AI Agent Development
AI Agent 開發服務
把 AI 從單純回答問題，升級成能查資料、判斷任務、呼叫工具與串接流程的企業 AI Agent。
Pain 01
ChatGPT 不能直接懂公司資料
企業知識散在文件、表格、CRM 與 Notion，沒有 RAG 或資料檢索，AI 只能靠通用知識回答。
Pain 02
回答之外還要能做事
真正有價值的 Agent 需要能查詢資料、呼叫 API、更新系統、產生文件或通知人員。
Pain 03
權限與風險沒有設計
AI Agent 能操作工具後，必須限制可讀資料、可執行動作與人工審核節點。
Scope
服務內容
Agent 場景與能力定義
定義 AI Agent 的任務邊界、資料來源、可用工具、人工審核點與驗收標準。
RAG 知識庫建置
規劃文件切分、向量資料庫、檢索策略、引用來源與更新流程。
工具調用與流程整合
讓 Agent 可透過 n8n 或 API 查詢 CRM、建立任務、發送通知或產出文件草稿。
安全與維護設計
處理 Prompt Injection、資料權限、日誌紀錄、回覆審核與模型更新風險。
Process
導入流程
先明確限制 Agent 可以做什麼，再逐步開放資料與工具能力。
任務邊界定義
決定 Agent 要服務的角色、問題範圍、資料來源與不可執行事項。
資料與工具盤點
盤點文件、資料庫、API、表單與系統權限，決定 RAG 與工具調用設計。
原型建置
建立可測試的 Agent 流程，驗證回答品質、引用來源與工具操作穩定性。
上線治理
加入紀錄、審核、權限、錯誤處理與維護機制。
Deliverables
交付成果
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延伸閱讀
先看導入觀念，再決定要從哪個流程開始做。
FAQ
常見問題
AI Agent 和一般 Chatbot 有什麼不同？
Chatbot 主要回覆問題；AI Agent 會根據任務目標查資料、使用工具、串接流程，甚至產生後續任務。
RAG 知識庫一定要做嗎？
如果希望 AI 回答公司內部文件、SOP、客服資料或產品知識，通常需要 RAG。否則 AI 只能依賴模型本身的通用知識。
AI Agent 可以直接自動回覆客戶嗎？
可以，但不建議一開始完全放開。通常會先做內部助理或人工審核，再逐步開放低風險回覆。
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