AI 編排新手指南（2025）

在現今社會，無數 AI 工具承諾能幫你節省時間與精力：分析工具、AI 智能代理、招募工具、智慧型 CRM 等等。

但我們該如何理解這些工具？又該如何讓它們無縫協同運作？答案就在於 AI 編排。

什麼是 AI 編排？

AI 編排是將各種 AI 工具和系統整合並管理，讓它們能無縫協同運作的過程。透過協調這些工具，企業能最大化效率，避免各自為政或重複投資所帶來的混亂。

你可以把它想像成一位熟練的指揮家協調交響樂團，每個樂器或工具都在正確的時機發揮作用，創造出令人驚豔的成果。

AI 編排可以整合哪些系統？

AI 編排能整合並優化各式各樣的系統，為企業和組織帶來多種應用場景。以下是幾個主要例子：

• 客服系統
• 數據分析工具
• 行銷平台
• 供應鏈管理
• 人資與招募解決方案

AI 編排的好處

當 AI 系統被妥善編排後，其效能、可擴展性與彈性都會提升，進而打造更高效且整合的解決方案。

我們來詳細看看這三大優點。

1. 可擴展性

AI 編排讓企業能隨著需求成長輕鬆調整。

舉例來說，一家電商公司在節慶期間流量激增時，可以利用 AI 協作將客服聊天機器人與訂單管理、物流系統整合。這樣能確保客戶快速獲得回應、退貨處理順暢、庫存即時更新。

透過整合這些工具，AI 編排讓營運擴展變得無縫，減少停機時間，並能應對需求高峰。

2. 彈性

彈性是 AI 編排的核心優勢，讓企業能根據需求快速整合新工具。

例如，一家物流公司導入新的路線優化 AI 工具。AI 編排能確保這個新工具與現有的貨運追蹤、配送更新系統順利溝通。

這種順暢的整合減少了中斷，讓團隊能更靈活地因應市場變化。

3. 效能

透過優化工具間的協作，AI 編排能提升整體系統效能。

在醫療領域，AI 編排可以將診斷 AI 工具與排程系統連結。當病患的檢查結果被標記為急件時，系統能立即預約後續看診，確保及時照護。

AI 編排的挑戰

即使 AI 編排能提升營運效率，但也存在一些挑戰。組織在導入前必須審慎考量這些因素。

資料隱私疑慮

AI 編排工具可能會處理大量敏感資料，這會引發以下疑慮：

• 隱私風險
• 潛在資料外洩
• 合規要求

為降低這些風險，組織需主動保護資料安全，包括GDPR 聊天框合規，並遵循 SOC 2 及 HIPAA（醫療領域）等規範。

導入的複雜性

雖然 AI 編排能帶來長遠效率，但其導入過程複雜，需要高階技術專業來有效整合工具與系統。

若執行不當，組織可能面臨停機、效率低落及資料錯誤，進而影響營運。

為降低這些風險，必須為團隊提供必要資源、明確策略與完整訓練。

與有經驗的專家合作，例如客戶成功團隊或 AI 專家，對於導入過程至關重要。這些夥伴能及早發現潛在風險，提供寶貴建議，協助順利整合，並確保與策略目標一致。

他們的專業能大幅降低問題發生機率，確保 AI 編排更有效地部署。

AI 編排應用案例

現在我們來看看 AI 編排的實際應用。以下是企業最常見的幾個 AI 編排案例。

客服自動化

AI 編排能透過串接 AI 客服代理與 CRM，簡化客服流程。

例如，企業聊天機器人可以調用知識庫答案，利用 CRM 資料個人化回覆，自動追蹤後續，並帶著上下文升級問題。

銷售協助

當客戶對產品產生興趣後，AI 工具會自動化資格審查流程，分析客戶行為、辨識需求，並在最佳時機安排會議。

AI 協作會追蹤客戶在各個接觸點的互動，判斷客戶何時準備好進一步行動。這樣的資料流讓銷售團隊即時掌握資訊，能優先處理高價值潛在客戶，並在關鍵時刻介入。

自動化流程讓銷售人員能專注於建立關係與成交，而非手動管理每個銷售階段。

內部知識管理

AI 協作透過整合多個系統、自動化資料流，讓內部知識管理更順暢，資訊取得不中斷。

例如，員工在準備報告時，可能需要從文件庫、分析平台和 CRM 取得資料。有了 AI 協作，這些系統彼此連結，員工能透過統一流程取得所需資訊與素材，無需在多個工具間切換。

潛在客戶開發

與潛在客戶互動、資格審查、分派到正確銷售渠道，這些都能透過 AI 協作自動化。

舉例來說，AI 智能代理可透過電子郵件或聊天主動與潛在客戶互動，根據行為進行資格審查，並導向適合的銷售團隊。

透過串接 CRM 與行銷工具，AI 協作能簡化AI 驅動的潛在客戶開發與管理：產生潛在客戶、資格審查，並啟動行銷流程的第一步。

工作流程自動化

無論你的工作流程有多少步驟，AI 協作都能加快進度。透過整合 CRM、排程系統與電子郵件平台等工具，AI 協作能自動化各部門的重複性任務。

例如，它可以自動更新客戶資料、發送提醒，或處理日常電子郵件任務。

四大 AI 協作工具推薦

準備開始卻對眾多選擇感到不知所措嗎？

以下是四大 AI 協作工具的主要功能、優缺點簡介。

1. Botpress

Botpress 是一站式平台，能建置、部署及管理由最新 LLM 驅動的 AI 智能代理。

它能與各種平台及渠道無縫整合，為各規模企業提供可擴展的解決方案。

主要功能：

• 聊天機器人視覺化流程編輯器
• 多渠道部署（網站、簡訊、即時通訊應用）
• 可與第三方 API 及商業工具整合
• NLU 引擎，實現進階自然語言理解

優點

專為擴展性而設計，Botpress 在建立、部署與管理 AI 聊天機器人方面表現優異。它提供直覺的介面與強大的整合能力，讓您更輕鬆優化客戶互動流程。

缺點

部分工具的預設整合有限，特定情境下需額外設定。

2. Apache Airflow

Apache Airflow 是一個開源平台，用於以有向無環圖（DAGs）方式協調與管理工作流程。

它能有效排程與監控工作流程，非常適合自動化複雜的資料管道。

‍‍主要功能

• 基於 DAG 的工作流程管理，可追蹤相依關係
• 豐富的預建運算元函式庫
• 自動化重複任務的排程器
• 可於分散式系統中彈性部署

優點

‍Apache Airflow 是一個強大的工作流程協作平台，支援各種任務，並且在資料管道自動化上非常靈活。

缺點

‍對不熟悉 Python 或 DevOps 的使用者來說，學習曲線可能較陡峭。

3. Kubeflow

Kubeflow 是一個開源平台，用於在 Kubernetes 上管理機器學習（ML）工作流程。

它簡化了部署、協調與擴展流程，為希望提升 ML 能力的組織提供靈活的解決方案。

‍‍主要功能

• 支援 TensorFlow 模型訓練與服務
• 與 Kubernetes 整合，無縫擴展
• 整合筆記本，便於實驗
• 提供端到端 ML 工作流程的管道功能

優點

‍Kubeflow 非常適合協調機器學習工作流程，並且原生支援 Kubernetes，方便擴展與容器化部署。

缺點

‍對沒有雲端基礎設施經驗的組織來說，安裝和管理 Kubeflow 會耗費大量資源。

4. DataRobot

DataRobot 是一個企業級 AI 平台，能自動化機器學習模型的開發、部署與管理。透過 AutoML 快速建立預測模型並萃取洞見，支援端到端 AI 工作流程。

‍‍主要功能

• 自動化機器學習，加速模型開發
• 部署追蹤與監控
• 預測分析與洞見產生
• 可與主流商業智慧工具整合

優點

‍這個工具簡化了 AI 部署與協作，提供模型建立、評估與部署的端到端自動化。

‍缺點

‍雖然操作簡單，但其自動化導向可能不適合需要細緻控制 AI 模型的團隊。

開始體驗 AI 協調

AI 協調正透過整合各種 AI 工具與系統，徹底改變企業營運方式。

Botpress 具備彈性且企業級設計，能跨部門整合 AI 智能代理，確保溝通順暢並優化工作流程。

無論是串接客服系統、自動化潛在客戶開發，還是管理內部知識，Botpress 都能將多種 AI 工具協調成一個完整生態系統。

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常見問題

1. AI 協調與 AI 自動化有何不同？

AI 自動化是利用 AI 處理單一任務（如摘要文件或標記客服單），而 AI 協調則是協同多個 AI 工具與流程，執行整個工作流程。兩者差異在於自動化單一步驟，與管理多步驟流程。

2. AI 協調和 API 協調是一樣的嗎？

不一樣。API 協調著重於透過預先定義的 API 呼叫連接系統，而 AI 協調則加入情境智能——根據即時輸入或結果，決定要啟用哪個 AI 服務及其順序。

3. AI 協調與 MLOps 和 DevOps 有何關聯？

AI 協調可輔助 MLOps，自動化回饋收集與再訓練等任務；同時支援 DevOps，管理智慧服務的執行邏輯，協助將 AI 決策整合進生產流程。

4. 使用不同 AI 模型或 LLMs 協調工具時會遇到哪些挑戰？

協調不同 AI 模型時，主要挑戰包括管理不一致的輸入/輸出格式、對齊模型能力（如語言理解與檢索），以及確保系統間資料安全可靠地傳遞。還需有健全的備援邏輯，以防某個模型失效或結果不明確。

5. 非技術團隊如何從 AI 協調中受益？

非技術團隊可透過 AI 協調，無需寫程式即可使用自動化、跨部門的工作流程——如潛在客戶分派、報告產生或活動分析。只需一個指令，即可觸發多工具的複雜操作，減少對工程團隊的依賴。