您需要瞭解的 10 個 AI 代理的真實案例研究

現在是星期一早上。您打開筆記簿型電腦，驚訝地發現收件匣一片混亂。客戶問題、專案更新和隨機請求都在等著您處理。 

不過，AI 代理並沒有貿然投入，而是已經做了一些繁瑣的工作。緊急的事情已被標記，一半的回覆也已草擬完成，還有一些問題已經解決。謝謝人工智能代理！

儘管這種情境聽起來很未來，但其實已經發生了，而且是 2025 年最重要的 AI 趨勢之一。事實上，79% 的員工表示 AI 代理對他們的業務績效有正面的影響。

但什麼是 AI 代理呢？AI 代理是可以自行決策和採取行動來完成任務的系統。 

有了機器學習和自然語言處理(NLP) 等技術，AI 代理可以瞭解發生了什麼事、從中學習並進行調整。因此，即使事情發生變化，它們也能隨時應變。

隨著這些 AI 工具陸續投入測試，要找到有用的 AI 代理案例研究來展示可能的成果，比以往任何時候都要容易。如果您正在尋找一個 (或十個)，那您就找對人了。

1.Waiver Group 的潛在客戶生成機器人

尋找新客戶不應該如此複雜。這就是為什麼我們的合作夥伴之一，Waiver Consulting Group，帶來了他們自己的數位助理：Waiverlyn，他們的AI 線索生成機器人。

Waiverlyn 負責捕捉潛在客戶、評估他們的資格，甚至預約諮詢。

Waiverlyn 會歡迎每位網站訪客、回答問題、收集聯絡資訊，並自動預約諮詢。它還能填寫行事曆邀約、傳送個人化提醒、更新Google Sheets 中的線索追蹤器，並立即通知銷售團隊。

結果如何？Waiverlyn 幫助了球隊：

• 增加 25% 的諮詢
• 增加 9 倍的訪客參與度
• 保持網頁表單流量穩定 (機器人與網頁表單同時運作，而非取代網頁表單)
• 更有效地評估銷售線索，讓銷售代表花更少的時間追逐死胡同

在短短 3 週內，機器人的預約諮詢費用就已經付訖。客戶呢？他們很喜歡。 

2.Ruby Labs 的客戶服務機器人

Ruby Labs每月的支援聊天次數超過 400 萬次，因此需要一個能擴充而不減速的解決方案。透過與Botpress 合作，他們的 AI 代理能夠做到這一點。

現在，當使用者需要協助時，他們不需要排隊等候或在客服人員之間轉來轉去。取而代之的是，他們打開幫助小工具，選擇他們需要的服務（註銷帳戶、詢問帳單、排除技術問題或只是提問），聊天機器人就會處理剩下的事情。

98% 的聊天都是這樣解決的，無需人工處理。

更棒的是，機器人不只回答常見問題。它還會標示有風險的行為，並在使用者取消前提供目標折扣，讓使用者每月多省 3 萬美元。

3.Botpress 的競爭情報機器人

在Botpress，保持競爭優勢曾意味著數小時的手動研究。現在呢？由AI 代理處理。

競爭情報機器人就像一個自主的隊友，不斷掃描競爭對手的網站、觀察網站的變更，並提出人們可能會錯過的洞察。與靜態的 scraper 或關鍵字警示不同，此 AI 代理會載入完整的 HTML 頁面、詮釋結構和內容，並隨時間進行調整。

其他一些有用的功能包括

• 偵測定價、功能、SEO、合作關係和整合的變更
• 擷取隱藏的更新，例如後端指令碼或基礎架構工具
• 總結內容策略或訊息傳遞的轉變
• 每週向行銷部門傳送報告，提供重要的最新資訊
• 為趨勢追蹤建立長期、可搜尋的智慧資料庫

無論團隊需要快速的交易支援，或是想要追蹤一段時間後的策略行動，機器人都能提供只有 AI 代理才能提供的競爭優勢。

4.Pinterest 的內容發現代理

提到內容搜尋，您可能會聯想到捲動照片、食譜或 DIY 計畫的畫面。但在每張完美定時的照片背後，都有一個人工智慧能準確找出您下一步想看的內容。

在 Pinterest，一個人工智能驅動的內容搜尋代理就是在做這樣的事：學習使用者喜歡什麼，並整理出更好的推薦。

以下是這位經紀人可以做的事：

• 分析圖釘和討論區的視覺和文字資料
• 即時適應使用者互動
• 提供個人化首頁饋送、搜尋結果和通知功能
• 將內容配對給適當的受眾，以支援創作者

而且它正在起作用。在 2024 年，Pinterest 的每月活躍使用者人數達到5.53 億人，較前一年成長 11%。 

結果證明，好的推薦真的會讓人們再次光臨。

5.Zara 的趨勢預測代理

快速時尚發展迅速。但快不過Zara 的 AI 代理。

為了跟上不斷變化的顧客口味，Zara 採用了人工智能驅動的趨勢預測代理，幫助品牌在新興款式成為主流之前就發現它們。 

這個 AI 代理不只依賴季節性報告或手動研究，而是掃描社交平台和線上購物資料，即時偵測上升模式。

結果不言而喻：在 2023 年到 2024 年之間，Zara 的銷售額成長了 7%。 

透過直接將這些情報提供給設計與行銷團隊，AI 可協助 Zara 領先顧客的需求。 

6.美國運通的旅遊推薦代理

在美國運通，有 5,000 位旅遊顧問為 19 個市場的客戶提供支援，建立個人化的旅遊計劃是一項重大的要求。這就是他們投資旅行顧問輔助 AI 代理的原因。

這個人工智慧驅動的助理與人類旅遊顧問們一起工作，創造出超個人化的旅遊建議。 

除了匯集即時網路資料並將其與每位客戶的喜好分層之外，它還能：

• 即時收集即時、特定地點的旅遊資訊
• 利用過往的預訂和消費行為，將建議與持卡人的興趣相匹配
• 在數秒內處理研究工作，提升顧問的生產力

而且成效顯著。超過85% 的 Amex 旅遊顧問表示，AI 節省了他們的時間，並提高了建議的品質。 

7.Botpress 的人力資源支援機器人

在Botpress，即使是人力資源部也有一位神奇的助理。認識 Harry Botter：一個處理所有人事和政策事務的人力資源 AI 代理。 

Harry Botter 內建於Slack 中，可快速解答員工日常的人力資源與安全問題。難怪IBM 指出 HR AI 代理能真正提升員工體驗。

以下是 Harry 可以提供的協助：

• 檢查 PTO 結餘和休假政策
• 尋找員工手冊、行為準則和安全指引
• 協助處理福利資訊，例如眷屬、保險和開銷
• 指導新雇員解答入職問題
• 謹慎地報告問題

由於它與內部文件相連，Harry Botter 能夠即時提供最新的答案，而無需在每次有人提出問題時呼叫人力資源部。

神奇之處？它很可靠，而且隨時可用。這就是為什麼 Harry Botter 成為Botpress 最受歡迎的機器人之一。

8.摩根大通的銷售啟動 AI 代理商

客戶提出棘手的問題？JPMorgan 的顧問感受到了壓力，因此他們請來了Coach AI。

Coach AI 就像是幕後助理。它能在幾秒內拉出相關的研究資料，預測客戶可能提出的問題種類，並根據市場上發生的事情提出個人化的建議。

在最重要的時候，它真的做到了。在 2025 年 4 月的市場震盪期間，Coach AI 協助顧問們在掌握正確資訊的情況下接通電話。

有了 Coach AI，顧問可以保持領先地位，為客戶提供真正與眾不同的個人化服務。

9.UPS 的路線最佳化代理程式

在 UPS，有效率地送達包裹的關鍵在於智慧。這就是為什麼他們使用稱為 ORION（On-Road Integrated Optimization and Navigation 的縮寫）的AI 代理來協助即時規劃送貨路線。

ORION 並非依賴固定路線，而是根據即時資料，為每位司機找出完成工作的最快方式。而且，它不會就此止步。人工智能每天都在不斷學習和改進，在過程中做出更聰明的決策。

以下是它幫助 UPS 取得的成果：

• 每年節省 1 億英里的運送路線
• 每年削減 3 億美元的成本
• 減少碳排放量約 100,000 公噸

有了 ORION 在幕後的協助，UPS 證明即使是送貨路線也能煥然一新。

10.Aidoc 的診斷成像機器人

在緊急護理方面，速度可以決定一切。 

由於病人多、時間少，Yale New Haven 醫院需要能在不犧牲品質的情況下，在背景執行並加快速度的產品。

這就是Aidoc 介入的原因，Aidoc 是一款人工智能驅動的影像助理，可快速標示嚴重問題。其通過 FDA 認證的 AI 系統具有自主代理的功能，可即時偵測肺栓塞病例並優先處理。 

作為積極主動的團隊成員，Aidoc 在 CT 掃描進入系統的那一刻就開始持續監控。 

有什麼不同嗎？事情是這樣的：

• 在一家合作醫院，一年內就發現了 14 個嚴重的 PE 病例，若非如此，這些病例可能會漏掉。
• 為最需要的病患提供更快的決策與更好的照護
• 使用的先進治療方法增加 40

有了 Aidoc 在背景中靜靜運行，耶魯大學的團隊現在可以比以往更早、更有效率地識別出更多危及生命的狀況。

立即建置 AI 代理

無論您是個人創辦人或是企業團隊的一員，AI 代理都將成為提高生產力的秘密武器。所以問題不在於您是否會使用 AI 代理。問題在於何時使用。

Botpress 是一個平台，提供每個人建立和部署 AI 代理的工具。您可以在一個地方以視覺化的方式設計流程、連結資料來源、使用真實使用者輸入進行測試，以及微調行為。 

無論您要建立客戶支援代理或內部工具，Botpress 都能讓您輕鬆地將代理從構思轉化為成果。

‍今天就開始建立。這是免費的。

常見問題

我如何知道我的企業是否已為 AI 代理做好準備？

如果您的企業有耗費大量時間的特定重複性任務、代理可以連線的數位系統 (例如 CRM 或 ERP)，以及明確的目標 (例如降低成本或擴大營運規模，但不需要成比例地增加員工)，那麼您的企業就可以使用 AI 代理。

在考慮使用 AI 代理之前，我需要多少資料？

您通常需要足夠的歷史資料來識別模式或訓練模型 - 通常至少需要數千個過去互動或文件的範例 - 但如果依賴連結至結構化知識庫，則較簡單的基於規則或檢索增強的 AI 代理可以用少得多的資料開始提供價值。

企業在推出 AI 代理時面臨的最大挑戰是什麼？

企業在推出 AI 代理時面臨的最大挑戰包括：將其整合至現有系統、確保資料安全性與合規性、管理使用者的信任與採用，以及持續更新代理以反映新的商業規則或市場變化。

人工智能代理程式啟用後，該如何衡量其成功與否？

您可以透過追蹤可量化的 KPI 來衡量 AI 代理的成功與否，例如每項任務所節省的時間、準確率、使用者滿意度評分、營運成本的降低，以及與人力員工相比，代理處理任務的速度。

我的團隊需要哪些技能來部署和維護 AI 代理？

您的團隊需要具備資料分析和業務流程設計的技能，才能定義 AI 代理應該做的事，但由於現代的拖放平台，您不一定需要編碼專業知識；然而，對於更進階的整合或自訂邏輯，熟悉 API 和提示工程仍然很有價值。