大多數人都以為建立 AI 代理需要掌握深度學習、概率理論，以及對機器學習有博士級的了解。 ，幸好情況並非如此。
真正的入門障礙並非技術複雜性，而是了解什麼才是真正重要的。
有了現代的 AI 代理程式建置與最佳實務，LLMs 已經不只是聊天機器人而已 - 它們可以彙整知識、自動化工作流程，並採取實際行動。
但建立一個好的 AI 代理不只是插入一個模型那麼簡單。它需要實際的技能 - 對話設計、API 整合、除錯和效能最佳化。
本指南將為您詳細說明建立有效的 AI 代理所需的知識，而不會造成不必要的複雜性。
1.意圖辨識
大多數的 AI 代理程式失敗並非因為它們產生了糟糕的回應，而是因為它們不瞭解使用者的意思。意向識別可以確保 AI 代理正確地將使用者的輸入分類，並作出適當的回應。
要學習的內容：
- AI 如何將使用者輸入內容分類為預先定義的意圖。
- 基於關鍵字與基於機器學習的意圖偵測。
- 結構化回退意圖，以處理邊緣案例並防止 AI 混亂。
範例情境：
- 問題：使用者詢問「我可以退回訂單嗎？」，但 AI 代理卻觸發「追蹤訂單」意向。
- 修正：以更多意向變異的範例來訓練 AI，並改善實體辨識。
- 影響：AI 能正確辨識「return」有別於「track」，提高回應準確度。
2.無碼 AI 代理建置
無程式碼代理程式建置工具，例如 Botpress、Voiceflow 和 LangChain 等無程式碼代理程式建置工具，讓 AI 代理程式開發變得容易上手，但要有效使用這些工具，就必須瞭解會話設計、情境管理和 API 觸發器。
要學習的內容：
- 設計自然流暢的對話。
- 使用記憶體和變數使會話動態化。
- 連接外部 API 和資料庫以增強機器人功能。
範例情境：
- 問題：一個潛在線索生成聊天機器人詢問使用者的公司名稱，但後來卻忘記了。
- 修正：在會話變數中儲存公司名稱，以便可動態引用。
- 影響：聊天機器人將後續訊息個人化，改善使用者經驗和轉換率。
3.API 基本知識
沒有 API 存取權限的聊天機器人就像是無法採取行動的智慧助理。API 可讓 AI 代理取得資料、更新記錄、傳送訊息及自動化工作流程。
要學習的內容：
- 瞭解 REST API-端點、驗證和請求/回應結構。
- 處理 webhooks 以在事件發生時觸發動作。
- 進行安全的 API 呼叫，以防止資料洩漏和濫用。
範例情境：
- 問題：聊天機器人應該提供即時股票價格，但卻總是以含糊不清的數字回應。
- 修正：將聊天機器人連接到即時股票市場 API，而非依賴靜態預載資料。
- 影響：使用者可取得精確、即時的股票更新，而非含糊不清、不切實際的資訊。
4.除錯與故障排除
沒有 AI 代理是完美的。錯誤、失火和不正確的回應都會發生。好的 AI 建置者與掙扎中的 AI 建置者之間的差別在於知道如何有效率地診斷與修正問題。
要學習的內容：
- 識別錯誤的意圖分類和改進訓練資料。
- 調試 API 故障 - 追蹤請求錯誤和驗證問題。
- 使用日誌和對話記錄來找出 AI 代理行為出乎意料的原因。
範例情境：
- 問題：每當使用者詢問產品詳細資訊時，聊天機器人都會停止回應。
- 修正：檢查API 記錄，發現 API 金鑰已過期，導致請求失敗。
- 影響：修復 API 金鑰可恢復聊天機功能，避免使用者停機。
5.AI 道德與偏見處理
LLMs 是在大量網際網路資料上訓練出來的，這表示它們可能會遺傳偏見、錯誤資訊或不當行為。合乎道德的 AI 開發就是要了解這些風險，並設計保障措施，以確保 AI 代理保持準確、公平與負責任。
要學習的內容：
- 識別 AI 輸出中的偏見，並執行節制過濾器。
- 設定防範措施以防止有害或誤導的回應。
- 監控使用者回饋迴圈，持續改善 AI 行為。
範例情境：
- 問題：一個金融 AI 助理被問到：「對我來說，什麼是最好的貸款選擇？」但卻優先考量高利率貸款，因為它的訓練資料過於代表貸款人的宣傳，而非消費者的利益。
- 修正：AI 會交叉檢查貸款類型，以確保建議能優先滿足使用者需求，而非有偏見的資料。
- 影響：防止演算法偏差影響建議，並確保人工智能提供公平、以使用者為中心的建議。
6.系統架構規劃
建立一個 AI 代理很容易。要讓多個代理程式有效率地合作？這就是架構的重要性所在。如果沒有適當的規劃，AI 代理就會變得資源過多、無法擴充，而且難以維護。
要學習的內容：
- 結構化 AI 代理，使其可獨立工作或作為多代理系統的一部分。
- 管理長時間對話的狀態和記憶體。
- 設計可與外部資料庫和自動化工具互動的AI 代理。
範例情境：
- 問題： AI 票務系統可處理基本查詢，但當使用者詢問帳戶詳細資料時，卻無法從 CRM 擷取資料，因為特定的代理缺乏必要的權限。
- 修正：重新設計 AI 系統，以將受限制的查詢委派給授權後端服務，而非直接嘗試請求。
- 影響：AI在提供有用回應的同時仍能保持安全，無縫交接敏感請求而不會中斷對話流程。
7.效能最佳化
緩慢的 AI 回應和高昂的 API 成本會扼殺使用者體驗。最佳化效能可確保 AI 代理快速、有效率地回應，且不會產生不必要的處理開銷。
要學習的內容：
- 透過快取經常請求的資料，減少API 呼叫的延遲。
- 調整LLM 參數（溫度、令牌限制）以提高效率。
- 優化工作流程執行，防止不必要的循環或多餘查詢。
範例情境：
- 問題： 人工智能驅動的常見問題機器人需要花費5 秒鐘 和 0.2 美元的額外成本來回答簡單的查詢，長期而言會讓使用者和您的錢包感到沮喪。
- 修復：系統會快取頻繁的回覆，並優先處理常見查詢的基於規則的邏輯，而不是將所有內容傳送到LLM。
- 影響：回應時間降至1 秒以下，改善使用者體驗並降低 API 成本。
8.AI 代理的 CI/CD
AI 代理需要持續更新 - 無論是新的意圖、API 整合或模型改進。如果沒有適當的 CI/CD 管道，推出變更就會變得混亂且容易出錯。
要學習的內容：
- 自動化 AI 代理程式測試，在部署前捕捉問題。
- 使用版本控制來追蹤和管理 AI 工作流程變更。
- 在不破壞現有功能的情況下部署更新。
範例：
- 問題：聊天機器人的更新破壞了重要的使用者流程，但卻沒有回溯系統。
- 修正：執行CI/CD 管道可確保新版本在啟用前在暫存環境中進行測試。
- 影響：更新更順暢、更安全，並可在發生問題時立即還原。
9.MLOps 與資料管理
當 AI 代理程式從真實使用者互動中學習時，它們就會有所改善，但不良的資料管理可能會導致漂移、過時的回應或低效的訓練週期。
要學習的內容：
- 管理知識庫和回饋迴圈，以促進代理改進。
- 確保工作流程以相關、乾淨的資料更新。
- 使用記錄和監控追蹤AI 準確性和使用者滿意度。
範例情境：
- 問題：聊天機器人一直提供過時的政策資訊，因為它依賴的是靜態資料集。
- 修復方法：AI 採用檢索增強生成(RAG) 模組進行更新，可透過知識庫從公司的 CMS擷取最新資料。
- 影響：殭屍總是提供精確、即時的回覆，無需手動介入。
10.安全性與合規性
AI 代理處理敏感資料、API 呼叫和使用者互動 - 保護它們對防止資料外洩、濫用或合規失敗至關重要。
要學習的內容：
- 保護API 呼叫和認證方法，防止未經授權的存取。
- 實施輸入驗證以防止提示注入攻擊。
- 確保符合GDPR、SOC 2等法規和特定產業的準則。
範例情境：
- 問題：由於 API 回應未經適當過濾，銷售 AI 助理暴露了敏感的客戶資料 。
- 修正：系統已更新為在傳送回應前刪除敏感欄位，以確保不會暴露任何私人資訊。
- 影響：AI 保持合規、安全，並受到使用者的信任。
11.保持更新
AI 技術發展迅速。今天有效的技術可能在六個月後就會過時。最優秀的 AI 建置者不只是技術嫻熟，他們也一直在學習。當真正的創新發生在開發者論壇、研究論文和開放原始碼社群時，純粹依賴聊天機器人尋找答案將會拖慢您的腳步。
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