📌 本文重點：Agentic RAG、ibo.ai 實作範例、RAG 架構限制、任務導向 AI、企業資料調用設計
RAG（Retrieval-Augmented Generation）曾是企業引進 AI 的熱門選擇，但在 2025 年初，許多專家開始提出質疑：RAG 真的足夠嗎？
OpenAI、Meta 與多份研究指出：RAG 在應付複雜任務時會出現「查得到但做不到」的困境。
因此，「Agentic RAG」這種更智慧、更任務導向的資料查詢與問答架構，開始受到企業重視。而 ibo.ai，就是目前能實際落地這類架構的先行平台之一。
🔍 為什麼傳統 RAG 架構已經不夠？
RAG 的基本流程是：
使用者提問 → AI 向資料庫檢索相關文件 → 結合結果生成回答
雖然比純 LLM 回答更準確，但存在明顯限制：
⚠️ 傳統 RAG 架構痛點：
- 只能回覆問題，不能真正處理任務（無法建立工單、下指令）
- 不具備記憶與上下文理解能力（一次性問答）
- 資料調用方式呆板，不會多步推理或角色分工
這讓 RAG 難以支援複雜企業場景，例如售後流程、法務合約比對、跨部門請款等情境。
🤖 什麼是 Agentic RAG？
Agentic RAG 是下一代演化架構，將「RAG 查詢能力」結合「AI Agent 任務能力」。
✅ 它具備以下特點：
- 具備目標感與任務導向思維（不只是回答，而是完成）
- 可多步查詢與調整任務策略（step-by-step 拆解資訊）
- 多角色協作處理資訊與決策（如一人問，三個 Agent 處理不同面向）
- 能記住上下文並判斷資料可信度與使用方式
🧠 ibo.ai 如何實現企業級的 Agentic RAG？
ibo.ai 並非單一 RAG 模型，而是建構了一整套 Agent 化的企業內部知識調用流程：
1️⃣ 任務驅動式檢索
根據問題的「意圖」分類，決定需啟動哪些資料查詢路徑與判斷模組。
例：「幫我查林小姐的出貨紀錄」→ 啟用 CRM 查詢 + 出貨報表分析模組 + 回覆格式模組
2️⃣ Agent 協作檢索 + 審查機制
- ibo.ai 可設定多個角色 Agent 分工查詢不同知識（合約條款、價格歷史、流程規則）
- 並整合成單一回應，回覆給使用者前會自動審查一致性
3️⃣ 回覆後接續任務流程
回應完畢後可自動：
- 建立工單
- 寄出提醒信
- 記錄查詢紀錄進報表
🏢 企業實戰案例
▶️ 案例一：業務合約自動審查
- 輸入：這份合約符合我們標準條款嗎？
- 處理流程：
- Agent A 查詢企業標準條款
- Agent B 分析客戶合約
- Agent C 審查差異並標註重點
- 最終輸出：highlight 差異、給出建議動作，並建立審查紀錄
▶️ 案例二：客服知識查詢 + 任務追蹤
- 客戶提問：「我上週申請退款，處理進度如何？」
- ibo.ai 觸發內部退貨流程查詢 → 撈出退款進度
- 回覆完畢後，建立「退款處理中」任務 → 自動提醒帳務部門處理
🆚 ibo.ai 與傳統 RAG 解法的差異？
| 功能/能力 | 傳統 RAG 系統 | ibo.ai Agentic RAG |
|---|---|---|
| 單純回覆查詢結果 | ✅ 支援 | ✅ 支援 |
| 多步任務推理與拆解 | ❌ 不支援 | ✅ 可細步任務規劃 |
| 多角色資料協作查詢 | ❌ 不支援 | ✅ 多 Agent 協作流程 |
| 自動任務處理（如通知、建單） | ❌ 需另寫 script | ✅ 內建流程模組 |
| 中文企業場景優化 | 部分支援 | ✅ 完整支援繁體中文 + 私有部署 |
🧭 結語：RAG 是基礎，Agentic RAG 才是企業未來
企業知識越來越多元、流程越來越複雜，光靠「查詢」遠遠不夠。
ibo.ai 帶來的是一套 會查、會想、會處理後續動作的 Agentic RAG 架構，讓企業的內部知識真正變成能執行任務的智慧資產。
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🔗 延伸閱讀與資源：
👉 ibo.ai 官網：www.ibo.ai
👉 大世科官網：www.etatung.com
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