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# 模式 5：基本代理程式 AI 工作流程
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大型語言模型 (LLMs功能強大，但預設不受限制。他們缺乏對專屬資料、業務規則或操作限制的意識，使他們有直接與使用者或系統互動的風險。

企業面臨下列常見挑戰：
+ LLMs會在不知道答案時幻覺，對信任和合規構成風險。
+ 回應缺乏領域特定事實、政策或即時狀態 （例如訂單、帳戶和權利） 的基礎。
+ 動態任務自動化 （例如，訂單查詢、支援分類和 IT 操作） 通常需要叫用真正的 APIs 和工具，而不只是產生文字。
+ 建置傳統意圖路由器、對話方塊管理員和規則型流程的成本高昂、脆弱且無法擴展。

為了解決這些挑戰，企業希望客服人員以智慧方式提出原因、自主行動，並事實上保持基礎。

## 基礎代理程式 AI 工作流程：具有信任和內容的自動化智慧
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*基礎化代理程式 AI 工作流程*模式使用 [Amazon Bedrock 代理程式](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html)來協調語意推理、工具調用和知識基礎。客服人員可讓 AI 助理使用企業 APIs 和文件，取得使用者輸入、了解意圖並完成多步驟任務。

與簡單的聊天機器人或靜態 LLM 提示不同，Amazon Bedrock 代理程式：
+ 解譯自然語言目標。
+ 動態選取和叫用工具 （使用 AWS Lambda 函數）。
+ 搜尋或查詢知識庫，以保持企業事實的基礎。
+ 傳回具有可追蹤性和可操作性的關聯式多步驟回應。

參考架構實作每一層，如下所示：
+ **事件觸發** – 使用 [Amazon API Gateway](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/welcome.html)、聊天機器人 UI 或支援入口網站，透過 Amazon Bedrock 觸發客服人員互動
+ **處理** – 實作 [Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) 來格式化輸入、套用安全內容 （例如使用者角色或權利），以及豐富中繼資料
+ **推論** – 使用 Amazon Bedrock 代理程式接收提示、叫用 Lambda 工具 （例如 `getOrderStatus`)、透過知識庫執行接地，以及組合最終回應
+ **後置處理** – 使用 Lambda 檢查客服人員輸出 （例如，如果「訂單遺失」，請向上呈報並通知支援團隊）
+ **輸出** – 傳回代理程式對 UI 的回應，或將其記錄到 [Amazon Simple Storage Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) (Amazon S3) 或 [Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html) 以進行稽核、訓練或分析

## 使用案例：零售客服人員
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全球零售商想要自動回應常見的客戶查詢，例如：「我的訂單在哪裡？」、「我想要送回這些鞋子」和「我需要支付送回運送費用嗎？」

答案取決於客戶即時訂單資料、傳回資格和時間表，以及區域特定政策等因素。

為了回應此使用案例，以代理程式為基礎的工作流程會遵循下列步驟：

1. 使用者使用應用程式或聊天輸入查詢。

1. API Gateway 會將查詢路由至 Amazon Bedrock 代理程式。

1. 代理程式會執行下列動作：
   + 剖析意圖 (「傳回請求」)
   + 叫用 Lambda 工具 `lookupOrderStatus`
   + 透過知識庫執行政策查詢
   + 如果符合資格`initiateReturn `，呼叫
   + 撰寫完整回應：「您的傳回已啟動。預期在電子郵件訊息中收到標籤。」

所有動作都是以企業護欄為基礎、記錄和執行。

## Amazon Bedrock 代理程式在此模式中的主要功能
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對於基本代理程式 AI 工作流程模式，Amazon Bedrock 代理程式提供下列主要功能和優點：
+ **工具選擇**可讓代理程式為每個任務選擇正確的 Lambda 函數 （工具）。
+ **記憶體和工作階段狀態**可讓客服人員維持整個回合的內容。
+ **基本答案**會從存放在 Amazon S3 的知識庫擷取授權資料。
+ **思考鏈 (CoT) 推理**可讓代理程式將複雜的提示分解為子目標，並依序採取行動。
+ **安全內容**允許使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 和內容參數，根據租戶、使用者或角色來範圍化工具。

## 控管和控制基礎客服人員 AI 工作流程模式的最佳實務
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若要讓基礎代理程式 AI 工作流程企業就緒，組織應考慮下列控制項：
+ 版本控制代理程式組態 （例如，工具、指示和知識庫）。
+ 使用結構化日誌和追蹤 IDs進行稽核。
+ 套用提示政策、允許清單和管制檢查。
+ 定義備用流程 （例如，升級至人工或重新路由至靜態常見問答集）。

這些控制項可以使用 Lambda、EventBridge 和代理程式核心[AWS Step Functions](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html)周圍進行協調。

## 基礎客服人員 AI 工作流程模式的商業價值
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此模式會在下列區域中提供值：
+ **客戶體驗** – 針對 70-80% 的查詢啟用自助式解決方案，無需呈報
+ **營運效率** – 減少支援票證數量和分類額外負荷
+ **解決時間** – 使用真實資料提供即時答案，而不是等待人工客服人員
+ **可擴展性** – 處理數千個並行互動，且人力人數沒有增長
+ **跨網域重複使用** – 將相同的模式套用至多個網域，例如 IT 支援、HR 服務台、法務問答等

基礎代理程式 AI 工作流程可讓企業超越靜態 Q&A 並進入目標驅動型自動化，而不會犧牲控制、合規或準確性。透過結合 LLM 推理與安全、無伺服器 API 執行和知識擷取，Amazon Bedrock 代理程式可提供可運作的 AI 功能，而不只是回應。

接地代理程式是智慧型企業互動的架構，模組化、接地且已準備好進行擴展。