什麼是智慧自動化？

智慧自動化已經超越了機械式流程。過去需要自訂腳本或API的工作，現在可透過AI代理人來理解結構並自動調整。

Gartner預估，到2028年，33%的企業軟體將內建代理型AI來驅動某種自動化，遠高於2024年的不到1%。

傳統自動化僅在每個步驟都完全符合預期時才有效。像是採購單格式變更或審核延遲，都可能讓流程停擺。智慧自動化（IA）則能即時調整，讓流程不中斷。

IA可連接現有的ERP、CRM或工作流程工具，讀取輸入內容，自動判斷下一步、必要時等待，並於條件符合時自動繼續。

本文將探討智慧自動化在實際營運中的運作方式、能帶來最快效益的領域，以及如何在不更換既有系統的情況下進行試點。

什麼是智慧自動化？

智慧自動化（又稱智慧流程自動化），結合人工智慧與機器人流程自動化及相關工具，來執行複雜的工作流程。

它運用機器學習、自然語言處理等技術，能夠讀取、解讀資訊，並在企業系統內自動執行動作。

與固定步驟的自動化不同，智慧自動化能在執行中調整。它會記錄已發生的狀況，當輸入與預期不符時自動改變下一步，直到任務完成為止。

例如，客服AI代理人可以：

• 從CRM拉取客戶帳戶
  
• 查詢物流系統即時配送狀態
  
• 若發現延遲，升級給正確團隊
  
• 問題解決後發送更新通知

這一切都能作為一個連續流程自動運作，無需等待新指令。

智慧自動化的不同類型

智慧自動化可依需求以不同規模導入。下表列出主要的智慧自動化類型：

智慧自動化的主要優點

即使人員忙碌，工作也能持續推進

在多數企業中，訂單、發票或審核常因人員請假或分身乏術而被擱置。

智慧自動化能讓流程保持開啟，當缺漏的資訊一到就立即繼續，減少任務卡關，讓客戶更快獲得所需。

持續重工帶來的管理成本降低

每次員工重複輸入資料或修正錯誤都會增加成本。IA能保持紀錄一致，若客戶在訂單中途修改欄位，其餘流程也能無需重工順利進行。

團隊間交接更精確

各部門常用不同版本的資料。IA會在執行前檢查最新數值，確保交接順暢無誤。

流程可透過簡單指標（如每項查詢所花時間、員工與客戶對解決方案的滿意度）進行更佳監控與理解。

如何導入智慧自動化？

最佳做法是先在小範圍、明確目標的階段導入智慧自動化，再逐步擴展到全公司。

步驟一：找出一個明顯有瓶頸的流程

尋找經常延誤或需人工重工的工作流程。例如：

• 發票處理時常出現資料不符
• 採購單審核卡在特定關卡
• 因人員無法即時處理，導致多個預約無法安排
• 客戶申訴在部門間來回推遲

步驟二：將IA整合進現有系統

保留ERP、CRM及RPA平台不變。智慧自動化軟體與工具可直接接入現有流程，作為控制中心。

這樣可避免直接更換核心系統的風險。常見的智慧自動化工具有Botpress、Langchain、Autogen、CrewAI及Make，有助於建立強大的試點。

步驟三：執行控管試點

從小規模開始。先在有限的流程上測試自動化，並追蹤成果。

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例如可針對財務部門的發票處理進行試點。讓IA與現有流程並行一個月。

追蹤有多少發票能自動處理、多少仍需人工審核，以及這對付款時效的影響。

步驟四：擴展到多系統串聯流程

試點成功後，擴展到跨多系統的流程。此時，自動化能處理人為延遲、例外狀況及多樣輸入，幾乎不需人工監控。

這種分階段推展能有效控管成本。透過系統串聯與彈性擴展，並以試點成果作為進一步投資的依據。

五大智慧自動化工具推薦

1. Botpress

最適合：需要流程在各步驟間保持活躍，且能在新輸入到來時自動繼續（即使流程早已啟動）的團隊。

價格：

• 免費方案：包含核心編輯器、1個機器人及5美元AI額度
• Plus：每月89美元 — 流程測試、路由、人員交接
• Team：每月495美元 — SSO、協作、共用使用追蹤

Botpress是一個可打造跨系統AI代理人的平台。每個代理人都以結構化流程運作，能根據自身當前狀態，自主從任何步驟恢復執行。

代理人可以透過視覺化編輯器或程式碼來建立。流程中的每個步驟都執行特定操作——解析訊息、呼叫外部 API、處理文件、等待人工輸入，或將結果傳遞到下一步。

代理會根據目前的資料推進，並持續維護執行上下文。簡單的拖放設定可用於測試提示、變更條件或更新工具邏輯，同時保持其他流程穩定。

代理會記錄任務中斷的位置，方便之後繼續執行而不需重頭開始。如果在執行過程中缺少必要資料，代理可直接向使用者請求，待補齊後再繼續。

主要功能：

• 可保留狀態並於延遲或部分輸入後繼續執行的工作流程
• 內建於執行過程中請求缺漏資料的能力
• 支援結構化檔案與資料表，協助知識型決策
• 可於代理流程中呼叫外部 API 與執行工具動作

2. LangChain

最適合：需要完全掌控邏輯、工具使用與執行行為，並以程式碼撰寫 AI 代理的團隊。

價格：

• 開發者：免費－1 個席次、每月 5,000 筆追蹤、提示管理、基本追蹤工具
• Plus：每席次每月 $39－團隊功能、更高追蹤上限、LangGraph 開發部署
• 企業版：自訂－自架或混合部署、SSO、支援與用量擴充

LangChain 是一套 Python 框架，用於建立能根據執行時觀察結果運作邏輯的代理。系統不再只遵循預設步驟，而是根據上下文判斷、決定要呼叫哪些工具，並持續循環直到任務完成或達到終止條件。

透過這個框架，使用者可自訂代理的推理方式、可用工具，以及如何根據中間結果做決策。代理不假設只有單一輸入或固定結果——而是透過與外部系統互動，逐步修正計畫以達成目標。

LangChain 特別適合需要彈性邏輯的自動化場景。例如流程可能需決定查詢哪個資料庫、從文件中擷取非結構化輸入，或在結果未達標時多次重試。

由於以程式碼為主，不適合快速原型開發。但它能完全掌控工具選擇與 API 行為，這對於複雜且高風險的自動化至關重要。

主要特色：

• 以程式碼定義代理邏輯，完整掌控規劃與重試機制
• 工具使用與記憶行為可於執行時動態調整
• 支援結構化輸出、自訂提示與工具串接
• 原生整合語言模型、向量資料庫與 API

3. CrewAI

最適合：需要多個 AI 代理分工並以對話方式協作任務的團隊。

價格：

• 免費：$0/月－50 次執行、1 組線上團隊、1 席次
• Basic：$99/月－100 次執行、2 組線上團隊、5 席次
• Standard：$500/月－1,000 次執行、2 組線上團隊、無限席次、2 小時導入協助

CrewAI 是一套 Python 框架，適合建立需多代理協作的工作流程。每個代理都分配有角色與責任——如研究員、撰稿人、審查者或控制者——並共同完成整個流程。

這種「團隊」模式簡化了邏輯設計。使用者無需撰寫一個處理所有工具與條件的複雜代理，而是定義一組分工明確的團隊。每個代理有自己的記憶、工具，以及與其他代理溝通的方式。

CrewAI 負責流程排序與溝通。流程啟動後，代理會彼此傳遞任務直到目標達成。過程透明，交接明確，便於除錯或新增步驟。

入門容易。角色在設定檔中定義，工具就是 Python 函式，協作模式讓複雜自動化變得輕鬆——尤其在流程中途變更時。

主要特色：

• 代理角色依任務、工具存取權與溝通規則定義
• 以團隊方式運作，狀態於代理間傳遞，非單一路徑
• 設定結構清晰，便於定義責任與流程邏輯

4. AutoGen

最適合：需要代理在執行過程中交換資訊並根據互動調整行為的自動化團隊。

AutoGen 是一套以對話為核心的多代理框架——不僅僅是用戶與模型間，還包括代理彼此之間的互動。

當自動化需要代理驗證結果、再次檢查假設，或決定下一步合適的工具或行動時，這套框架特別適用。

與 CrewAI 類似，Autogen 讓使用者建立代理群組、定義角色並設計互動方式。代理可互相回應計畫、程式碼、中間結果或追問。

這種設計適合事前無法預知正確答案的情境——例如在多個 API 間選擇、修正執行錯誤，或重寫失敗的行動計畫。AutoGen 透過訊息傳遞而非固定規則來處理這些情境。

主要特色：

• 代理間透過訊息循環進行溝通
• 規劃與驗證皆在對話串中完成
• 支援程式碼執行、工具呼叫與上下文注入
• 適合需要執行時追蹤與回應的自動化流程

5. Make

最適合：需要結構化自動化、工具呼叫、分支路徑，並清楚掌握資料流動的團隊。

價格：

• 開源版：免費－包含完整框架，Apache 2.0 授權
• Pro 版：免費－每月最多 1,000 次對話，支援 Rasa Pro
• Growth：每年 $35,000 起－含 Rasa Studio、支援與商業授權

Make 是一個無程式碼自動化平台，採用視覺化情境設計。每個情境由多個模組組成，模組間於畫布上連接，每個模組負責單一任務——傳送資料、轉換內容、觸發服務或呼叫 AI 模型。

Make 在智慧自動化領域的優勢在於能管理非固定路徑的流程。情境可暫停、分支、重試或等待輸入，且不會遺失先前步驟。輸入可以不完整、順序錯亂，或在執行中變動。

介面清楚呈現資料流動與步驟執行情形。失敗可追蹤，各步驟輸入皆可見，邏輯即使部署後仍可編輯。情境可隨需求擴充而不致複雜難懂。

Make 可與多種外部系統整合，並支援自訂模組擴充。適合需要跨多工具控管、彈性與可追蹤性的工作流程。

主要特色：

• 視覺化建構器，支援分支、排程與重試
• 清楚顯示資料流向
• 內建錯誤處理，適用於不穩定或後期輸入

智慧自動化的關鍵組成

機器人流程自動化（RPA）

機器人流程自動化是執行層，模擬人在數位介面上的操作——點擊按鈕、開啟檔案、輸入資料，或在系統間複製數值。

許多舊系統——或僅設計給人員透過螢幕操作的系統——並不具備這種能力。在這些情況下，RPA 會像人一樣操作軟體，點選選單、填寫欄位，讓任務仍能完成。

大型語言模型（LLM）

當智慧自動化需要理解指令、規劃後續步驟或說明結果時，大型語言模型就是實現這些能力的關鍵元件。它們讓流程能夠推理並用清楚的語言溝通結果。

實務上，LLM 在流程中可負責以下角色：

• 理解並將請求拆解為多個小步驟
  
• 為每個步驟擷取正確資料或上下文
  
• 決定下一步要用哪個工具或系統
  
• 需要時產生清楚、易懂的回應或摘要

尋找最佳 LLM需視實際情境而定——資料隱私、整合選項與流程複雜度等因素都會影響哪種模型最適合。

機器學習（ML）

智慧自動化流程中的機器學習模型，負責處理更具針對性、以數據為基礎的任務，提升自動化的運作方式。這些模型通常在背景中執行，主要用於：

• 預測流程結果或分類輸入資料
  
• 當流程偏離正常時，偵測異常狀況
  
• 持續監控系統效能，以維持準確性與效率

這些機器學習模型不一定涉及 LLM 或自然語言處理。它們的角色是透過數據，讓自動化具備更好的感知能力與決策依據，能即時做出適當反應。

智慧文件處理（IDP）

智慧文件處理是指 AI 如何讀取非結構化檔案——從掃描表單到手寫筆記——並將其轉換為自動化系統可用的資料。

IDP 步驟一直是智慧自動化中最耗資源的部分之一，每個解析階段都有其複雜度與成本。

為了說明文件解析的變化，以下簡單比較 2019 年常見做法與 2025 年 LLM 方法的標準：

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解析成本與格式支援根據 LlamaIndex 最新基準測試，該測試涵蓋 LLM 文件理解於掃描輸入、豐富版面檔案及檢索場景。

API 整合與工具執行

API 讓不同軟體能直接交換資訊。在智慧自動化中，API 用於執行動作，例如提交表單、排程事件、建立工單或更新紀錄。

自動化會根據解析文件或 RPA 定義步驟決定要做什麼，然後呼叫正確的 API 完成任務。動作完成後，流程即可無需人工繼續進行。

無論任務簡單或複雜，核心概念相同：當自動化知道該做什麼時，就需要一個安全可靠的方式執行，而 API 提供這個管道，同時保留紀錄以供日後查核。

授權與安全性（OAuth、MCP）

自動化系統會操作真實帳號、存取敏感工具、在正式環境中進行更新，更重要的是，代表擁有者維護其完整性。

這表示每個步驟都需要適當的存取權限，更重要的是，代理必須知道是誰（或什麼）做了什麼。

• OAuth（使用者授權存取）：當自動化需要代表人類行動時使用。它提供與使用者權限綁定、具時效性的存取權杖。
  
• Model Context Protocol 服務身分（機器對機器）：讓機器間可直接驗證彼此，如同數位徽章，無需人工介入。

實際設定會依環境與合規需求而異。

智慧自動化與 RPA 有何不同？

機器人流程自動化（RPA）專為重複性任務設計。它依照既定規則自動執行像是資料欄位複製、檔案移動或填寫表單等工作。只要步驟固定、輸入可預期，這些機器人就能順利運作。

智慧自動化（IA）則不依賴固定腳本，而是運用 AI 根據情境動態回應，處理特殊案例，並協調多步驟工具。

想像透過 企業資源規劃 聊天機器人處理發票。

• RPA 機器人 會從固定欄位擷取總金額並輸入系統。如果格式改變，流程就會中斷。
  
• IA 系統 則能讀懂文件內容，辨識資訊、標記特殊情況，並決定資料流向——即使版面全新也沒問題。

核心差異：RPA 完成已規劃好的任務；IA 則在執行過程中判斷如何完成任務。

將 AI 自動化應用於日常工作

多數企業本來就有重複流程——像是訂單審核、紀錄更新、檔案搬移。問題在於，這些流程只有每個步驟都完全照計畫進行時才有效。

AI 代理讓這些流程更有彈性。它們能等待遺漏資訊、在狀況變動時繼續執行，讓流程不中斷，不必讓團隊重頭來過。

你不需要更換現有系統。AI 可直接加在現有工具之上，僅在需要時介入，其餘流程照常運作。

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