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案例文章
16.03
2025
AI 智能轉型新引擎：LLM 助力企業高效落地應用
AI 智能轉型新引擎：LLM 助力企業高效落地應用
LLM 技術的突破讓 AI Agent 不再只是概念，而是能夠自主執行複雜任務的工具，而近期中國新創團隊開發的 Manus 橫空出世，更展示了AI Agent 的無限潛力及重要性。從客服對話、商業決策甚至到自動化流程，AI Agent 正在逐步落地各種應用場景，成為企業數位轉型的一大推手。
然而，AI Agent 是否真正實用，不僅取決於模型的效能，更關鍵的是它如何在不同需求背景下充分理解對話並執行指令。為了讓 AI Agent 的功能能夠被更好的理解，Spingence 將在 3/26-28 由 DIGITIMES 主辦的 AI EXPO Taiwan 2025 中，以貼近日常的展示，向業界展示 Multi-Agent 的無限可能。
*推薦延伸閱讀 | 從 Manus 看 AI Agent 未來：企業需要什麼樣的 AI Agent？
圖片來源：Adobe Stock
| Multi-Agent 對企業的重要性
在 LLM 中的 Multi-Agent 概念指的是多個 AI Agent 協同工作，並利用各自的專長進行任務分配與處理。這種方式能夠顯著提升企業在多方面的運營效率、靈活性和創新能力。Multi-Agent 對企業而言有以下重要性：
- 多重專業協作：每個 AI Agent 都專注於不同的任務或領域，協同合作，快速處理複雜情境。
- 資源優化與整合：依照需求分配資源，協同運作進而優化資源使用，提供運營效率。
- 靈活應對變化：在快速變化的工作環境中，透過 Multi-Agent 從不同角度及領域提供解決方案，企業能夠更好應對複雜的挑戰。
- 增強創新與競爭力：藉由不同領域的代理合作激發更多創新方案，增強企業的創新能力並提高市場競爭力。
| LLM 如何從生活應用延伸至企業場景？
在此案例中，充分應用 Multi-Agent 技術扮演數位助理的角色，幫助用戶完成辨識、決策與資訊整合的部分，然而這些功能要如何實際應用於企業場景呢？
圖片_Multi-Agent 助力企業智慧克服與技術支援自動化。 來源：Spingence 製表
以企業智慧客服與技術支援自動化的應用需求為例，AI Agent 功能可以對應到以下這些流程環節：
1. 搜索向量資料庫功能 → 用戶查詢客服系統 (如使用手冊或FAQ)：
當用戶提出技術問題時，先透過 AI Agent 檢索內部向量知識庫，尋找相關解決方案，同時 LLM 亦可比對相似問題，即便詢問方式不同，也能找到匹配的解答。
2. 圖像分析辨識→ 辨識錯誤訊息截圖或是故障圖片：
透過 VLM 技術進行影像辨識，解讀並分析圖像，並自動識別可能發生的問題或狀況。
3. 文本生成 & RAG → 生成智能維修指引：
根據 DB 檢索結果與圖像辨識結果，生成合適的解決方案，如步驟式操作指南或是故障排除對話，幫助用戶清楚理解修復步驟。
4. Web Search → 補充第三方技術文章，提供額外解方：
當內部知識庫無法解決問題時，可跨平台進行網路搜尋，從官方文件、技術論壇或是第三方技術維修建議等來源補充解決方案。
| 企業應用 Multi-Agent的關鍵價值
根據 Gartner 研究，到 2026 年，AI 將驅動 70% 的企業客服互動，大幅降低人工負擔，提高問題解決效率。在這個案例當中，透過應用 LLM 中的 Multi-Agent 技術提供了即時、準確的技術支援，達到以下效益：
- 縮短 30-40% 人工客服應答時間，減低技術人員負擔
- 提供標準化的指引步驟，讓問題解決率提升 35%
- 降低人員 25-30% 的手動搜尋時間，提升工作效率
- 強化知識管理，將 AI 結合企業內部知識庫，減少資訊遺失
偲倢的企業級 LLM 地端平台-Edgestar 為企業提供了高效、安全且靈活的 AI 解決方案，讓 AI 真正落地企業環境，從數據到決策全面升級。
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