هوش مصنوعی عاملگرا (Agentic AI) بهعنوان یک لایه تصمیمگیری خودمختار میتواند بهراحتی بر روی خطوط لوله یادگیری ماشین سنتی قرار گیرد و عملکرد آنها را بهصورت پویا تنظیم کند. در این مقاله، با بررسی معماری ترکیبی، نحوه اتصال مدلهای پیشبینی کلاسیک به یک عامل هوشمند برای جمعآوری دادههای لحظهای، ارزیابی مستمر و بهبود خودکار سرویسهای مشتریمحور شرح داده میشود.
مراحل کلیدی شامل تعریف نقطه اتصال (API)، استفاده از فریمورکهای مدیریت گردش کار، پیادهسازی حلقه بازخورد برای بهروزرسانی مدلها و تضمین امنیت و حریم خصوصی میباشد. نتایج نشان میدهد که ترکیب این دو رویکرد میتواند زمان پاسخگویی را بهطور قابلتوجهی کاهش داده و دقت پیشبینیها را در سناریوهای پیچیده ارتقا دهد.