- 從明確的目標開始，讓您的 AI 代理從一開始就能清楚界定其目的和能力。
- 選擇符合您的使用個案、提供支援資源，並允許您免費測試的正確平台。
- 結合結構化流程與LLM 推理，創造靈活的代理，既能遵循腳本，也能處理複雜的開放式任務。
- 將您的代理程式與知識庫、通路、webhooks 及平台整合，將其無縫嵌入實際工作流程。
- 測試、部署並持續改進，在推出後使用分析和使用者回饋來改進您的 AI 代理。
近年來，人工智慧代理技術取得了令人難以置信的進步，這意味著今天任何擁有電腦的人都可以建立自己的人工智慧代理。
人工智慧代理是領先的人工智慧趨勢之一，預計將繼續在各行業中快速採用。
無論您是要實現流程自動化還是建立AI 助手，本指南都將引導您完成建立自己的由LLM驅動的 AI 代理程式的步驟。
1.定義您的範圍
創建人工智慧代理的第一步很簡單——它要做什麼？首先清楚概述您的代理人的目的。
人工智慧代理在現實世界中有很多應用。確定您的目的將決定它需要什麼功能，這將決定您使用的平台。
- 銷售 AI 代理可協助使用者回答產品問題、推薦選項、比較型號以及提供價格細節。
- 客戶支援 AI 代理可以解決客戶問題、分享常見問題或影片等資源，並解決技術問題。
- 知識管理 AI 代理可檢索公司政策、總結文件，並協助員工快速找到相關資訊。
- 人工智慧潛在客戶生成代理透過電子郵件或類似平台發送有針對性的後續行動WhatsApp ，透過對話捕獲訊息，並將數據與 CRM 同步以簡化追蹤。
- HR AI 代理回答員工有關公司政策的詢問、協助入職並處理 PTO 請求。
- 電子商務人工智慧代理商追蹤訂單、檢查產品可用性並根據用戶偏好提供量身定制的建議。
如果您有一個專業行業，您甚至可以建立一個處理多個流程的人工智慧代理。例如，房地產人工智慧代理商可以建議房產、追蹤文書工作並管理客戶關係。或者，飯店的人工智慧代理商可以處理預訂、簡化客房服務請求並銷售外服務。
如果您使用可擴展的平台，世界盡在您的掌控之中。精心設計的人工智慧代理幾乎可以自動化任何任務。
一旦確定了範圍，您就擁有了選擇平台所需的資訊。
2.挑選平台
AI 代理框架不乏選擇。如果您正在尋找靈感，我們精心挑選的9 大 AI 平台清單是個很好的起點。
雖然我不會在這裡比較平台——因為無可否認，我偏愛我們的平台——但我可以分享一些在為您的專案選擇正確平台時需要考慮的關鍵因素：
確保您選擇的人工智慧平台：
- 提供教育資源。學習過程總會有曲折，因此請確保您已準備就緒。
- 符合您的意圖。如果您想要銷售機器人或多重代理系統，就不要選擇專門提供客戶服務的平台。
- 包含免費等級，因此您可以在作出財務承擔之前（或沒有作出財務承擔）進行測試。
如果您需要開放原始碼解決方案，也有許多開放原始碼 AI 代理選項可供選擇。
一旦您選好AI 代理程式建置程式，您就可以開始建置自己的 AI 代理程式。
3.建立指令和變數
您的人工智慧代理將是完全獨特的—這完全取決於您的用例和範圍。過程的一部分將涉及熟悉您選擇的平台並將您的理解應用於您獨特的路線圖。
從自主節點開始
讓我們強調一個不幸的事實：並非所有「人工智慧代理平台」都允許您建立真正的人工智慧代理。
他們中的許多人提供人工智慧聊天機器人，但缺乏人工智慧代理的關鍵組成部分：代理商自行做出決策以滿足建構者請求的能力。
在Botpress Studio 中，Autonomous Nodes允許使用者建立 AI 代理，以決定何時使用結構化流程，何時使用LLM。開發人員只需要以純語言提示自主節點即可。
透過幾行簡單的文本，您可以告訴自治節點您希望 AI 代理程式做什麼以及它在執行此操作時應如何行動。您可以在幾分鐘內定義其個性、範圍和目的。
人工智慧聊天機器人的某些部分應該是結構化的——例如你的問候語或有針對性的推銷。但很有可能，您希望將對話的某些方面轉移到某個人身上。 LLM 。
創建變數以收集資訊
您的人工智慧代理將會向您的用戶提出一些問題。例如：
- 旅行人工智慧代理可能會詢問用戶想要哪個城市的行程
- 心理健康人工智慧代理可能會詢問使用者的感受如何
- 客戶服務代理會詢問用戶需要什麼協助
根據您的對話流程，您將包含1-x 變數以收集資訊。
例如，旅行人工智慧代理商可能會詢問用戶要去哪裡、是否要預訂航班、與多少人一起旅行、他們的預算、他們喜歡的活動等。
或者，銷售代理可能會詢問用戶正在尋找什麼，然後根據他們的答案深入不同的對話流程。
4.整合您的 AI 代理
沒有整合的 AI 代理只是您自己版本的ChatGPT。AI 代理的目的是由其整合所定義的。
您可以將許多實體與 AI 代理程式整合 - 如果您使用彈性的平台，幾乎有無限的選擇。
這些整合功能可讓 AI 代理與現有的工作流程無縫整合，而不會成為沒有連接器的「額外」產品。
知識庫
如果您希望您的代理商「知道」任何定制資訊 - 例如產品可用性、當地附例或軟體文件 - 您通常會透過知識庫來分享這些資訊。
使用知識庫可讓您的 AI 代理傳達精確且最新的資訊 (不像詢問ChatGPT 之類的通用聊天機器人)。
知識庫可以是任何東西，從表格或文件到完整的資料庫。知識庫的例子包括內部文件、產品資料庫、合規資料庫或企業搜尋系統。
最強大的系統將會使用檢索增量生成(RAG) 來解析文件並檢索相關資訊。(別擔心，RAG 會搭配 AI 代理平台）。
頻道
渠道是您的使用者與 AI 代理溝通的方式。它們很容易解釋：WhatsApp 聊天機器人透過WhatsApp 溝通。Discord 機器人透過Discord 溝通。
網站小工具是面向客戶的 AI 代理的常見渠道。有時也稱為webchat，這類型的管道允許您的網站訪客與您的代理進行互動。
AI 代理是否只能使用 1 個通道？絕對不是。您可以整合您的代理從FacebookMessenger接收資訊，然後在 Slack.或者建立一個 AI 代理，透過下列方式傳送訊息給您所有的聯絡人 Telegram、SMS 和電子郵件。
Webhooks
如果您想要您的 AI 代理根據觸發點採取行動，您就需要webhooks。這類自動事件通知可讓 AI 代理與不同的系統即時溝通。
當一個系統發生事件時，webhook 會向另一個系統傳送請求。這可以在不需要人為輸入的情況下觸發動作。使用 webhooks 的例子包括：
- Salesforce 中的新線索提示 AI 代理進行評分和分配。
- 客戶支援票單可觸發 AI 代理進行分類，並視需要升級。
- 當訂單狀態改變時，AI 代理會傳送出貨更新。
- 新員工可從 AI 代理取得訓練材料和會議邀請。
- 安全警示會提示 AI 代理進行分析並通知 IT 團隊。
平台
AI 代理整合中最困難、最令人興奮，也是最有用的：平台。
不要因為困難而打消念頭 - 大多數平台都會為 AI 代理提供許多預先建立的整合。
您可以與 AI 代理程式整合的平台範例包括
- CRM 平台，如 Hubspot 和 Salesforce，用於追蹤和培育潛在客戶
- Zendesk 和Intercom 等服務台平台，用於客戶支援和票單解決方案
- 行銷自動化工具，例如Mailchimp （或 Hubspot），用於傳送外部電子郵件
- ERP 系統，如 Oracle 或 SAP，用於簡化庫存管理
- 分析平台，如Google Analytics，用於測量代理商的成果
例如，HR 的 AI 代理會使用公司的重要政策文件作為知識庫。當員工詢問如何處理特定情況時，聊天機器人可以使用政策文件來提供答案。
5.測試與迭代
建構人工智慧代理後，下一步就是對其進行完善。測試和迭代對於成功至關重要，但往往被渴望推出的建構者所忽略。
您的 AI 代理平台應該在工作室內提供模擬器，讓您練習與 AI 代理的互動。這是您測試的第一步，也是在開發過程中微調您的代理程式的關鍵部分。
完成初始建置後，您可以使用 URL 與朋友或同事共用代理程式的範例版本。以這種方式進行測試有助於確保其功能在部署之前準備就緒。
在測試時，您將能夠更好地調整您的 AI 代理程式。請做好準備：即使在您部署 AI 代理程式之後，此過程也會繼續。這很正常。
6.部署您的 AI 代理程式
一旦您的 AI 代理程式準備就緒，就可以部署它並讓它開始產生影響。有多種部署選項可供選擇：
- 將其部署為您網站上的小部件。
- 透過 URL 與使用者分享。
- 與WhatsApp、Instagram、Telegram、FacebookMessenger 或Slack 等訊息管道整合。
- 將其與客製化平台或服務集成，例如公司的內部訊息板或專有軟體。
不要忘記讓您的用戶知道人工智慧代理是即時的——如果他們不知道它可用，它就無法有效地實現其目的。清晰的溝通是讓您的 AI 代理成為寶貴資源的關鍵。
注意：如果您正在建置多代理系統 (multi-agent system) - 共用環境中的多個 AI 代理，那麼您也需要規劃AI 代理路由 (AI agent routing)，也就是將觸發引導至特定代理的過程。
為了衡量您的多重代理系統合作達成目標的成功程度，您需要一個多重代理評估系統來評估。這將可解決多個代理一起工作所增加的複雜性。
7.監控和改進
您的 AI 代理專案在部署後並沒有結束，事實上，部署只是一個開始。一旦發布，您的人工智慧代理就會開始為您工作。
優質的人工智慧代理平台將提供持續的分析，深入了解人們何時使用您的代理商、他們詢問的主題以及他們喜歡參與的平台。
如果您想更深入了解如何優化 AI 代理分析的使用，可以查看我們關於AI 聊天機器人分析的文章。
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我們的可擴展平台意味著您可以構建任何東西，而我們的集成 Hub 充滿了到最大頻道的預構建連接器。
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常見問題
1. What’s the difference between an AI agent and a chatbot?
The difference between an AI agent and a chatbot is that a chatbot typically follows pre-defined scripts or decision trees, while an AI agent uses a large language model (LLM) to reason and make context-aware decisions autonomously. AI agents are designed to be adaptive and task-oriented, not just conversational.
2. Can I use different LLMs (like OpenAI, Claude, Mistral) within the same agent?
Yes, you can use different LLMs like OpenAI, Claude, or Mistral within the same AI agent as long as your platform supports multi-model orchestration. This allows you to route tasks to the most appropriate model depending on cost and speed.
3. How do I train my AI agent beyond a Knowledge Base – is fine-tuning possible?
Fine-tuning your AI agent directly within most platforms is not always supported, but you can shape the agent’s behavior using advanced prompt engineering and retrieval-augmented generation (RAG). For true fine-tuning, you'd need to train the model separately and integrate it via API.
4. Can I give my AI agent a unique personality or tone of voice?
Yes, you can give your AI agent a unique personality or tone of voice by configuring its prompt instructions to define tone and phrasing. This customization lets you align the agent with your brand voice.
5. Is there a way to restrict the scope of what an AI agent can answer?
You can restrict the scope of what an AI agent can answer by limiting access to certain tools or knowledge sources and using guardrails in workflows to filter or block out-of-scope inputs.
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