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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

“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。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。中小企（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代理人（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，选择适合的语言模型。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。

5月前

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