。

AI功能概述

从这里开始,了解在何处以及如何跨CX Enterprise使用AI :

  • 关于创作AI介绍了哪些CX Enterprise应用程序支持创作AI和AI Assistant,以及它们之间的比较方式。
  • 关于代理AI介绍Experience Platform Agent如何在现有CX Enterprise应用程序和AI优先应用程序中工作,并列出每个应用程序中可用的代理。
  • AI监控涵盖跟踪代理采用、使用、反馈和AI信用消耗的仪表板。
  • AI积分消耗说明代理作业如何消耗AI积分,并按照代理和作业类型估计消耗率。
  • CX Enterprise代理工具涵盖了扩展CX Enterprise代理的其他代理技能和工具(视频教程)。

AI 助手

AI助手是基于Adobe Experience Platform的应用程序中提供的对话式创新型人工智能工具。 使用它获取产品知识、排查问题、查找运营见解和访问Experience Platform代理,所有这些操作都可通过全屏或边栏视图界面中的自然语言提示进行。

要了解如何导航界面,请阅读AI助手用户界面指南。 要查看代理的示例提示,请参阅提示库

Agent Orchestrator和Experience Platform代理

Agent Orchestrator是支持Experience Platform代理的代理层。 当你向人工智能助手提问时,Agent Orchestrator会规划工作,调用回答问题所需的专业代理,并返回统一的响应,所有这些都由人为监督。

本指南中记录了以下Experience Platform代理:

有关代理的完整列表、每个支持的应用程序以及资格要求,请参阅CX Enterprise中的Agentic AI

同事

Co-worker是AI Assistant的代理优先演变,可自动化客户体验和营销工作流,因此您的团队可以专注于业务目标而不是日常执行。 与其一次问一个问题,不如描述一个目标。 同事计划、执行、验证和返回已完成的工作以供您审批。 同事包括:

  • 同事聊天:用于在CX Enterprise应用程序中浏览数据、验证受众和历程以及完成多步骤任务的对话界面。
  • 同事营销活动:人工智能原生应用程序,可将营销活动简报、受众构建、内容生成、历程设计和校对整合为单一对话体验。 它使用内置模板、最佳实践和提示性指导,帮助小型、敏捷团队快速启动促销活动。
  • 同事项目(即将推出):用于自动化端到端客户体验编排工作流的统一工作区,帮助团队协调任务、审批和执行以推动从战略到交付的结果。 即将提供项目文档。

符合条件的客户正在逐步从AI助手和Experience Platform代理过渡到同事聊天。 阅读同事试用版以了解试用资格、AI信用使用情况以及如何获取访问权限。

要查看同事聊天的实际效果,请浏览Playground中的同事聊天,或阅读实际用例,例如验证AA到CJA的迁移数据分析CJA数据

有关同事聊天、营销活动和项目的完整产品文档,请参阅同事。 有关沙盒到沙盒对象复制,请参阅沙盒工具代理技能

MCP

Adobe CX Co-worker Gateway是CX Enterprise的统一模型上下文协议(MCP)终结点。 它提供与MCP兼容的客户端,如Claude、ChatGPT和Cursor,这些客户端与您的组织有权使用的产品工具之间存在单个受管辖的连接。 这些工具包括Real-Time CDP、Experience Platform、Journey Optimizer、Customer Journey Analytics、Adobe Analytics和Workfront。

初次使用CX Co-worker Gateway? 请参阅访问CX Co-worker Gateway工具安装CX Co-worker Gateway以连接。

快速入门

访问要求

在使用AI助手和Experience Platform代理之前,您的Adobe管理员必须授予相应的权限。 要求因应用程序而异;有关详细信息,请参阅Agent Orchestrator指南中的访问

隐私和安全性

AI Assistant和Experience Platform代理优先考虑隐私、安全和治理,包括特定于沙盒的数据隔离和您现有的访问控制策略。 有关完整的详细信息,请阅读AI助手中的隐私、安全和管理

最佳实践

要从AI助手或同事体验中获得最大价值,请遵循以下最佳实践:

  • 在提示中指定​以获取针对性和相关的见解
  • 通过查看提供的源引用和推理解释来验证响应
  • 使用上下文设置​以确保您的问题使用了最相关的数据源。
  • 提供反馈​以帮助随着时间的推移提高性能和准确性。
  • 合并来自多个代理的见解,以获得更全面的分析。

法律注意事项

AI Assistant目前仅支持英语回复,语言模型偶尔会出错。 始终验证提供的信息,并使用每个响应中包含的推理步骤来了解信息的生成方式。 有关完整的详细信息,请阅读法律免责声明

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