Michael Agent Lab

工程團隊 · AI AGENT 導入

工程團隊如何試做 AI Agent?

先挑一項每週都會做、來源找得到、結果能檢查的工作。把規則和人工確認點寫清楚,再用真實案例試跑,比展示一個什麼都會的 Agent 更容易判斷是否值得導入。

三種可評估的工作情境 · 非客戶成果

從哪三種工作開始?

1. 文件與版本差異整理

輸入指定版本的規格、會議結論或操作文件,讓 Agent 標出新增、刪除及可能互相衝突的地方。輸出應附原始位置,方便負責人回查;Agent 不自行決定哪個版本才是正式要求。

2. 待辦與阻礙追蹤

從已授權的事項清單整理負責人、期限和未解決問題,產出待確認摘要。缺少負責人或日期時明確標示,由專案負責人確認後才對外發送。

3. 測試資料與證據整理

依事先定義的欄位,檢查紀錄是否缺檔、缺版本或缺對應項目,並整理可追溯的資料清單。是否符合技術要求仍由有責任的工程人員判斷。

以上是用來說明試做方法的情境範例,並非已完成的客戶專案,也不代表所有團隊都能直接套用。

一輪試做交付什麼?

  • 流程範圍:觸發時機、輸入與輸出,以及不交給 Agent 處理的決策。
  • 資料邊界:可使用的來源、權限、保存位置和敏感資訊處理方式。
  • 可操作成果:依約定範圍試跑的流程,或清楚說明目前無法實作的原因。
  • 驗收與交接:測試案例、人工確認點、操作說明及異常時的處理方式。

實際交付內容、時間與費用須依資料環境和試做範圍先確認。

驗收時不要只看順利的一次

試做前先準備幾個已知結果的案例,再加上資料缺漏、版本衝突、沒有權限與重複執行等情況。驗收時檢查 Agent 是否說明依據、標出不確定處,並在需要人確認的位置停下來。

如果來源不可靠、權限未釐清,或沒有人負責檢查輸出,應先整理流程與責任分工。更一般的篩選方式可看 哪些工作適合導入 AI Agent?↗

先看方法,再談合作

想先看做出的產品?分類作品集 ↗展示實際畫面、用途與目前狀態。若你有一項工程或專案工作想試做,可看 AI Agent 導入與工作流程設計服務 ↗,從小範圍開始討論。