对于某些任务，即使使用电子邮件模板和其他工具来简化流程，向每个联系人或潜在客户发送单独的电子邮件仍可能非常耗时。公司内部不同团队之间通常仍会丢失沟通的语气和必要的个人信息。这种方法还可用于了解并向新老客户推荐新产品和现有产品及服务。AI 代理可以帮助起草个性化电子邮件，建议何时发送这些电子邮件，并推荐和提供公司可以提供的产品和服务信息。AI 代理可以介入，帮助总结、理解并提供针对各种情况的个性化解决方案。这使得整个公司的信息传递保持一致，同时使当前的产品和服务在信息传递中保持最新。
改善决策
AI 代理可以分析海量数据，提供人类可能忽略的洞察，帮助您做出更明智的决策。例如，AI 代理可以分析电子邮件营销活动在一天中特定时段的效果，并推荐最佳发送时间；它还可行分析，让您的团队更好地了解一年中特定时段的客户需求。
可用性
AI 客服人员可以全天候待命，在需要时提供持续 顶级电子邮件列表 的支持和帮助。这对于安排预约、解答员工疑问或提供一线支持等任务尤其有用。
人工智能代理的挑战和局限性
安全问题
隐私是处理敏感数据的公司必须建立的基础。人工智能请求并获得访问许多不同数据集的权限，这引发了隐私问题。其中包括：
数据访问： AI 训练所用的数据量巨大，但需要注意的是，平台不会发送和存储任何来自业务方用户或客户的个人信息。这包括 AI 代理只能访问被允许访问的数据，而无法访问系统的其他区域来执行任务。
数据安全： LLM 模型中的数据必须是安全的，但同时也不能在被访问数据的其他领域造成漏洞。这些漏洞可能存在于其他领域，例如第三方 API。此外，缺乏透明度也是一个值得关注的问题，例如发送和存储的具体数据、数据的存储方式以及如何从发送的提醒中删除敏感信息。
偏见和歧视：人工智能程序及其创建的代理都是基于海量数据集进行训练的。虽然并非有意为之，但如果这些数据集中存在偏见、语言或歧视性选择，人工智能就会模仿这些模式。