- LLM代理結合語言理解、記憶、工具運用與規劃能力,能執行超越單純對話的複雜自主任務。
- 提升LLM代理效能的方法包括RAG、微調、n-shot提示與進階提示工程,以增進準確性與可靠性。
- 打造LLM代理需明確目標、選擇合適平台、模型設定、整合、測試與持續監控。
- 儘管LLM代理功能強大,但仍有幻覺、隱私風險與上下文限制等問題,因此設計與監督仍然很重要。

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。
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?
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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。
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。
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:
- RAG
- 微調
- N-shot 學習
- 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。
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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。





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