AI Agents 概觀
AI Agents 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 Agents 以支援組織之方式。
如何建置並訓練 AI Agents
了解如何建置 AI Agents，以簡化工作流程並支援組織的目標。
關鍵重點
- AI Agents 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 Agents 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 Agent 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 Agents 變得更簡單。
- 將 AI Agents 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 Agents 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 Agents?
AI Agents 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 Agents，到能夠從開始到結束執行整個工作流程的完全自主式 Agents，應有盡有。當 AI Agents 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 Agents 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 Agent 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。Agent 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 Agents 提供了良好起點——已現成可用且可設定，可簡化啟動流程。
AI Agents 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 Agent 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。Agent 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 Agents 提供了良好起點——已現成可用且可設定，可簡化啟動流程。
AI Agents 的類型
AI Agents 有數種類型，各自扮演不同角色:
- 檢索 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents
營運效率與成本降低
團隊可以使用 AI Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents，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 Agents 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 Agents 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 Agents，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 Agents，更快速且一致地處理大量要求。這些 Agents 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 Agents，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 Agent，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 Agents，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 Agent，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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents
建置並訓練您自己的 AI Agents 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 Agents 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 Agent 的目的與範圍
首先明確定義 AI Agent 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 Agent 架構和工具
接著，選擇最能支持您目標的 AI Agent 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 Agent 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 Agent 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 Agents 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 Agent 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 Agent
現在是設計 Agent 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 Agent 能可靠且一致地運作。
5. 測試、精煉並驗證 AI Agent
當您的 AI Agent 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 Agent。首先評估 Agent 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 Agent。將 Agent 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 Agent 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 Agent 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 Agent。首先評估 Agent 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 Agent。將 Agent 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 Agent 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 Agent 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 Agent 發佈到您現有的系統中
將 Agent 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 Agent 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 Agents 能執行許多工作，但人工參與仍然很重要。確保員工了解 Agent 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 Agents 並遵循 負責任的 AI 原則。
8. 持續監控效能以優化影響力
AI Agent 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 Agent 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 Agents 以提升組織效率
AI Agents 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 Agent 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 Agents 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 Agents 支援您組織的方式。
AI Agents 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 Agents 支援您組織的方式。
常見問題集
- 建置 AI Agent 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 Agents，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 Agents 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 Agents 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 Agents 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 Agents。若要深入了解，請參考這份關於 在 Azure 中開發 AI 應用程式和 Agents 的逐步指南。
關注 Microsoft 365
