LLM代理完整指南（2025）

你應該對今年最熱門的話題不陌生：AI代理。

這些AI代理大多是LLM代理。為什麼？

「過去幾年，自主代理有了變化，」Botpress執行長Sylvain Perron 解釋道。「底層模型已經進步。LLM開啟了新的推理與抽象層次。」

有了LLM的強大能力，AI代理可以完成各種語言或推理相關的任務。

也因為它們的語言與分析能力，這些代理正逐步進入白領工作場域，超過80%的企業計劃在未來幾年內導入AI代理。

雖然AI代理的範疇很廣，包括非語言應用（內容推薦系統、影像辨識、機器人控制等），但LLM代理通常是對話式AI軟體。

什麼是LLM代理？

LLM代理是利用大型語言模型來解讀語言、進行對話並執行任務的AI工具。

這些代理基於複雜演算法，訓練於大量文本資料，使其能以類似人類的方式理解與產生語言。

LLM代理可整合進AI代理、AI聊天機器人、虛擬助理、內容生成軟體及其他應用工具中。

LLM代理如何運作？

LLM代理結合LLM的能力與檢索、推理、記憶及工具運用，能自主完成任務。以下分別說明各組件的功能。

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這些能力結合後，使LLM代理能完全自主地執行複雜、多步驟的工作流程。

舉例來說：

• B2B 銷售代理會檢索潛在客戶的CRM資料，分析交易進度，記住過往互動以便個人化後續聯繫，並運用電子郵件與行事曆API發送郵件及排程。
• IT代理會檢索系統日誌診斷錯誤，分析排解步驟找出最佳策略，記住過去用戶問題的解決方式，並執行腳本重啟服務或建立工單。

LLM代理的四大特徵是什麼？

LLM代理有四個關鍵特徵：

1. 語言模型

語言模型通常被視為LLM代理的「大腦」，其品質與規模直接影響代理的表現。

這是一種經過大量文本資料訓練的高階演算法，能理解上下文、辨識模式並產生連貫且相關的回應。

• 辨識並學習語言模式
• 具備一定程度的情境理解（仰賴龐大的訓練資料）
• 能跨領域適應並處理各種主題

語言模型決定回應的深度、準確性與相關性，是代理語言能力的基礎。

2. 記憶

記憶指的是保留過往互動資訊的能力，例如事實、用戶偏好或跨會話主題。

這提升了代理的情境理解，使對話更連貫、更貼近需求。

在某些設定下，記憶讓代理能長期保留資訊，支援長期互動，讓代理能從重複的用戶行為或偏好中「學習」——但這通常會受到隱私與相關性的規範。

3. 工具運用

工具運用讓LLM代理從對話走向實際行動。

LLM代理可與外部應用程式、資料庫或API整合，執行特定功能。

這代表它們能取得即時資訊、執行外部操作或存取專業資料庫，具備即時提供資訊的能力。包括：

• 呼叫API
• 擷取即時資料，如天氣更新或股價
• 安排會議或預約
• 查詢資料庫，如產品目錄或人資政策文件

工具運用讓LLM代理從被動的知識系統轉變為能與其他系統互動的主動參與者。

4. 規劃

規劃是LLM代理將複雜任務拆解為一系列可執行步驟的能力。

LLM代理可以有或沒有回饋地進行規劃。差別在哪？

• 無回饋的規劃，代理會根據初步理解制定計畫。這種方式較快且簡單，但缺乏彈性。
• 有回饋的規劃，代理能根據環境持續修正計畫。雖然較複雜，但更具彈性，且隨時間提升效能。

透過規劃，LLM代理能建立邏輯流程，逐步推進解決方案，更有效處理複雜需求。

LLM代理的四種類型是什麼？

1. 對話型代理（如客服與潛在客戶開發）

這類代理能與用戶進行自然對話，通常提供資訊、回答問題並協助各種任務。

這些代理仰賴LLM來理解並產生類似人類的回應。

範例：客服代理與 醫療聊天機器人

2. 任務型代理（如AI助理與AI工作流程）

這類代理專注於執行特定任務或達成預設目標，會與用戶互動以了解需求，然後執行相應動作。

範例：AI助理與 人資機器人

3. 創意型代理（如內容生成工具）

這類代理能產生原創且具創意的內容，如藝術、音樂或寫作，運用LLM理解人類偏好與藝術風格，創作出能引起共鳴的內容。

範例：內容生成工具與圖像生成工具（如Dall-E）

4. 協作型代理（如企業AI代理）

這類代理與人類協作，共同完成目標或任務，促進團隊成員或人機間的溝通、協調與合作。

LLM可協助協作型代理進行決策、產生報告或提供洞見。

範例：多數企業AI代理與專案管理聊天機器人

企業如何運用LLM代理？

企業在需要處理與回應自然語言的領域（如答覆問題、提供指引、自動化流程、文本分析）中，能從LLM代理獲益。

企業常用LLM代理於行銷、資料分析、法規遵循、法律協助、醫療支援、金融任務及教育等領域。

以下是LLM代理最受歡迎的三大應用場景：

客服支援

根據自動化專家Pascal Bornet針對167家企業的研究，客服是LLM代理最常見的應用。

LLM代理廣泛應用於客服，處理常見問題、協助排解問題並提供全天候支援。

這些代理能即時與客戶互動，立即協助或將複雜問題轉交真人處理。

延伸閱讀：什麼是客服聊天機器人？

銷售與潛在客戶開發

在銷售領域，LLM代理用於AI潛在客戶開發——甚至能透過對話篩選潛在客戶、評估需求並蒐集重要資訊。

它們也能自動化後續互動，根據客戶興趣發送個人化推薦或產品資訊。

延伸閱讀：如何運用AI於銷售

內部支援：人資與IT

在內部支援方面，LLM代理能簡化人資與IT流程，處理員工常見詢問。

事實上，Bornet研究發現，LLM代理在內部營運的成本效益最高，節省30-90%的作業時間。

在人資領域，代理可回答福利、請假政策、薪資等問題；在IT領域，則協助解決基本技術問題或自動化帳號建立等例行任務。

這讓人資與IT團隊能專注於更複雜的工作，而非重複性雜務。

延伸閱讀：最佳人資AI代理

如何提升LLM代理回應品質

如果你正在為AI專案自訂LLM，你會希望調整公開模型的標準回應。（總不能讓你的聊天機器人推薦競爭對手吧？）你也可能希望它能運用自訂商業邏輯，讓表現更像受過訓練的員工，而非隨機語言生成。

提升LLM回應品質有四大方向：

1. RAG
2. 微調
3. N-shot 學習
4. 提示工程

1. 檢索增強生成

RAG 是個聽起來高級、其實很簡單的做法：就像我們在 ChatGPT 貼上一段文字，然後詢問相關問題。

典型例子是詢問電商網站某產品是否有現貨，聊天機器人會查詢產品目錄（而不是整個網路）來回答。

在開發速度與即時資訊取得上，RAG 幾乎是必備。

它通常不會影響您選擇哪個模型，但您完全可以建立一個 LLM API 端點查詢資料並回答，並將這個端點當作自己的 LLM 使用。

用 RAG 建立知識型聊天機器人通常更容易維護，因為不需微調模型與持續更新，也能降低成本。

2. 微調

微調是給模型提供範例，讓它學會如何做好某個任務。例如，若想讓模型擅長介紹產品，可以提供公司最佳銷售通話的範例。

如果模型是開源的，請評估團隊是否有足夠工程資源進行微調。

如果模型是封閉原始碼且以服務形式提供（如 GPT-4 或 Claude），通常可透過 API 讓工程師微調自訂模型。這種方式價格通常會大幅提升，但幾乎不需維護。

但對許多應用來說，微調並不是優化模型的第一步。

微調很適合建立靜態知識型機器人。只要給定問答範例，未來就能回答類似問題而不需查找資料。但對即時資訊來說並不實用。

3. N-shot學習

最快提升回應品質的方法，是在單次 LLM API 呼叫中提供範例。

Zero-shot（完全沒給範例）是我們大多數人使用 ChatGPT 的方式。只要加上一個範例（one-shot），通常就能明顯提升回應品質。

超過一個範例就稱為 n-shot。n-shot 不會改變模型本身，您只是每次問問題前都給範例。

但這個策略不能過度使用：LLM 有最大上下文限制，且價格依訊息長度計算。微調可以省去 n-shot 範例，但需要較多時間調整。

4. 提示工程技巧

還有其他提示工程技巧，例如chain-of-thought，讓模型在回答前先思考過程。

還有提示鏈，讓模型透過多次提示，將複雜任務拆解為小步驟。

這些策略能大幅提升回應品質與可靠性——特別是需要推理的任務——但通常會導致回應時間變長、Token用量增加、效能變慢。

這能提升回答品質，但會增加回應長度、成本與速度。

六步驟打造LLM代理

1. 明確目標

打造AI代理或聊天機器人的第一步，就是明確定義你希望它完成什麼任務。

釐清你希望LLM代理達成的目標，例如協助客戶詢問、產生內容或處理特定任務。

明確的目標將決定代理的設定與配置。

2. 選擇 AI 平台

最佳 AI 平台完全取決於你的目標與需求。

選擇符合你需求的平台，考量自訂彈性、整合能力、易用性與支援等因素。

平台應該：

• 支援你想要的應用場景
• 提供你偏好的LLM選項
• 提供整合能力

3. 設定LLM

根據平台選項，選擇預設LLM或針對特殊任務進行模型微調。

許多平台都內建預訓練語言模型，可直接使用。

如果你想自訂LLM，歡迎參考我們成長工程師Patrick Hamelin撰寫的AI專案自選LLM指南。

4. 整合工具

大多數平台都提供整合選項，可連接外部工具。請連接你的代理需要存取的任何 API、資料庫或資源，例如 CRM 資料或即時資訊。

5. 測試與優化

利用平台內建測試工具徹底測試代理。根據測試結果調整參數、提示語及流程，確保代理在實際情境下表現良好。

6. 部署與監控

部署後，請使用平台的監控工具來追蹤代理的互動與效能。

收集洞察並根據需要優化設定，善用平台提供的回饋機制。

部署自訂 LLM 代理

LLM 代理人在企業中的普及率正快速提升——無論是客服、內部營運還是電商領域。採用速度慢的公司將會錯過這波 AI 浪潮並承受後果。

Botpress 是專為企業打造、可無限擴充的 AI 代理平台。我們的技術堆疊讓開發者能打造具備各種能力的 LLM 代理。

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常見問題

1. LLM 代理人和聊天機器人有什麼不同？

聊天機器人通常依照預設腳本或流程運作，而 LLM 代理人則更具彈性。LLM 代理人會運用大型語言模型來推理、檢索資訊、使用工具並做出決策。

2. LLM 代理人可以在沒有網路連線的情況下運作嗎？

如果所需的語言模型和資料都在本地運行，LLM 代理人確實可以部分離線運作。但大多數情況下，它們仍仰賴雲端服務來取得即時資料、外部 API 或最新知識。

3. LLM 代理人一定需要語言模型做為後端嗎？

是的，這是核心要素。LLM 代理人中的「LLM」就是指大型語言模型。沒有它，代理人就無法理解或產生自然語言。

4. 現今使用 LLM 代理人主要有哪些限制或風險？

它們可能會產生錯誤內容、遇到模糊指令時卡住，或在防護不足時洩漏敏感資訊。此外，它們的智慧程度也取決於背後的資料與設計。

5. 哪些產業最積極導入 LLM 代理人？

客服、IT 支援、醫療保健和銷售領域導入速度最快。基本上，任何有大量重複性語言工作的地方，都適合自動化。