🔥 為什麼大家都在談 Agentic AI？
你可能早就聽過「AI Agent」，但近期國際媒體開始強調一個更新的名詞：
Agentic AI ： 一種由多個智慧 AI 協作完成任務的系統性架構。
📈 IBM、Google DeepMind、Anthropic 等都已投入研究。TechRadar 更預測：「Agentic AI 將取代單一對話式 AI，成為企業工作的新骨幹。」
🤖 什麼是 Agentic AI？簡單一句話：
「不是一個會聊天的 AI，而是一個會分工合作、會完成多階段任務的 AI 團隊。」
特徵如下：
- 多個專長 Agent 協作（如資料查詢 Agent、總結 Agent、決策 Agent）
- 任務分段處理，可依照情境自動協調
- 系統可追蹤每一步的執行與結果
- 能整合外部 API 與內部系統，自動執行
🧩 那企業該怎麼導入？ibo.ai 給你的不是模型，是「協作式 AI 員工平台」
你不需要養一個 AI 團隊自己開發 Agent
👉 ibo.ai 已經提供這些「角色」：
| ibo.ai 預設角色 | 能力說明 |
|---|---|
| 問答型 Agent | 回覆 FAQ、引導使用者查詢資訊 |
| 任務流程 Agent | 串接 ERP、CRM，自動執行請求 |
| 回報型 Agent | 整理對話紀錄、自動產出報告 |
| 檢查與提醒 Agent | 依條件提醒用戶任務進度或缺漏 |
| 審核節點代理人 | 對接人工作業與審批流程 |
📌 你甚至可以透過 ibo.ai 的無程式界面，自訂每個任務要交給哪個角色執行。
🏢 實際場景舉例：企業如何打造自己的「AI 協作團隊」
| 部門 | ibo.ai 協作角色實例 |
|---|---|
| 客服 | 接收訊息 → 分類 → 回覆 → 回寫記錄 |
| 行銷 | 整理留言 → 標記負評 → 每日摘要寄主管 |
| 行政 | 請假流程 → 資料比對 → Email 通知 |
| 業務 | 客戶輸入 → 查詢價格 → 自動寄出報價單草稿 |
這些流程，在 ibo.ai 中就是多個「Agent 流」串起來。
📊 相對優勢：ibo.ai 為什麼更適合企業而不是開發者？
| 對象 | AI Agent 平台 | ibo.ai |
|---|---|---|
| 面向 | 工程師、DevOps | 企業內部部門主管、IT 人員 |
| 使用門檻 | 需理解 Agent 架構與 API 串接 | 可視化流程、無需程式設計 |
| 任務分工設計 | 需自行架構 Agent 行為與權限 | 內建角色，可直接組合編排 |
| 部署時間 | 幾週到幾個月 | 最快 1 週可上線 |
✅ 結語：你不需要「開發一組 Agent」才能走向 Agentic AI 時代
你需要的，是一套讓你從現在的團隊流程中「拆分 → 模組化 → 串接 → 自動執行」的 AI 平台。
這正是 ibo.ai 最擅長的事。
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👉 ibo.ai 官網：www.ibo.ai
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