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Edgestar | Agent Library

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LLM 的加分題:AI Agent

企業導入大語言模型(LLM, Large Language Models)的核心目標通常在於希望透過 AI 驅動數位轉型,優化決策效率、提升營運流程;而 AI Agent 即是導入 LLM 時不可或缺的重要橋梁,基於以下特性,AI Agent 能有效彌補 LLM 的功能限制,有效助力最大化 LLM 的價值。

 

  • 主動補強模型能力與協作:
      有別於 LLM ,AI Agent 能夠調用多個專業化的模型或工具主動蒐集資訊,易於執行多工的任務、分析數據或是生成複雜的決策建議。
 
  • 增強自動化能力:
      能自動執行跨系統或是工具間的操作,如串接 CRM、ERP 系統。

 

  •  減少運行與維護成本
      AI Agent 作為使用者與 LLM 的中間層,能大幅減少客製化的開發時間與成本。

圖1:偲倢科技持續擴展 Agent Library,滿足企業日常業務需求。 來源:Spingence 製作

Spingence Agent Library

為滿足企業日常的業務需求,偲倢持續開發並擴充 Agent Library,助力企業的團隊降低開發難度,靈活的擴展模型和應用 LLM 工具。

 

  • Meeting Summarizer:
       提供會議記錄文字或語音檔後,可自動生成會議重點摘要。

 

  • Task Automator:
       自動化執行各類任務,例如:通過 API 控制 CRM 系統動作,或在指定時間協助預訂餐廳。

 

  • Compliance Checker:
        助力企業監控並確保運營策略或是文件是否符合標準與法規,幫助發現潛在的合規風險或漏洞。

 

  • Customer Support:

      為支援客戶解決常見問題,減少客服團隊的工作負擔。

 

  • Knowledge Base:

      連結模型外的資料庫,將分散的資訊整合後,即時提供精準答案,縮短解決問題的時間。

 

  • SQL Query:

      可生成對應的 SQL 查詢語句,直接連接資料庫,執行查詢並返回結果。

 

  • Content Generation:

      依照敘述自動創建符合條件的文本內容,符合不同場景的應用需求。

 

  • Tranlation Helper:

      支援即時翻譯,無論是輸入文字、語音,甚至是文件,皆能快速生成翻譯結果。

 

  • Web Search:

      快速、智能的從搜尋引擎中查詢並提取相關資訊,幫助使用者有效率地完成搜索任務。

 

  • Trend Analyzer:
      通過指令,自動搜尋相關情報,幫助使用者瞭解、追蹤並預測趨勢。
在這個智慧應用的新篇章,Edgestar 以簡化部署流程的平台和多樣實用的 Agent 工具,靈活滿足不同應用場景需求,陪伴企業在數位轉型的路上時刻保持競爭力。

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