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e潮

发布: 5:58pm 04/07/2025

中小企

语言模型

苏仲成

AI代理人

AiX Society

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【多点AI】AI不是大公司的专利:中小企导入AI代理人的实战路线图

文:苏仲成(AiX Society 人工智能应用研究学会-创会会长)

“我们公司人不多,只有十几二十人,甚至连IT也没有,我们还可以做AI转型吗?”

最近,我接连与多间不同规模的企业开会交流,当中不乏员工数量超过300人的大型公司。他们大多已经建立了自己的内部数据库,有成熟的系统架构、专责的IT部门,甚至已经在测试AI客服或内容生成的自动化流程。这些企业拥有资源去尝试错误,有人力、有预算,启动AI转型相对容易。

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但会议中我最常被问的一个问题是:“我们公司人不多,只有十几二十人,甚至连IT也没有,我们还可以做AI转型吗?”

答案是:当然可以,而且应该要做。(SME)正正最需要AI来节省人力、提升效率和加快决策。而且现今市场上的AI工具和平台越来越平民化,即使没有技术背景,也可以用无代码平台(No-code)建构实用的(AI Agents),处理重复工序、支援日常营运。

以下,我就以5个阶段、15个步骤,整理出一个实用又接地气的《中小企导入AI代理人实战路线图》,让你一步一步带领公司进入AI时代。

第一阶段是打好地基,清晰方向。AI不能乱用,更不能盲目追风,要先从业务痛点出发。例如我最近接触的一间家品零售商,他们每日收到超过200个WhatsApp查询,大部分内容都是重复的,例如“这款产品有冇货?”“可以寄去澳门吗?”“几时到货?”。他们第一步,就是设定一个AI客服Bot,来处理这些高频、低复杂度的问题,节省人手。

你也可以看看公司内是否有以下痛点:重复性客服支援、资料输入或报表自动生成、潜在客户分类、订单追踪或查询自动化等。下一步,是设定量化目标,例如将客服回应时间减少一半、每星期减少10小时重复工序、提高顾客转换率等。清晰目标可以帮助你衡量成效,也方便之后汇报或争取资源。

然后要评估自身条件,包括是否有可用的数据(如CRM、客服纪录)、是否有现成工具可整合(如Notion、Google Sheet、WhatsApp Business API),还有同事是否愿意学用新工具。这些都会影响导入速度与效果。

第二阶段是选择适合的工具组合。这一步选错平台或技术,会浪费时间。现在市面上已有不少中小企友善的选择,其中我尤其推荐Dify.ai作为开发AI代理人的主要框架平台。中小企可根据自身资料私隐要求、语言使用习惯与合规需求,选择适合的。国际模型如OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini适合中英双语企业;本地部署模型如Mistral、LLaMA3可提升私隐控制及降低API使用成本。

若业务在中国市场,亦可考虑国内平台如智谱AI(Zhipu AI)。智谱AI作为国内领先的大语言模型平台(如ChatGLM),支援中文优化,合规性高,可提供企业级API与私有化部署方案,特别适合需要数据保密的制造业、教育、医疗等中小企使用。透过像Dify.ai这样的平台,中小企可以灵活选择上述模型作为“大脑”,按成本与应用场景自由切换。

对于中小企而言,Dify.ai是一个特别值得留意的开源框架,它无需编程经验,提供图形化介面,可简单拖放设计AI流程。支援多角色管理,例如客服Bot、销售助理Bot、报表分析Bot等;亦具备上下文记忆与知识库接入能力,可整合Notion、PDF、Google Drive等。Dify.ai亦支援中文、英文、粤语语境识别,更兼容本地模型如智谱AI、百川、Minimax等。曾有一间物流公司利用Dify.ai建构客户服务代理人,即时回复货运查询、生成报价,甚至处理PDF报表,成功减省前线工作压力。

第三步是加入记忆与检索功能。Dify.ai可整合Pinecone、Qdrant等向量资料库,搭配LlamaIndex或LangChain作为检索工具,制作出具备长期记忆的智能助理。例如一间HR顾问公司就利用Dify.ai + Notion + LangChain,建立雇员问答Bot,员工可即时查询假期政策、薪酬结构、招聘程序等,大大节省行政负担。

第三阶段是设计AI代理人角色与功能。不同角色可对应不同痛点,例如SalesBot用来管理查询、HRBot处理请假与公司政策、OpsBot处理订单与行政等。这些代理人可以查询API资料、自动输入Google Sheet、发送电邮与Slack讯息,甚至自动分类资料。当然,AI的安全性亦不能忽略。可以加入Rebuff、Guardrails等工具限制输入输出范围,避免泄漏敏感资讯或出现不当回应,特别是在保险与医疗等行业格外重要。

第四阶段是测试与优化。部署前,应先模拟真实场景进行沙盒测试,评估AI能否如预期处理客户查询、资料提取与工作流程。如遇信心分数过低时,则自动交由真人接手。亦可设计后备流程,例如输入提示不明确时自动请求补充资料或转由人手介入。部署后需不断优化,包括调整提示语句(Prompt Engineering)、加入RAG技术强化答案准确性,甚至根据公司语气进行微调模型。可使用工具如PromptLayer、LangSmith、Trulens等来监控效能。

第五阶段是部署与扩展。开始时可选择单一部门小规模试行,例如HR或客服部。成功后,根据监测工具如Helicone所提供的使用数据,逐步扩展到销售、内部行政、会计等更多范畴,并设计更多Agent角色,整合更多业务流程。成功的中小企甚至能利用AI进行内部培训与知识管理,建立自己的“公司记忆体”。

AI从来不是大公司的专利。反而对中小企而言,AI是一个难得的逆转机会。能以有限资源建立数码员工,优化营运流程、节省人力资源、提升服务质素,甚至打开新的业务模式。未来的竞争,不是大吃小,而是快吃慢。懂得善用AI的中小企,将更容易在市场中突围而出。

如你希望在公司内部部署AI代理人、建立专属的语言模型应用流程,或安排针对业务部门的AI实战训练,欢迎与我联络。我可协助你以Dify.ai为基础,整合如智谱AI或OpenAI等模型,制定一条真正可落地、可扩展的AI转型之路。

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