新手如何打造 AI 智能代理（2025）

近年來 AI 智能代理技術突飛猛進——這意味著現在只要有電腦，任何人都能打造自己的 AI 智能代理。

AI 智能代理是當前最熱門的 AI 趨勢之一，預計將持續在各產業快速普及。

無論你是要自動化流程還是打造 AI 助理，本指南都會帶你一步步建立自己的 LLM 驅動 AI 智能代理。

1. 定義你的範圍

建立 AI 智能代理的第一步很簡單——你希望它做什麼？先明確列出代理的用途。

AI 智能代理的實際應用非常多。釐清你的目標會決定它需要哪些功能，也會影響你選擇的平台。

• 銷售 AI 智能代理可以協助用戶解答產品問題、推薦選項、比較型號並提供價格資訊。
• 客服 AI 智能代理能解決客戶問題、分享 FAQ 或影片等資源，並協助排除技術障礙。
• 知識管理 AI 智能代理可查詢公司政策、摘要文件，幫助員工快速找到相關資訊。
• AI 潛在客戶開發代理會透過 email 或 WhatsApp 等平台發送目標性跟進訊息，並在對話中收集資訊，與 CRM 同步資料以便追蹤。
• 人資 AI 智能代理能回答員工關於公司政策的問題、協助新進人員報到，並處理休假申請。
• 電商 AI 智能代理可追蹤訂單、查詢商品庫存，並根據用戶偏好提供個人化推薦。

如果你有特殊產業需求，也可以打造能處理多項流程的 AI 智能代理。例如，房地產 AI 智能代理能推薦物件、管理文件並維護客戶關係；飯店 AI 智能代理則可處理訂房、簡化客房服務請求並推銷加值服務。

只要選擇可擴充的平台，發揮空間無限。設計良好的 AI 智能代理幾乎能自動化任何任務。

確定範圍後，你就有足夠資訊選擇合適的平台。

2. 選擇平台

市面上有各式各樣的 AI 智能代理框架可選。如果需要靈感，可以參考我們精選的 九大 AI 平台推薦。

雖然這裡不比較各平台——畢竟我偏愛我們自家的——但可以分享幾個選擇平台時的重要考量：

請務必選擇符合下列條件的 AI 平台：

1. 提供 學習資源。學習曲線總是存在，確保你有足夠資源應對。
2. 符合你的需求。如果你想做銷售機器人或 多代理系統，就別選專攻客服的平台。
3. 有 免費方案，讓你能在付費前（或不付費）先試用。

如果你需要開源方案，也有許多 開源 AI 智能代理可供選擇。

選定 AI 智能代理建構平台後，就可以開始打造自己的 AI 智能代理了。

3. 撰寫指令與變數

你的 AI 智能代理會非常獨特——完全取決於你的需求與範圍。這個過程的一部分是熟悉你選擇的平台，並將你的理解應用到專屬規劃上。

從自主節點（Autonomous Node）開始

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有個現實要說明：不是所有「AI 智能代理平台」都能讓你打造真正的 AI 智能代理。

很多平台只提供 AI 聊天機器人，但缺乏 AI 智能代理的關鍵——能自主決策以完成建構者需求的能力。

在 Botpress Studio，Autonomous Node 讓用戶能打造會判斷何時用結構化流程、何時用 LLM 的 AI 智能代理。開發者只需用自然語言提示 Autonomous Node。

只要幾行簡單文字，你就能告訴 Autonomous Node 你的 AI 智能代理要做什麼、該如何行動。你可以在幾分鐘內定義它的個性、範圍與目標。

你的 AI 聊天機器人有些部分應該要結構化——像是歡迎詞或精準銷售話術。但有些對話內容，可能會想交由 LLM 處理。

建立變數以收集資訊

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你的 AI 智能代理會向用戶提問。例如：

• 旅遊 AI 智能代理可能會問用戶想去哪個城市安排行程
• 心理健康 AI 智能代理可能會問用戶目前的心情
• 客服代理會問用戶需要什麼協助

根據你的對話流程，會有 1 個或多個變數用來收集資訊。

例如，旅遊 AI 智能代理可能會問用戶目的地、是否要訂機票、同行人數、預算、偏好活動等。

或是銷售代理會問用戶需求，然後根據回答進入不同對話流程。

4. 整合你的 AI 智能代理

沒有整合的 AI 智能代理就只是你自己的 ChatGPT。AI 智能代理的價值來自於它的整合能力。

你可以將 AI 智能代理與許多系統整合——如果平台夠彈性，選擇幾乎無限。

這些整合讓 AI 智能代理能無縫融入現有工作流程，而不是成為沒有連結的「額外」工具。

知識庫

如果你希望代理能「知道」專屬資訊——像是商品庫存、地方法規或軟體文件——通常會透過 知識庫分享這些資料。

使用知識庫能讓你的 AI 智能代理提供正確且即時的資訊（不像問一般的 ChatGPT 聊天機器人）。

知識庫可以是表格、文件，甚至完整的資料庫。常見例子有內部文件、產品資料庫、法規遵循資料庫或企業搜尋系統。

最強大的系統會用 檢索增強生成（RAG）來解析文件並取得相關資訊。（別擔心，RAG 會隨 AI 智能代理平台一同提供。）

通訊管道

通訊管道是用戶與 AI 智能代理互動的方式。很好理解：WhatsApp 聊天機器人就是透過 WhatsApp 溝通，Discord 機器人則在 Discord 上互動。

面向客戶的 AI 智能代理常見的通訊管道是網站小工具。有時稱為網頁聊天，這種管道讓網站訪客能直接與代理互動。

AI 智能代理只限於一個通訊管道嗎？當然不是。你可以讓代理從 Facebook Messenger 收到訊息，再透過 Slack 通知你。或打造能同時發送訊息到 Telegram、簡訊和 email 的 AI 智能代理。

Webhooks

如果你希望 AI 智能代理能根據觸發條件執行動作，就需要 Webhook。這類自動化事件通知能讓 AI 智能代理即時與不同系統溝通。

當某系統發生事件時，Webhook 會向另一系統發送請求，進而觸發動作，無需人工介入。Webhook 的應用例子包括：

• 在 Salesforce 中出現新潛在客戶時，AI 智能代理會進行評分並分配。
• 客服支援單會觸發 AI 智能代理進行分類並視需要升級處理。
• AI 智能代理會在訂單狀態變更時發送出貨更新。
• 新進員工會收到 AI 智能代理提供的培訓資料與會議邀請。
• 安全警報會提示 AI 智能代理進行分析並通知 IT 團隊。

平台

AI 代理人整合中最困難、最令人興奮、也最實用的一環：平台。

別被困難嚇退——大多數平台都會提供一系列AI 代理人專用的預建整合。

你可以與 AI 代理人整合的平台範例如下：

• 像 Hubspot 和 Salesforce 這類CRM 平台，用於追蹤與培養潛在客戶
• 像 Zendesk 和 Intercom 這類客服平台，用於客戶支援與工單處理
• 像 Mailchimp（或同樣是 Hubspot）這類行銷自動化工具，用於發送外部郵件
• 像 Oracle 或 SAP 這類ERP 系統，用於簡化庫存管理
• 像 Google Analytics 這類分析平台，用於衡量代理人績效

舉例來說，HR 專用的 AI 代理人會將公司的主要政策文件作為知識庫。當員工詢問如何處理特定情境時，聊天機器人可以根據政策文件給出解答。

5. 測試與優化

建立好 AI 代理人後，下一步就是優化它。測試與反覆調整對成功至關重要，但常常被急於上線的開發者忽略。

你的 AI 代理人平台應該會在 Studio 內提供模擬器，讓你可以練習與 AI 代理人的互動。這是測試的第一步，也是開發過程中微調代理人的關鍵環節。

完成初步建置後，你可以透過網址將代理人的測試版本分享給朋友或同事。這樣測試有助於確保功能完善，適合正式上線。

在測試過程中，你可以持續調整 AI 代理人，讓它表現更好。請做好準備：這個優化過程即使上線後也會持續進行，這是很正常的。

6. 部署你的 AI 代理人

當你的 AI 代理人準備就緒，就可以部署並開始發揮影響力。你有多種部署選項可選擇：

• 將它作為小工具嵌入你的網站。
• 透過網址分享給使用者。
• 整合到 WhatsApp、Instagram、Telegram、Facebook Messenger 或 Slack 等訊息平台。
• 整合到專屬平台或服務，例如公司內部訊息看板或自有軟體。

別忘了通知使用者 AI 代理人已經上線——如果他們不知道有這個服務，就無法有效發揮作用。清楚的溝通是讓 AI 代理人成為有價值資源的關鍵。

注意：如果你正在建立多代理人系統——也就是多個 AI 代理人在同一環境中運作——那你還需要規劃AI 代理人路由，也就是將觸發事件導向特定代理人的流程。

為了衡量多代理人系統協作達成目標的成效，你需要一套多代理人評估系統來進行評估。這能解決多個代理人協同工作所帶來的額外複雜性。

7. 監控與優化

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AI 代理人專案不會在部署後就結束——事實上，部署只是開始。你的 AI 代理人一旦上線，就會開始為你工作。

優質的 AI 代理人平台會持續提供分析數據，讓你了解使用者何時與代理人互動、詢問哪些主題，以及他們偏好的互動平台。

如果你想進一步了解如何善用 AI 代理人的分析功能，可以參考我們的AI 聊天機器人分析文章。

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常見問題

1. AI 代理人和聊天機器人有什麼不同？

AI 代理人和聊天機器人的差別在於，聊天機器人通常依照預設腳本或決策樹運作，而 AI 代理人則運用大型語言模型（LLM）自主推理並做出具情境判斷的決策。AI 代理人設計上更具適應性，專注於任務導向，而不僅僅是對話。

2. 我可以在同一個代理人中使用不同的 LLM（如 OpenAI、Claude、Mistral）嗎？

可以，只要你的平台支援多模型協作，你就能在同一個 AI 代理人中使用 OpenAI、Claude 或 Mistral 等不同的 LLM。這讓你能根據成本與速度，將任務分配給最合適的模型。

3. 除了知識庫外，還能如何訓練我的 AI 代理人——可以進行微調嗎？

大多數平台不一定支援直接在平台內對 AI 代理人進行微調，但你可以透過進階提示設計（prompt engineering）和檢索增強生成（RAG）來調整代理人行為。若要進行真正的微調，需在外部訓練模型後，透過 API 整合進來。

4. 我可以讓我的 AI 代理人擁有獨特的個性或語氣嗎？

可以，你可以透過設定提示指令來定義代理人的語氣與用詞，打造專屬個性。這樣的自訂能讓代理人符合你的品牌風格。

5. 有辦法限制 AI 代理人的回答範圍嗎？

你可以透過限制代理人可存取的工具或知識來源，並在工作流程中設置防護措施，來過濾或阻擋超出範圍的輸入，進而限制 AI 代理人的回答範圍。