垂直 AI 代理：瞭解目的驅動型 AI

直接 API 存取

除非使用複雜的工具，否則通用模型無法與內部系統互動。垂直代理可直接連接到 CRM、ERP 或排程平台，讓他們能夠取得即時資料、建立記錄，並可靠地觸發工作流程。

內建商業邏輯

垂直代理不需要依賴提示技巧，而是在明確的規則和流程中運作。他們知道什麼是有效的、要遵循什麼步驟，以及如何符合公司政策 - 就像其他後端系統一樣。

結構化資料處理

以自然語言訓練的LLMs 在處理 JSON、SQL 或僵化模式時表現不佳。垂直代理可在自由格式的使用者輸入與結構化的後端格式之間進行轉換，確保輸出正常運作，從而縮短這個差距。

範圍縮小到重要的事情

通才模型不知道您的退款政策Wikipedia還重要。垂直代理以特定領域的知識為基礎，例如 SOP、政策文件或知識庫 - 因此他們只在相關的範圍內運作。

LLM 只是其中一個組成部分

在垂直代理中，LLM 扮演支援角色 - 用於總結、解釋或自然回應。但它被包裝在一個由邏輯、記憶體和存取控制所規範的系統中，因此可以安全地進行生產。

這些層級共同賦予垂直代理商一般模式所缺乏的結構。他們不靠聰明的提示或希望，而是透過存取、問責和與實際業務需求的一致性來運作。

面向客戶的代理擁有工作流程的自主權

聊天機器人設計中最大的誤解之一，就是認為對話等於價值。大多數面向客戶的流程 - 上線、預訂、應用程式 - 都不是「對話」。它們是具有邏輯、驗證和後端依存性的結構化任務。

然而，公司通常會在這裡部署一般的聊天機器人，並寄望於最好的結果。結果呢？使用者困惑、流程斷裂、線索流失。

另一方面，專為客戶服務設計的垂直代理是為了完成整個旅程而設計的。他們知道步驟、遵循規則，並直接與內部系統整合。這種體驗感覺更順暢，不是因為座席「更聰明」，而是因為它是為這項工作而設計的。

工作自動化的內部作業代理

有大量的內部工作是可重複的，但仍然很痛苦：更新記錄、指派票單、在工具之間同步資料。您可以使用 RPA 將這些工作自動化，但 RPA 通常會在事情改變的那一刻失效。

垂直代理以其在工作流程自動化中作為邏輯層的優勢和對細微差異的理解，完美地填補了這一空白。它們有足夠的智慧來處理動態輸入，但又有足夠的結構來保持在警戒線內。更重要的是，它們與定義內部工作流程的 API 和邏輯相連。

銷售與 CRM 整合的代理商

銷售是快速移動且對細節敏感的工作。一般的GPT 代理可能會禮貌地回應，但它不知道您的資格標準、哪個代表擁有哪個區域，或客戶關係管理 (CRM) 中是否已經存在潛在客戶。

有了 HubSpot 等平台為您的經紀人提供這些寶貴的資訊，您需要一個能充分利用這些資訊的經紀人。

以適當垂直性建立的銷售聊天機器人則不同。它們活在您的管道邏輯中。它們可以即時篩選潛在客戶、記錄備註、觸發後續行動，甚至排程交接 - 而不需要人手推動。

跨系統協調代理

有些工作無法在單一系統中完成。想想產生一份季度報告、發送一個後續行銷活動，或是核對不同地點的庫存。這些不是「會話式」的工作 - 而是跨越系統和邏輯的小型工作流程。

試著讓一般的代理程式使用提示來做這些事簡直是噩夢。模型會忘記上下文、API 呼叫失敗、邏輯解體。

垂直代理在這個領域蓬勃發展。它們會協調工具、尊重流程邏輯，並端對端地完成任務 - 不需要人工看管。您不再將它視為人工智慧，而只是將它視為基礎架構。

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這些都不是假設的情況。各團隊已經開始在生產中部署垂直代理 - 用實際完成工作的系統悄悄取代脆弱的自動化和誇大的協同駕駛。關鍵不只是智慧，而是結構、重點和整合。

那麼，您如何從概念轉變為有效的垂直代理呢？讓我們來分析一下。

1.從設定代理程式開始

挑選一項具體、可重複且明確定義的任務。如預約、接納流程或潛在客戶資格審核等，都是完美的起點。

前往您的Botpress 面板，建立一個新的機器人，並立即定義它的用途。給它一個簡短的描述，例如「多地預訂代理」或「線索資格助理」。在 「代理角色」（Agent Role）一節中，用一句話說明這個代理應該做什麼，僅此而已。這個範圍很重要。

2.增加可為代理提供依據的知識

LLMs 功能強大，但若沒有業務上下文，就只能靠猜測。前往知識庫索引標籤，上傳代理需要知道的任何資訊 - PDF、說明文件、價格頁面、內部常見問題，甚至是圖片和螢幕截圖（如果這是您作業的一部分）。

如果您正在建立一個CRM 助理(例如，為 HubSpot)，請上傳入職文件、產品資訊和服務政策。清楚標記每個項目，如果您打算稍後再建立更多經紀人，請建立獨立的知識集合。

確保知識庫只包含與代理領域相關的內容。這樣才能避免範圍漂移和幻覺。

3.在流程編輯器中繪製業務邏輯

這就是您超越對話、進入執行的時候。

進入流程編輯器，開始建立結構：代理需要收集哪些資訊？在繼續之前應該檢查哪些條件？何時升級或停止？

例如，如果您正在建立一個預約機器人：

• 收集使用者偏好的時間、地點和服務
• 使用 API 調用檢查可用性（我們會講到這一點）
• 確認時段，或提供替代方案

您可以使用條件節點、表達式和變數（所有這些都可以透過LLM 來觸發和執行，而不需要硬接線），讓邏輯感覺充滿動態，但始終都是有範圍的。

4.新增 API 存取

前往「整合」面板，設定您的代理需要的 API 呼叫。這可能是預約系統（如Calendly 或您的內部排程 API）、CRM 端點，甚至是支援票單系統。

• 基本 URL 和 auth 標頭
• 參數（動態或靜態）
• 儲存回應的位置 (例如 workflow.slotOptions)
• 如何在流程中使用該回應（例如顯示可用時間或提交表單）

一旦開始運作，將您的使用者納入工作流程。現在，您的代理程式不再「聰明」，而開始變得有用。

5.驗證代理行為

使用Bot Emulator即時執行完整的會話並進行除錯。故意弄砸東西：拼錯條目、跳過步驟、給出奇怪的輸入。看看代理如何恢復。

然後，新增回退。新增驗證。使用條件節點來捕捉邊緣情況。如果使用者跳過必填欄位，請以友善的方式迴圈敘述，但不破壞對話流程。如果 API 呼叫失敗，請確認失敗原因，並與使用者溝通確切的下一步。

測試結束後，前往代理儀表板的首頁，選擇您要部署代理的頻道。

一旦您建立了一個垂直代理，這個模式就變得可重複。您會開始發現更多可以自動化、定義範圍並轉化為系統的工作流程，而不只是會話。這才是真正的力量所在：不只是建立機器人，而是創造能推動工作的基礎架構。

想要建立您自己的軟體嗎？Botpress 擁有許多支援LLM 與多種 API、平台和服務互動的功能。這是嘗試將LLMs 變成可運作的代理的好方法。

今天就開始建立- 這是免費的。

垂直 AI 代理與傳統的規則型聊天機器人有何不同？

基於規則的聊天機器人遵循僵化的腳本，他們不能適應太多。另一方面，垂直AI 代理則使用 LLMs和邏輯層來實際理解情境、做出決策，並插入真實的業務系統。

垂直代理商是否只對大型企業有用，還是中小企業也能受惠？

中小企業也能受惠。事實上，垂直代理最適合需要自動化特定任務的小型團隊，而無需僱用整個營運團隊。

垂直代理能否隨著時間演變成多功能代理？

當然，您可以從狹窄的範圍開始，然後逐漸增加功能，只要您妥善管理範圍，避免變成混亂的通才。

在實施垂直代理時，有哪些陷阱或常見錯誤？

其中一個最大的問題是發展太快，試圖一次完成所有工作。另一個是跳過整合工作，過度依賴沒有真正邏輯或資料連結的LLMs 。

垂直」是如何定義的？依產業、任務、部門，還是以上皆是？

以上皆是。縱向可以是定義集中用例的任何東西。它可以是零售等行業、支援等功能，甚至是lead scoring等單一任務。