ENTERPRISE AI SOLUTIONS
AI Agent 開發
建立能在受控範圍內自主執行任務的 AI Agent，並保留清楚的人為介入點。
01 / THE PROBLEM
業務問題
能對話的 AI 不難，能被信任去做事的 AI 才難。 多數 Agent 專案卡在同一個地方：一旦允許它實際動作， 就沒有人能保證它不會在錯誤的情境下做出不該做的事； 而如果每一步都要人確認，Agent 就失去意義。
02 / IMPACT
營運衝擊
Agent 若沒有明確的權限邊界，組織只有兩種結果： 不敢用，或是用了之後出事。前者浪費投資，後者代價更高 —— 一次錯誤的自動化操作可能需要人工回溯數週的資料。
03 / APPROACH
PRESIRE 的做法
我們把 Agent 設計成「有邊界的執行者」而不是「萬能助理」： 先定義它被允許使用的工具、可存取的資料範圍、可自行決定的門檻， 以及超過門檻時的升級路徑。能力是逐步開放的， 每一次擴權都建立在前一階段的實際運行紀錄上。
04 / ARCHITECTURE
典型架構
- 01 任務定義與工具介面設計
- 02 權限範圍與資料存取邊界
- 03 政策閘門與決策門檻
- 04 人為審核與升級路徑
- 05 執行紀錄與可回溯性
- 06 失敗處理與復原機制
05 / DELIVERABLES
交付項目
- Agent 任務範圍與權限設計
- 工具介面實作
- 政策閘門與審核流程
- 執行紀錄與監控介面
- 逐步開放的能力擴張計畫
06 / GOVERNANCE
治理與部署考量
- Agent 可自行執行與必須升級的界線需明文定義
- 所有工具呼叫須留下可稽核紀錄
- 具副作用的操作須有復原路徑
- 權限採最小必要原則
07 / USE CASES
使用場景
在客服情境中由 Agent 處理明確可判定的案件，其餘交由專員
以 Agent 執行例行性資料整理與交叉比對
讓 Agent 準備決策草案，由人做最終判斷
COMMON SITUATIONS
常見狀況
- Agent 在邊界情境下做出不該做的操作
- 每一步都要人確認，自動化效益消失
- 出錯後無法回溯 Agent 當時的判斷依據
常見問題
- AI Agent 會自己做決定嗎？
- 只在明確定義的範圍內。我們的設計方式是先界定 Agent 可自行決定的門檻， 超過門檻一律升級由人判斷，且所有執行都留下可稽核紀錄。
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