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Edgestar | Agent Library
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:
- 增強自動化能力:
- 減少運行與維護成本:
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:
- Task Automator:
- Compliance Checker:
- 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:
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。