Michael Agent Lab

AI Agent 導入顧問怎麼選?

先拿出一項真實工作,問清楚資料怎麼用、哪些決定由人負責,以及試做後怎麼驗收。能把這些說明白,才有辦法判斷導入是否值得繼續。

給正在評估 AI Agent 導入的團隊 · 選擇合作方式的實用清單

先描述工作,不急著選工具

好的起點是一項反覆發生、目前耗時或容易漏掉步驟的工作。例如整理文件差異、追蹤待辦,或彙整測試資料。先說清楚誰提供資料、誰使用結果、現在如何判斷完成,顧問才能評估 Agent 是否合適。

如果工作本身還沒有固定做法,應先整理流程。讓 Agent 接手模糊的責任分工,只會讓錯誤更難追查。可先用四個問題篩選適合試做的工作 ↗。

洽談時問這五件事

  • 資料與權限:Agent 會讀取哪些資料?能否限制來源與使用範圍?
  • 輸出依據:結果能否回查原始文件或紀錄?資料不足時會怎麼處理?
  • 人工確認:哪些內容必須由負責人核對,才能對外使用或進入正式流程?
  • 失敗情境:遇到缺檔、版本衝突、沒有權限或重複執行時,流程會怎麼停下來?
  • 交接方式:合作結束後,誰能操作、修改、檢查與暫停這套流程?

如果只能展示順利的畫面,卻說不清楚錯誤怎麼被發現、由誰處理,就還不能判斷它是否適合日常使用。

用一項小範圍工作試做

試做前先約定輸入資料、預期輸出和幾個已知結果的案例。試做後除了檢查正常結果,也要看資料缺漏、不確定或需要人工判斷時會發生什麼事。實際成果可能是可操作的流程,也可能是「目前不適合自動化」的明確原因。

報價前,應確認試做範圍、交付內容、完成條件與後續維護責任。這比一開始承諾全面導入,更容易讓雙方判斷是否值得擴大。

看得見的方法,比口號有用

本站的分類作品集提供實際畫面、用途與完成狀態,方便先了解成果,再討論你的需求。

工程與技術專案團隊,也可以看三種可評估的工作與驗收方式 ↗。