生成式 AI 的下一步，是從「會說話」走向「會做事」。
近期，OpenAI 營運長 Brad Lightcap 在公開訪談中指出：
「真正的 AI Agent，應該要能理解複雜目標、處理未曾遇過的問題，並主動完成任務，而不是僅僅根據人類的明確指令運作。」
這段話揭示了一個重大轉變：AI 將不再只是工具，而是能自主執行任務、處理未知情境的「智慧員工」。
這聽起來很未來對吧？但事實是，這樣的 AI 已經在一些企業中運作了，ibo.ai 正是這條賽道的先鋒。
🧩 「未知任務處理能力」是企業的下一場革命
什麼是「未知任務」？
在企業日常中，很多情境根本不是 FAQ 可涵蓋，也不是固定流程能完全預測的，例如：
- 客戶寄來一封沒有產品編號的詢問信，要怎麼辨識對應商品？
- 同仁臨時請 AI 幫忙彙整某專案的歷史紀錄，AI能否知道去哪裡找？
- 業務想查詢「台中地區前 6 個月平均成交時間」的資料，AI抓得到嗎？
這些情境無法靠簡單關鍵字配對處理，而是需要：
- 任務理解
- 上下文推理
- 系統資料補全
- 邏輯決策與回應調整
這，就是「未知任務」。
ibo.ai 如何解決未知任務的三大難題？
✅ 1. 主動理解任務目的，不只是接收指令
ibo.ai 結合生成式 AI 與自定義任務結構，可自動解析使用者需求，像這樣：
輸入：「幫我查一下上次客訴有沒有處理完」
AI 行為：
- 先辨識提問人與關聯客戶
- 查詢歷史客服記錄與 CRM 狀態
- 回覆目前處理進度，並提供進一步選項（例如：是否要回電）
這不只是搜尋，而是工作理解與主動回應。
✅ 2. 多步驟任務規劃與執行
ibo.ai 具備流程引擎與邏輯編排能力，可根據任務狀況觸發跨步驟操作，例如：
任務：「客戶詢問庫存」
👉 ibo.ai 可自動完成：
- 認定商品與地區
- 查詢 ERP 庫存
- 檢查近期保留單
- 回覆是否可接單
- 更新客服紀錄
整個過程不需要人介入，是真正會「做事」的 AI 員工。
✅ 3. 結合人機協作，安全處理不確定情境
針對高風險或例外情況，ibo.ai 可自動觸發「人工審核」流程：
- 當 AI 對輸入資料信心不足時，不會貿然執行，而是發送審核請求給主管。
- 系統內建記錄與回溯機制，可追蹤 AI 決策依據，保障企業流程透明與安全。
這種 「能自己做，但也懂得問人」的能力，才是未知任務處理的真本事。
🚀 和 ChatGPT Agent 的差異是什麼？
| 能力 | ChatGPT Agent | ibo.ai |
|---|---|---|
| 目標任務 | 以個人為主，如預約、寫稿 | 以企業任務為主，如接單、客服、派工 |
| 執行方式 | 模擬操作、外掛為主 | 可串接 API、自動執行與審核 |
| 不確定情境處理 | 需人手動補充 | 可 AI 詢問 + 人機協作切換 |
| 企業系統整合 | 較需自建 | 支援 ERP、LINE、語音等整合 |
| 任務落地速度 | 高工程門檻 | 1～2 週即可部署 |
✨ 結語：真正的 AI Agent，不只是「懂」，還要能「做」
OpenAI 的觀點是：AI 要能解決沒人教過它的問題。
我們的觀點則是：AI 不只能懂問題，還要能在企業中解決問題。
ibo.ai 正在做的，就是打造這種「可實戰、可整合、可持續成長」的 AI 員工。
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