AI 代理程式概觀
AI 代理程式可使用自然語言輸入和資料，自動化並執行業務流程，以協助團隊簡化工作。本指南涵蓋其運作方式、實際使用，以及建置和訓練 AI 代理程式以支援組織之方式。
如何建置並訓練 AI 代理程式
了解如何建置 AI 代理程式，以簡化工作流程並支援組織的目標。
關鍵重點
- AI 代理程式可簡化工作、優化營運，並協助降低成本與人工作業。
- 組織正在使用 AI 代理程式來應對挑戰，例如提升客戶服務、風險管理和趨勢預測。
- 建置 AI 代理程式涉及明確的規劃、合適的工具，以及周全的訓練與測試。
- 現有架構可讓建置符合團隊特定需求的 AI 代理程式變得更簡單。
- 將 AI 代理程式連接到系統並訓練團隊，以確保更順暢的採用與更佳的成果。
- 持續監控可確保 AI 代理程式保持準確、高效，並與不斷變化的業務目標保持一致。
什麼是 AI 代理程式?
AI 代理程式是可自動化並執行業務流程的 AI 工具，能與個人、團隊或組織共同作業或代表其行事。它們旨在協助人員更有效率地工作，無論是回答問題、整理資訊，或協助完成多步驟流程。它們的範圍從簡單的提示和回應代理程式，到能夠從開始到結束執行整個工作流程的完全自主式代理程式，應有盡有。當 AI 代理程式以組織的資料為基礎時，使用工具和資訊變得更加容易，無需手動搜尋、分類或在系統間切換。
AI 代理程式可協助減少重複性工作，釐清複雜資訊，讓日常工作更順暢。這讓團隊能有更多時間專注於規劃、解決問題和制定決策。
建置 AI 代理程式需要幾個重要步驟。您需要決定 AI 代理程式應執行的工作，選擇建置架構，並提供適當的資訊存取權。同時也需要明確的指導方針以保持方向正確。代理程式建置完成後，它會經過訓練流程，包括意見反應、測試執行和小型調整，以確保其運作良好並可支援團隊目標。
若要更快速啟動，預先建置的代理程式提供了良好起點——已現成可用且可設定，可簡化啟動流程。
AI 代理程式可協助減少重複性工作，釐清複雜資訊，讓日常工作更順暢。這讓團隊能有更多時間專注於規劃、解決問題和制定決策。
建置 AI 代理程式需要幾個重要步驟。您需要決定 AI 代理程式應執行的工作，選擇建置架構，並提供適當的資訊存取權。同時也需要明確的指導方針以保持方向正確。代理程式建置完成後，它會經過訓練流程，包括意見反應、測試執行和小型調整，以確保其運作良好並可支援團隊目標。
若要更快速啟動，預先建置的代理程式提供了良好起點——已現成可用且可設定，可簡化啟動流程。
AI 代理程式的類型
AI 代理程式有數種類型，各自扮演不同角色:
- 檢索代理程式 可從可靠來源尋找資訊，進行推理，並針對使用者的問題回覆清晰的答案。
- 工作代理程式 可自動化動作和工作流程，例如傳送更新或產生報告，以減少手動且重複性工作。
- 自主式代理程式 可獨立朝目標作業，根據需要調整計劃，並在需要人員介入時向上呈報。
組織如何使用 AI 代理程式
營運效率與成本降低
團隊可以使用 AI 代理程式執行日常工作，如輸入資料、報告或庫存追蹤。這有助於他們更快完成工作，並減少人工作業時間。這種自動化不僅可加快作業速度，也可降低團隊在重複性工作上花費的時間，減少成本而不犧牲準確性。
例如，金融業、醫療保健業和製造業等各產業的組織，都在利用 AI 代理程式處理資料輸入、客戶服務和預測性維護等工作。近 70% 的《財富》500 強企業 使用 Microsoft 365 Copilot 來處理重複且繁瑣的工作，而 AI 代理程式則有望透過代表您自動化特定工作 (或整個工作流程) 協助組織更進一步。
使用 工作上的 AI 代理程式，企業開始在後勤作業與其他支援職能中看到生產力提升與成本節省。
例如，金融業、醫療保健業和製造業等各產業的組織，都在利用 AI 代理程式處理資料輸入、客戶服務和預測性維護等工作。近 70% 的《財富》500 強企業 使用 Microsoft 365 Copilot 來處理重複且繁瑣的工作，而 AI 代理程式則有望透過代表您自動化特定工作 (或整個工作流程) 協助組織更進一步。
使用 工作上的 AI 代理程式，企業開始在後勤作業與其他支援職能中看到生產力提升與成本節省。
客戶服務
客戶服務團隊使用 AI 支援的代理程式，更快速且一致地處理大量要求。這些代理程式可回應常見問題，將較複雜的問題轉交給合適的人員處理，並讓人工專員能專注於更具個人化的服務。
在各行各業——從電子商務、銀行業到餐旅業——像 聊天機器人 這類 AI 代理程式，能有效縮短等待時間、提升回應品質，並提高客戶滿意度。例如，ABN AMRO 團隊利用 Copilot Studio 建立了一個代理程式，協助銀行客戶從解鎖簽帳卡到變更 ATM 提款限額等各種需求。
在各行各業——從電子商務、銀行業到餐旅業——像 聊天機器人 這類 AI 代理程式，能有效縮短等待時間、提升回應品質，並提高客戶滿意度。例如，ABN AMRO 團隊利用 Copilot Studio 建立了一個代理程式，協助銀行客戶從解鎖簽帳卡到變更 ATM 提款限額等各種需求。
資料分析
AI 代理程式可透過即時分析大量資料並指出趨勢、風險或機會，來協助決策制定。這讓團隊能更快速且有信心地行動，尤其在面對快速變動的市場或複雜資訊時。
例如，團隊可建置 AI 代理程式來識別客戶行為變化、監控供應鏈效能或預測市場趨勢。在金融服務業，這些代理程式可支援投資組合分析和風險建模。在零售業，它們則可協助根據季節性模式或當地需求調整價格或庫存。這些只是 AI 代理程式提供即時深入解析，支援更聰明、更快速決策之方式的部分範例。
例如，團隊可建置 AI 代理程式來識別客戶行為變化、監控供應鏈效能或預測市場趨勢。在金融服務業，這些代理程式可支援投資組合分析和風險建模。在零售業，它們則可協助根據季節性模式或當地需求調整價格或庫存。這些只是 AI 代理程式提供即時深入解析，支援更聰明、更快速決策之方式的部分範例。
風險管理與合規性
遵守法規和風險管理可能很耗時，但 AI 代理程式能提供協助。它們可即時監控資料，標記異常狀況，追蹤合規性模式，降低昂貴錯誤或疏漏的風險。
在醫療保健業、金融業和能源業等產業，AI 代理程式可用於偵測潛在詐欺、追蹤法規需求變更，並記錄合規性活動。這有助於團隊及早發現問題並避免罰則，同時也讓管理層更有信心確保關鍵流程被正確執行
在醫療保健業、金融業和能源業等產業，AI 代理程式可用於偵測潛在詐欺、追蹤法規需求變更，並記錄合規性活動。這有助於團隊及早發現問題並避免罰則，同時也讓管理層更有信心確保關鍵流程被正確執行
如何建置並訓練您專屬的 AI 代理程式
建置並訓練您自己的 AI 代理程式是一個逐步流程，需要謹慎規劃、設計和評估。以下是十個關鍵步驟，可在您學習如何建置 AI 代理程式並針對組織獨特目標進行訓練時，指導您的開發流程。
1. 識別具體的使用案例，並定義代理程式的目的與範圍
首先明確定義 AI 代理程式需要執行的工作。請詢問自己: 它將執行什麼工作? 它要解決什麼問題? 您期望達成什麼結果? 設定其角色的明確界限，包括應該做和不應該做的事項。識別限制、所需資料類型，以及定義成功的指標。花時間回答這些問題，將為專案的後續工作奠定堅實基礎。
2. 選取符合您需求的 AI 代理程式架構和工具
接著，選擇最能支持您目標的 AI 代理程式架構和工具。熱門選項包括 Microsoft Copilot Studio、LangChain、Semantic Kernel，以及像 Hugging Face Transformers 這類開源程式庫。有些工具更適合自然語言工作，而其他工具則提供更多彈性或可擴展性。
選擇架構時，請考慮您正在建置的代理程式類型、您的技術專長，以及該架構如何與您現有的工具和系統搭配運作。
選擇架構時，請考慮您正在建置的代理程式類型、您的技術專長，以及該架構如何與您現有的工具和系統搭配運作。
3. 收集並準備訓練資料
高品質的訓練資料對於建置有效的 AI 代理程式至關重要。這包括結構化資料、非結構化文字、影像或歷史記錄。資料收集完成後，需要進行清理，以移除錯誤或不一致的部分。在許多案例中，必須對資料進行標註，以協助代理程式準確地學習模式。仔細準備資料將帶來更佳的效能和更可靠的結果。
4. 設計並建置 AI 代理程式
現在是設計代理程式架構的時候了。定義代理程式接收輸入、處理資訊及產生輸出的方式。建置邏輯，將您選擇的模型和將與其進行互動的資料、系統或使用者相連結。這可能包括使用者介面、API 或事件觸發程序。清晰的設計有助於確保代理程式能可靠且一致地運作。
5. 測試、精煉並驗證 AI 代理程式
當您的 AI 代理程式啟動並執行後，請依照以下步驟測試、驗證並隨時間精煉其效能。
測試代理程式。首先評估代理程式在不同案例下的表現。使用單元測試、使用者測試或 A/B 測試等方法，評估其對典型及邊緣案例輸入的回應。這有助於確保代理程式在更廣泛部署前能穩定運作。
驗證代理程式。將代理程式的輸出與預期結果或基準進行比較。若表現未達需求，針對其邏輯、工作流程或資料來源進行目標性更新。此步驟有助於確認代理程式產生準確且有用的回應。
監控並精煉。測試與驗證後，持續監控代理程式在實際案例中的行為。收集使用者與領域專家的意見反應，並隨時間持續進行逐步優化。即使是小幅調整，也能大幅提升其效能與可靠性。
測試代理程式。首先評估代理程式在不同案例下的表現。使用單元測試、使用者測試或 A/B 測試等方法，評估其對典型及邊緣案例輸入的回應。這有助於確保代理程式在更廣泛部署前能穩定運作。
驗證代理程式。將代理程式的輸出與預期結果或基準進行比較。若表現未達需求，針對其邏輯、工作流程或資料來源進行目標性更新。此步驟有助於確認代理程式產生準確且有用的回應。
監控並精煉。測試與驗證後，持續監控代理程式在實際案例中的行為。收集使用者與領域專家的意見反應，並隨時間持續進行逐步優化。即使是小幅調整，也能大幅提升其效能與可靠性。
6. 將 AI 代理程式發佈到您現有的系統中
將代理程式整合到您現有的系統與工作流程中。這可能涉及將其連接至商務工具或通訊平台。目標是讓代理程式能被正確的人員或流程使用，在不干擾日常運作的情況下發揮價值。
7. 訓練您的團隊
雖然 AI 代理程式能執行許多工作，但人工參與仍然很重要。確保員工了解代理程式如何融入其工作流程，以及何時需要檢視或調整其輸出結果。提供訓練課程或文件，協助團隊有效使用代理程式並遵循 負責任的 AI 原則。
8. 持續監控效能以優化影響力
AI 代理程式上線後，持續關注其表現。利用效能資料和使用者意見反應，指引定期更新與改進。這有助於代理程式保持準確、高效，並與您不斷演進的目標和工作流程保持一致。
建置 AI 代理程式以提升組織效率
AI 代理程式正在改變團隊的工作方式。透過承擔重複性工作、支援決策並改善資訊流動，這些代理程式讓人員能專注於最重要的工作。建置您自己的 AI 代理程式需要謹慎規劃、合適工具與持續訓練。但結果是系統能隨組織成長並支援您的目標。
AI 代理程式已在各行各業協助團隊達成成果，幫助組織提升客戶服務、降低成本並管理風險。 開始使用 Copilot 來探索工作 AI 助理與代理程式支援您組織的方式。
AI 代理程式已在各行各業協助團隊達成成果，幫助組織提升客戶服務、降低成本並管理風險。 開始使用 Copilot 來探索工作 AI 助理與代理程式支援您組織的方式。
常見問題集
- 建置 AI 代理程式的成本會因複雜度、所需工具和基礎結構而有很大差異。針對簡單用途，成本可能僅限於雲端運算和儲存空間費用。較進階的專案可能需要開發人員資源、授權費用以及持續維護。Microsoft Azure 等雲端平台提供可擴充的定價選項，以協助管理這些成本。
- 過去的解決方案需要開發專業知識，但如今像 Copilot Studio 這類低程式碼和無程式碼工具，讓非專業開發人員也能輕鬆建立 AI 代理程式，無需先具備程式設計技能。對於更進階的功能，專業開發人員可以使用像 Azure AI Foundry 這樣的工具來自訂和管理 AI 驅動的應用程式。
- 時間表取決於專案範圍。簡單的代理程式可以利用現有的低程式碼或無程式碼平台，在幾天內完成開發。較複雜或自訂的代理程式可能需要數週甚至更長時間來設計、訓練、測試和整合。持續精煉通常是流程的一部分。
- 大多數組織會從現有架構開始，因為它們能縮短開發時間並提供內建功能。從零開始建置雖然能提供更多自訂空間，但需要更多時間和專業知識。除非有高度專門化的需求，否則使用架構通常是較佳選擇。
- Azure AI Foundry 提供一系列建置 AI 代理程式的工具，包括 Visual Studio、GitHub 和 Copilot Studio。這些工具讓各種層級的開發人員使用者都能建置代理程式。若要深入了解，請參考這份關於 在 Azure 中開發 AI 應用程式和代理程式 的逐步指南。
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