自主决策
聊天机器人：聊天机器人是被动的——它们根据用户输入提供响应，但不能做出决策。它们的功能取决于预先编程的工作流程。
示例：聊天机器人可能会在电子商务网站上推荐产品，但不会决定库存补货或定价。
AI 代理：AI 代理擅长主动和自主决策。它们分析数据、预测结果并在无需人工干预的情况下采取行动。
示例：虚拟销售助理 AI Agent 可以识别销售机会、推荐有针对性的活动并自主启动它们。
任务完成能力
聊天机器人：聊天机器人专为特 加拿大号码数据 定任务而设计，在客户支持、常见问题解答和预约安排等领域表现出色。然而，它们在需要上下文理解或多步骤流程的任务上却举步维艰。
示例：如果选项是预先定义的，聊天机器人可以预订酒店房间，但它不会根据用户反馈动态地建议替代方案。
AI 代理：AI 代理可轻松处理端到端流程。它们可协调系统、执行复杂的工作流程并动态调整以实现目标。
示例：管理供应链物流的 AI 代理可以监控库存、预测短缺并下订单——全部自主完成。
适应性和个性化
聊天机器人：聊天机器人提供针对特定任务的个性化服务。虽然它们可以识别重复用户并在一定程度上定制响应，但它们的适应性受到预定义规则的限制。
示例：聊天机器人可能会叫出回头客的名字，但不会动态改变其语气或建议。
AI 代理：AI 代理提供高度自适应和个性化的体验。它们学习用户偏好，分析实时行为，并动态调整其方法。
示例：健身 AI 代理可以通过分析用户过去的表现、偏好和目标来创建个性化的锻炼计划。
集成和用例
聊天机器人：聊天机器人很容易集成到网站或社交媒体等平台中。它们的用例通常面向客户，包括潜在客户开发、支持和营销。
示例：Facebook Messenger 上的聊天机器人回答客户有关某个品牌产品的询问。
AI 代理：AI 代理可跨多个系统集成，使其能够灵活地处理后端和面向客户的任务。它们用于供应链自动化、财务预测和高级客户支持等领域。示例：人力资源部门的 AI 代理可以通过筛选简历、安排面试和发送后续信息来实现招聘自动化。
维护和可扩展性
聊天机器人：维护聊天机器人涉及更新脚本和工作流程，这对于复杂的用例来说可能很繁琐。随着用户需求的发展，它们可能无法很好地扩展。
示例：在聊天机器人中添加对新语言的支持可能需要进行大量的重新编程。
AI 代理：AI 代理本质上具有可扩展性和适应性。它们需要定期监控和数据输入，但可以随着业务需求的变化而发展，而无需进行大量重新编程。
示例：管理客户查询的 AI 代理可以随着业务的增长自动学习和处理新主题。