何謂智慧型自動化？

智慧型自動化已超越機械流程。過去需要自訂的腳本或 API，現在則是透過AI 代理來執行，AI 代理能夠瞭解結構，並根據需要進行調整。

Gartner 估計，到 2028 年，33% 的企業軟體將包含人工智慧 (Agentic AI) 來實現某種形式的自動化，而 2024 年的比例還不到 1%。

傳統的自動化只有在每個步驟都完全按照預期進行時才會奏效。新版面的採購訂單或遲來的核准都會讓流程停滯不前。而智慧型自動化 (IA) 則可隨時調整，讓工作流程持續進行。

IA 連接到已在使用中的 ERP、CRM 或工作流程工具，讀取輸入的內容，決定下一步要做什麼，在必要時等待，然後自動恢復。

本文將探討智慧型自動化如何在實際作業中發揮功能、它能帶來最快回報的領域，以及在不取代既有系統的情況下試行智慧型自動化的方法。

何謂智慧型自動化？

智慧型自動化也稱為智慧流程自動化，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。

它使用機器學習和自然語言處理等技術來讀取資訊、解讀資訊，並在業務系統內對其採取行動。

與固定步驟的自動化不同，它可以在執行的同時進行調整。它會追蹤已發生的事情，在輸入與預期不同時變更下一個動作，並持續到任務完成為止。

例如，客戶服務的 AI 代理可以：

• 從 CRM 調出客戶的帳戶
  
• 在物流系統中檢查即時交付狀態
  
• 如果發現延遲，則將問題上報給正確的團隊
  
• 一旦問題解決，即發送更新

所有這一切都以一個連續的流程執行，不會因新指令而停止。

不同類型的智慧型自動化

智慧型自動化可根據需求以不同規模實施。下表顯示了智慧型自動化的主要類型：

智慧自動化的主要優勢

即使人們忙碌，工作仍能持續進行

在大多數企業中，訂單、發票或批文經常因為有人生病或忙於其他工作而擱置不理。

智慧型自動化讓流程保持開放，並在缺失的部分到達時立即重新啟動。這意味著 「卡住 」的任務更少，客戶也能更快獲得所需。

降低不斷返工所造成的開銷

每次員工重新輸入資料或修正錯誤，都會增加成本。IA 可保持記錄一致，因此如果客戶在訂單中途更新了一個欄位，其餘的流程仍可繼續，無需返工。

團隊之間的交接更精確

各部門經常處理相同資料的不同版本。IA 會先檢查最新的值，然後才採取行動，因此交接過程非常乾淨。

透過簡單的指標，例如每項任務花在每個查詢上的時間，以及員工和客戶對解決方案的滿意度，就能更好地監控並瞭解流程。

如何實現智慧型自動化？

在擴大整個業務規模之前，先小規模、有針對性地引進智慧型自動化，才能達到最佳效果。

步驟 1：找出一個有明顯摩擦的流程

尋找會造成重複延遲或手動返工的工作流程。例如：

• 經常發生資料錯配的發票處理
• 採購訂單核准停滯在障礙點上
• 由於經紀人無法提供服務而無法預約多個約會
• 在各部門之間跳躍的客戶升級

步驟 2：將 IA 層級整合至現有系統

保留 ERP、CRM 和 RPA 平台。智慧型自動化軟體和工具可直接插入工作流程成為控制器。

這樣可以避免直接更換核心系統的風險。一些常見的智慧型自動化工具可以協助部署強大的試點，例如Botpress、Langchain、Autogen、CrewAI 和 Make。

步驟 3：執行受控試驗

從小事做起。在有限的工作流程中測試自動化並追蹤結果。

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試點範例可以是財務部門的發票處理。將 IA 與您目前的流程同時執行一個月。

追蹤有多少發票已自動清除，有多少仍需人工審核，以及這對付款時間的影響。

步驟 4：擴展至相互連結的工作流程

一旦試用成功，就擴大到跨越多個系統的流程。在這個階段，自動化只需要很少的監督，就能處理人為延遲、異常和各種輸入。

這種分階段推出的方式可以控制成本。使用連接的系統，並根據不斷變化的環境進行擴展，而試驗結果則為進一步投資提供證據。

五大智慧型自動化工具

1. Botpress

最適合：建立自動化的團隊，可在步驟之間保持活動，並在新輸入到達時繼續進行，即使工作流程在較早前已被觸發。

定價：

• 免費計劃：包含核心建置程式、1 個機器人和 5 美元 AI 信用額度
• Plus：89 美元/月 - 流量測試、路由、人性化交接
• 團隊：$495/月 - SSO、協作、共享使用追蹤

Botpress 是一個可建立跨系統運作的 AI 代理的平台。每個代理程式都以結構化流程的方式執行，可根據其目前的狀態自行評估任務，從任何點重新開始。

代理可使用可視化編輯器或透過程式碼建立。流程中的每個步驟都會執行特定的作業 - 解析訊息、呼叫外部 API、處理文件、等待人為輸入或將結果傳送至下游。

代理程式會根據目前的資料向前移動，並在整個過程中維持執行上下文。簡單的拖放設定可以測試提示、變更條件或更新工具邏輯，同時保持工作流程其他部分的穩定。

代理程式會追蹤任務離開的位置，以便稍後可以繼續執行，而無需重新啟動。如果在執行中途遺失了所需的值，代理程式可以直接向使用者要求，並在提供後繼續執行。

主要功能：

• 保持狀態並在延遲或部分輸入後恢復的工作流程
• 內建在執行中要求遺失資料的功能
• 結構化檔案和表格支援以知識為基礎的決策
• 代理流程內的外部 API 呼叫和工具動作

2.LangChain

最適合 建立 AI 代理的團隊，需要完全控制邏輯、工具使用及執行行為，並直接以代碼撰寫。

定價：

• 開發人員：免費 - 1 個座位、每月 5,000 次追蹤、提示管理、基本追蹤工具
• Plus: $39/月/位 - 團隊功能、更高的追蹤限制、LangGraph 開發部署
• 企業級：自訂 - 自行託管或混合設定、SSO、支援及使用擴充

LangChain 是一個 Python 框架，用來建立代理程式，這些代理程式會根據執行時所觀察到的情況來執行邏輯。系統不會遵循預先定義的步驟，而是會評估上下文、決定要呼叫的工具，並持續循環，直到任務完成或符合停止條件為止。

透過使用此架構，使用者可以定義代理程式如何推理、可以使用哪些工具，以及如何根據中間結果進行決策。代理不會假設單一的輸入或固定的結果 - 它會透過與外部系統互動，一步一步地完善自己的計劃，從而邁向目標。

當自動化需要靈活的邏輯時，LangChain 最能發揮作用。一個流程可能需要決定查詢哪個資料庫、從文件中抽取非結構化的輸入，然後在結果不符合特定臨界值時執行多次重試。 

由於它以程式碼為先，因此不適合快速原型設計。但它可以完全控制工具選擇和 API 行為，這在複雜、高風險的自動化過程中非常重要。

主要特點：

• 以程式碼定義的代理邏輯，可完全控制規劃與重試
• 可在執行時調整的工具使用與記憶體行為
• 支援結構化輸出、自訂提示和工具鏈
• 與語言模型、向量儲存和 API 的原生整合

3.CrewAI

最適合： 以多個 AI 代理為核心來構建自動化的團隊，這些代理會扮演不同的角色，並透過清晰的會話步驟來協調任務。

定價： 

• 免費：$0/月 - 50 次執行、1 名現場工作人員、1 個座位
• 基本：99 美元/月 - 100 次執行、2 名現場工作人員、5 個座位
• 標準：500 美元/月 - 1,000 次執行、2 名現場工作人員、無限座位、2 小時上線時間

CrewAI 是一個 Python 架構，用來建立依賴多個代理的工作流程。每個代理都會被指派一個角色和責任 - 例如研究員、撰寫者、審查員或控制員 - 而這些代理會一起合作完成流程。

這個「工作人員」模型簡化了邏輯。使用者不需要寫一個複雜的代理程式來處理所有的工具和條件，而是可以定義一個團隊來分工。每個代理程式都有自己的記憶體、自己的工具，以及與系統中其他代理程式對話的定義方式。

CrewAI 負責排序和通訊。一旦流程開始，代理程式會在彼此之間傳遞任務，直到達成目標為止。這個過程是透明的，而且交接是可讀取的，這在除錯或增加新步驟時很有幫助。

它很容易上手。角色在設定檔中定義，工具只是 Python 函式，協調模式讓複雜的自動化變得輕鬆 - 尤其是當事情在執行中途改變時。

主要功能： 

• 由任務、工具存取和通訊規則所定義的代理角色
• 以團隊形式執行，狀態在代理之間傳遞，而不是單一的鏈條
• 明確的組態結構可定義職責和流程邏輯

4.自動生成

最適合： 建立自動化的團隊，其中代理需要在中途交換資訊，並根據來回互動調整行為。

AutoGen 是一個以對話為核心的多代理體架構 - 不只是使用者與模型之間的對話，也包括代理體之間的對話。

當自動化需要代理員驗證結果、複查假設或決定下一步使用哪個工具或採取哪個行動時，它的效果最佳。

與 CrewAI 相似，Autogen 可讓使用者建立一個代理群組、定義他們的角色，並設定他們的互動方式。代理可以彼此回應計劃、程式碼、中間結果或後續問題。

這種設定在事先不知道正確答案的情況下非常有用 - 例如在 API 之間做選擇、修復執行中的錯誤或重寫失敗的動作計畫。AutoGen 透過訊息傳遞而非固定的規則來處理所有這些問題。

主要特點：

• 透過訊息循環進行代理對代理通訊
• 規劃與驗證在會話線程內處理
• 支援程式碼執行、工具呼叫及情境注入
• 適用於需要在執行時跟進的自動化系統

5.製作

最適合： 建立結構化自動化的團隊，包含工具呼叫、分支路徑，以及清楚瞭解資料如何在步驟之間移動。

定價： 

• 開放原始碼：免費 - 包含完整框架，Apache 2.0 授權
• 專業版：免費 - 使用 Rasa Pro 最多可達 1,000 對話/月
• 成長：每年 35,000 美元起 - 包括 Rasa Studio、支援和商業費用

Make 是一個以視覺化情境為基礎的無程式碼自動化平台。每個情境由連接在畫布上的模組組成，每個模組執行單一任務 - 傳送資料、轉換內容、觸發服務或呼叫 AI 模型。

Make 與智慧型自動化的關係在於它能夠管理不遵循固定路徑的流程。情境可以暫停、分支、重試或等待輸入，而不會丟棄先前的步驟。輸入可能不完整、不按順序或在執行中途改變。

介面清楚呈現資料移動和步驟執行。故障是可追蹤的，每個點的輸入都是可見的，即使在部署之後，邏輯仍然是可編輯的。情境的複雜度可以增加，而不會變得不透明。

Make 可與多種外部系統整合，並透過客製化模組支援擴充。它適用於需要跨多種工具進行控制、靈活性和可追蹤性的工作流程。

主要特點：

• 具備分支、排程和重試功能的視覺化建構器
• 查看哪些資料移動到了哪裡
• 內建錯誤處理功能，可處理不穩定或後期輸入的問題

智慧型自動化的主要元件

機器人流程自動化 (RPA)

機器人流程自動化是在數位介面中模仿人類動作的執行層 - 點選按鈕、開啟檔案、輸入資料或在系統間複製值。 

許多較舊的系統，或是只設計給人類透過螢幕使用的系統，都不具備此功能。在這種情況下，RPA 會以人類使用的方式來操作軟體，點選功能表並填寫欄位，因此仍可完成任務。

大型語言模型LLMs)

當智慧型自動化需要理解指令、計算下一步或解釋結果時，大型語言模型就是讓這一切成為可能的元件。大型語言模型增加了推理流程的能力，並能以清晰的語言溝通結果。

實際上，LLMs 可以負責流程中的這些特定角色：

• 了解並將請求分解成較小的步驟
  
• 為每個步驟取得正確的資料或情境
  
• 決定下一步要使用的工具或系統
  
• 在需要時產生清晰、人類可讀的回覆或摘要

尋找最佳LLMs取決於設定 - 資料隱私、整合選項和工作流程複雜度等因素都會影響哪個模型在特定環境中表現最佳。

機器學習 (ML)

智慧型自動化管道中的機器學習模型會處理更多特定的資料驅動任務，以改善自動化的行為方式。它們通常在後台工作，以

• 預測處理結果或對傳入資料進行分類
  
• 當程序開始偏離正常值時，偵測異常現象
  
• 隨時間監控系統效能，以維持精確度和效率

ML 模型可能完全不涉及LLMs 或自然語言處理。它們的作用是透過數字給予自動化更好的意識和決策信號，讓它可以即時做出適當的反應。

智慧型文件處理 (IDP)

智慧型文件處理是人工智能如何讀取非結構化檔案 - 從掃描表單到手寫筆記 - 並將它們轉換成自動化系統可以使用的資料。

IDP 步驟歷來都是智慧型自動化中最耗費資源的部分之一，解析的每個階段都有其複雜性和成本。

為了讓您了解文件解析的變化，以下是使用LLM 的方法，將 2019 年的典型情況與 2025 年的標準情況進行快速比較：

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解析成本和格式支援以LlamaIndex 最近的基準 LLM，該LLM測試了LLM文件理解能力，包括掃瞄輸入、富佈局的檔案和檢索使用個案。

API 整合與工具執行

API 可讓不同軟體直接交換資訊。在智慧型自動化中，它們用來執行提交表單、排程事件、建立票單或更新記錄等動作。

自動化決定要做什麼 - 通常是根據解析的文件或 RPA 定義的步驟 - 然後呼喚正確的 API 來完成任務。一旦採取行動，流程便會繼續，無需人工輸入。

無論任務是簡單還是動態，核心思想都是一樣的：一旦自動化知道應該發生什麼，它就需要一種行動方式，而 API 則提供了一種安全可靠的方式，同時保留記錄以供日後檢查。 

授權與安全性（OAuth、MCP）

自動化系統會對真實帳戶採取行動、存取敏感工具、在即時環境中進行更新，最重要的是，它代表所有者的完整性。

這表示每個步驟都需要正確的存取層級，更重要的是，代理需要知道誰（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事時使用。它提供與使用者權限相關的時間範圍代幣。
  
• Model Context Protocol-style 服務識別 (machine-to-machine)：一種讓機器直接相互驗證的方式，就像數位徽章一樣，不需要人類介入。 

確切的設定取決於環境和合規要求。

智慧型自動化與 RPA 有何差異？

機器人流程自動化 (RPA) 是為了重複性而建立的。它遵循設定的規則來自動執行任務，例如在欄位之間複製資料、移動檔案或填寫表格。當步驟永遠相同且輸入是可預測時，這些機器人就會運作良好。

智慧型自動化 (IA) 並非遵循固定的腳本，而是使用 AI 來動態回應，根據情境選擇動作、處理邊緣情況，並在多個步驟中協調工具。

想像一下透過企業資源規劃聊天機器人處理發票的情形。

• RPA 機器人會從固定欄位取得總數，並將其丟入系統。如果格式改變，就會破壞。
  
• IA 系統會閱讀文件、瞭解文件內容、標示邊緣情況，並選擇文件的去向 - 即使排版是全新的。

核心差異：RPA 完成已經規劃好的任務。IA 則是在運行中找出完成任務的方法。

在日常工作中加入 AI 自動化功能

大多數企業都有可重複的例行程序 - 批核訂單、更新記錄、移動檔案。問題是這些例行程序只有在每個步驟都完全按照計劃進行時才會有效。

AI 代理讓這些工作流程變得更有彈性。它們可以等待遺漏的資訊，當發生變化時再重新開始，讓流程持續進行，而不是強迫您的團隊重新開始。

您不需要取代現有的工具。AI 會疊加在您現有的工具上，只在需要時才介入，而其餘的流程則會繼續順利運作。

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