AI Agent 和 Chatbot 差在哪？
Chatbot 多半只回對話。Agent 會依規則呼叫查詢、建草稿或走流程，但企業場景仍應限制工具與權限。
AI Agent
企業 AI Agent 開發
Agent 是服務之一，不是整站唯一賣點。我們做的是能查指定資料、呼叫允許的工具，並在重要步驟停下來等人確認的工作流程。
適合解決的問題
- ・希望內部助理回答制度問題並帶出文件。
- ・希望客服草稿回覆，但正式送出前要人看過。
- ・希望 Agent 查訂單或 CRM，而不是自己決定退款。
可以包含什麼
- ・客服與文件 Agent
- ・資料查詢與內部助理
- ・Tool / Function Calling
- ・權限檢查、人工確認、操作日誌
怎麼做
判斷
模型只決定下一步建議。
工具
透過允許的函式查資料或草擬內容。
執行
權限不足或風險高時改為人工確認，並寫入日誌。
適合誰、時間與費用
- ・已有 API 或知識庫、想做成對話入口的公司
- ・需要內部查詢助手的營運團隊
時程：在既有 API／知識庫上做第一個 Agent，常見 4～12 週。
費用：依工具數量、權限與是否包含知識庫評估，可從 PoC 開始。
正式價格於需求確認後提供，以上為參考。
我們不會直接承諾的事
- ・不做「完全自主、可自行決定所有公司操作」的 Agent。
- ・不把 Agent 包裝成另一個 ChatGPT。
相關案例
- Leaf AI Workspace 企業 AI 助理
Leaf AI Workspace：掃描 NAS 資料夾做企業文件知識庫、附頁碼回答，並用受控工具查專案／帳款，通知前先人工確認。
延伸閱讀
- AI Agent 是什麼？企業可以怎麼使用？
說明企業 AI Agent 與 Chatbot 的差別，以及為什麼重要操作不應交給模型自行決定。
- RAG 是什麼？企業 AI 知識庫完整介紹
說明 RAG 如何把公司 PDF、SOP 與 FAQ 變成可提問的知識庫，以及它和直接使用 ChatGPT 的差別。
相關服務
常見問題
AI Agent 和 RAG 差在哪？
RAG 負責從文件檢索後作答並附來源。Agent 負責決定要不要呼叫允許的工具，例如查訂單、草擬通知。企業助理常是兩者一起：制度問題走 RAG，營運查詢走受控工具，寄信或寫回資料前先人工確認。
可以讓 Agent 直接改 ERP 或寄信嗎？
不建議一開始就直接執行。查詢可以即時；付款、刪除、對外匯出與寄信應先產生草稿，等人確認後再寫入稽核。