Vercel 團隊建構智能體實務經驗分享：智能體並非萬能解藥，而是針對特定場景的實用工具，尤其適合那些重複性高、認知負荷低的「低垂果實」任務。 背景與目的 Vercel 作為一個專注於前端開發和部署的平台，看到AI 智能體在企業中的潛力，例如提升客戶支援、程式碼審查或銷售營運的效率。核心目的是分享他們如何使用自家產品（如Vercel AI 工具鏈）建立自訂內部智能體，從而讓團隊從瑣碎工作中解脫，專注於高價值任務。團隊認為，選擇問題至關重要：當前AI 模型雖強大，但可靠性有限，企業需優先解決那些「AI 能勝任且業務回報明確」的痛點，而不是盲目追求複雜應用。 主要挑戰建構智能體並非一帆風順。團隊直指兩大難題：一是判斷哪些問題適合當下AI ——許多任務（如高精度程式碼審查）仍需人類工程資源來生產化；二是模型的局限性，如在動態或高認知負荷場景下的不穩定性，導致成本效益難以量化。此外，企業往往缺乏工程產能來規模化部署，導致許多AI 實驗停留在原型階段。 Vercel 的經驗是，從簡單入手，避免將智能體視為「全自動化神器」。 核心教訓團隊提煉了幾個實用洞見，這些教訓是基於跨團隊實驗，強調迭代與人類督導的結合： · 優先低認知、高重複任務：當前智能體最可靠的表現形式是處理人類厭倦的“機械活”，如資料輸入、初步研究、資格篩選或問題分診。這些任務足夠可預測，便於AI 可靠執行，卻又太動態，無法用傳統腳本自動化——這正是AI 的「舒適區」。 · 從團隊痛點起步：建議透過簡單訪談發現機會，例如問「工作中最討厭的部分是什麼？」或「哪些任務你希望永不重現？」。這種方法能快速鎖定簡單自動化項目，帶來可衡量的生產力提升（如時間節省50% 以上）。 · 融入人類監督環路：智能體應設計為「半自治」模式，在關鍵決策（如安全或銷售跟進）前，路由到人類審核。這能平衡效率與準確性，避免AI 幻覺帶來的風險。 · 開源工具加速開發：Vercel 分享了可重複使用模板，如generateObject 函數用於智慧分類，幫助開發者快速建立工作流程。 這些教訓突顯專業觀點：AI 智能體是漸進工具，而非顛覆性變革，需要與現有流程深度整合。 實際個案團隊透過兩個內部專案生動說明教訓的應用： · 潛在客戶處理智能體：原本需10 人團隊手動研究網站線索、分類並撰寫後續郵件。新智能體自動化了公司背景研究、個人化郵件生成，並透過Slack 推送給人類審批。結果：團隊縮減9 人，轉向複雜銷售工作，大幅提升效率。 · 反濫用智能體：安全團隊用於處理舉報（如釣魚、垃圾訊息）。智能體自動分析URL 的視覺/文字內容、建議處置方案，並路由給工程師審核。效果：票據關閉時間縮短59%，團隊能專注邊緣案例。 部落格地址
