什麼是代理型 AI 工作流程？

代理型 AI 能處理即時資料，在最少人為指導下獨立做決策。以下是你需要了解的代理型 AI 工作流程重點。

什麼是代理型 AI 工作流程？

代理型 AI 工作流程是由自主的 AI 代理驅動，能獨立執行任務、做決策，並在既定規則或目標下適應變化的流程。

例如，AI 驅動的供應鏈工作流程可預測需求、優化路線並自動補貨；而醫療排程系統則能根據醫師空檔、病患偏好與診所資源有效分配預約。

代理型 AI 工作流程如何運作

代理型 AI 工作流程設計用來主動管理任務，透過分析資料、做決策並採取行動，減少人為介入。

以下以醫療預約排程系統為例，說明這些工作流程的運作方式。

1. 理解目標與情境

代理型 AI 工作流程會設定明確目標與參數，作為運作指引。

在此案例中，目標是考量醫師空檔、病患偏好與診所資源，有效率地安排病患預約。

AI 代理會被設計成理解其運作的特定規則與情境，包括診所營業時間、醫師專長與病患病史。

2. 分析即時資料

AI 代理會持續分析即時資料，包括哪些醫師請假或哪些預約被重新安排等最新狀況。

例如，若有醫師因取消而臨時有空，AI 代理會處理這項資訊，找出能受惠於新空檔的病患。

3. 自主做決策

根據分析後的資料，AI 代理會評估選項並自主決定最佳行動方案。

舉例來說，若病患在預約當天取消，AI 代理會自主評估哪些病患最有可能接受臨時預約，並優先聯絡有急迫健康需求的病患，直到找到願意且能前來的人。

4. 主動執行任務

AI 代理會主動通知最合適的病患、更新醫師行程並確認預約，全程無需人為介入。

代理型 AI 工作流程的應用場景

代理型 AI 工作流程廣泛應用於各行各業，帶來轉型成效。以下是幾個例子：

銷售

從單純部署 銷售聊天機器人作為顧客互動工具，到導入全自動化銷售流程，代理型 AI 工作流程正改變企業與顧客互動的方式。

AI 聊天機器人能即時回應顧客問題，根據瀏覽紀錄推薦商品，並引導用戶完成結帳流程。針對遺棄購物車或限時優惠的提醒，能確保不錯失任何銷售機會。

行銷

代理型 AI 工作流程（如 聊天機器人行銷）透過個人化推廣、即時資料分析與優化觸及，革新行銷方式。

聊天機器人能以個人化互動吸引顧客、推薦商品，並針對遺棄購物車發送提醒。

在如節慶促銷等高峰期間，這些機器人會動態調整優惠，提升營收，具體做法包括：

• 產品推薦
• 個人化折扣
• 即時調整促銷方案

醫療保健

代理型 AI 工作流程可優化醫師排班，提升病患滿意度，協助安排病患預約。

這些流程會主動發送提醒、必要時重新安排預約，並根據緊急程度與醫療需求優先處理病患。

供應鏈管理

即時需求預測與動態庫存管理，是代理型 AI 工作流程改變供應鏈管理的兩大關鍵。這些流程運用即時資料，減少延誤、降低成本，並在供應鏈每個環節提升效率。

例如，AI 代理可預測需求高峰並自動調整庫存，以因應變化。在如黑色星期五等需求激增時，AI 代理能預先預測並主動增加庫存。

代理型 AI 工作流程的類型

代理型 AI 工作流程有多種型態，各自針對不同業務需求與營運流程設計。

對話式 AI 工作流程

對話式 AI 工作流程（如 AI 助理）會根據情境、意圖與歷史資料，引導用戶完成多步驟互動。

這些流程設計用來預測用戶需求，自主調整回應，提供個人化且高效率的體驗。

例如，AI 驅動的客服工作流程可處理例行查詢，如訂單追蹤或帳戶問題排解，並透過一系列情境式提問引導用戶。

遇到較複雜問題時，能將對話升級給真人客服，同時提供完整對話紀錄。高 聊天機器人解決率（即無需人為介入即可解決的互動比例）顯示這類流程能有效降低成本並提升回應速度。

多代理系統（MAS）

在 多代理系統（MAS）中，多個 AI 代理會在同一環境下協作，解決複雜且分散的問題。

MAS 利用代理型 AI 工作流程，讓代理能即時交換資料、協調行動並共同決策，促進任務分工與共同目標的達成。

例如，零售業可導入 MAS 管理自動配送車隊，讓多台配送無人機或自駕車協作，優化配送時間與路線。

這些系統讓車輛能即時溝通並因應路況或天氣變化，確保配送高效且準時。

強化學習（RL）代理

強化學習（RL）代理透過不斷嘗試與修正，根據行動帶來的獎勵或懲罰調整決策。

例如，在倉儲機器人應用中，RL 代理會優化機械臂的移動路徑，提高揀貨與包裝效率。初期可能會出現判斷失誤，但隨著經驗累積，代理會學習到最有效率的路徑與動作，藉由完成任務獲得最大獎勵。

代理型 AI 工作流程的倫理考量

代理型 AI 工作流程日益自主，導入高風險產業（如 醫療聊天機器人或金融業 AI 代理）時，必須謹慎考量倫理問題。

若系統未受規範，例如自動化醫療理賠拒絕，可能傷害個人權益並因效率優先於人本而損害公信力。

具倫理的工作流程必須強調透明、問責與公平，確保決策可解釋並有完善監督，與社會價值一致。

例如，在管理自動配送車隊的 MAS 中，倫理準則應確保效率不會犧牲安全或可及性。

雖然代理型 AI 工作流程具有巨大潛力，但設計時必須以人為本。

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代理型 AI 工作流程透過運用數據，主動做出並執行決策，正在改變企業營運方式。

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常見問題

1. 所有 AI 代理都具備代理性嗎？

不是所有 AI 代理都具備代理性。只有能自主決策、適應環境變化並獨立追求目標的 AI 代理，才稱為「具代理性」。許多基礎代理僅依照固定規則或流程運作，沒有自主性。

2. 代理式 AI 工作流程能在非結構化或不可預測的環境中運作嗎？

可以，代理式 AI 工作流程透過即時數據與自適應決策機制，能在不可預測的環境下運作。不過，成效仍取決於所用的訓練數據與回饋機制。

3. 建立代理型 AI 工作流程需要哪些技術條件？

要建立代理型 AI 工作流程，您需要一個強大的 AI 模型（如 LLM 或強化學習代理）、即時數據存取、用於定義目標與限制的框架，以及能與相關系統串接的整合層（通常是 API 或低程式碼平台）。

4. 如何判斷我的業務流程是否適合代理型自動化？

如果您的業務流程需要因應多元輸入或包含不需持續人工判斷的重複性任務，就適合代理型自動化。像是請求分流或潛在客戶分派等流程都是很好的應用範例。

5. 如何衡量代理型 AI 工作流程的效能？

代理型 AI 工作流程的效能可透過任務成功率、回應時間、成本降低幅度、人工介入頻率及用戶滿意度等指標來評估。