說明
- 人類監督是不可或缺的： 永遠不要相信 AI 代理在複雜的任務上擁有 100% 的自主權。AI 的輸出可能會出乎意料地「發生偏差」。人工把關是最重要的品質控制機制。
- Mind the Meter（代幣陷阱）：AI 以使用量（代幣）來收費。經典的 「垃圾進，垃圾出 」規則在這裡得到了昂貴的升級。透過設計只處理相關、高品質資訊的代理程式來管理成本。
- Embrace Constant Evolution：模型、API 和方法的 AI 環境是不斷變化的。您的代理程式並不是一個完成品；它是一個有生命的系統，需要定期更新才能保持效能和效率。
- 紀律驅動成果：我們透過應用「老學派」軟體工程原則來建立更好的人工智慧代理。模組化設計和嚴格的版本控制是創造可靠、一致且可管理的 AI 解決方案，並提供可預測價值的秘訣。
圍繞 Agentic AI 的討論非常熱烈，這是有充分理由的。能夠規劃、執行和管理複雜工作流程的自主式 AI 系統有望改變遊戲規則。我們所談論的是從市場調查到銷售跟進的一切自動化。
但是，身為一位生活在這項科技環境中的 CEO，我看到在炒作與實際執行之間，出現了一個危險的缺口。有太多的企業貿然投入，卻發現他們的 AI 代理無法預測、價格高得驚人，而且在六個月內就會過時。
那麼，您該如何利用 AI 代理的驚人威力而不掉入這些陷阱呢？歸根究柢，就是要有以紀律為基礎的策略思維。
人類守門員：為什麼 100% 自主是個神話 (目前) 🤖
我認為最大的錯誤是盲目追求完全自動化。這很誘人，讓人以為您可以 「設置它，忘記它」。這是災難的根源。
人工智能代理在複雜任務中的每一步驟都是潛在的 「分歧」點。當人工智能的輸出因資料不一致或對上下文的誤解而偏離預期路徑時，這種情況就會發生。在多步流程中，這些微小的偏差會複合起來，導致最終結果可能非常不準確或毫無道理。
將您的 AI 代理想像成一位優秀、速度超快的初級員工。您會給予他們重要的工作，但您絕不會讓他們在沒有經過您的最後審核之前，就完成重要的報告或簽訂合約。人工智能策略中，人工把關不是弱點，而是確保品質、準確性和與您的目標一致的重要關卡。
代幣陷阱：管理失控的人工智能成本 💸
"垃圾進、垃圾出」是科技界的基本概念。對於人工智能，它更像是 「垃圾進，垃圾出」。
大多數的人工智慧模型，尤其是支援代理系統的強大模型，都是以 tokens 為基礎來收費，也就是他們所處理的資料量（包括輸入和輸出的資料）。如果您設計的代理程式會為了回答一個簡單的問題而拉入整份報告、雜亂的資料或不相干的資訊，那麼您的成本將會飆升。您是在支付人工智能閱讀和處理垃圾的費用。
有效的成本管理不在於使用較便宜的機型，而在於適當的設計。您的策略必須著重於維持相關性。透過建立預先篩選資訊的系統，並只提供人工智能精簡、必要的資料，您就能大幅降低代幣消耗、控制成本，而且具有諷刺意味的是，通常還能獲得更好、更快的結果。
瞬息萬變的沙場：您的代理是一個活生生的專案 🌊
AI 世界正以驚人的速度前進。幾乎每週都會發佈新的模型、更新 API 以及發現新的方法。您今天使用市場上最好的工具所建立的代理程式，可能在一年之內就會變得低效或過時。
您不能將您的 AI 代理視為一次性購買。它是一個有生命力的專案，需要承諾持續演進。您必須定期重新檢視代理程式的架構、工具和底層模型，以確保它仍然是工作的最佳解決方案。採用這種持續改善的心態，是讓您的投資「面向未來」並維持競爭優勢的唯一方法。
水銀法：為什麼工程紀律贏了🏆
因此，如果代理需要持續的監督、謹慎的成本管理以及不斷的更新，我們該如何有效地建立代理呢？這就是我們 Mercury 的理念所在。我們相信解決方案並不是什麼新時代的 AI 秘訣，而是偉大軟體工程的永恆紀律。
我們的方法建基於兩個核心原則：
- 模組化設計：我們不會建立一個巨大、單一的「黑盒」代理程式。我們將每個功能分割成較小的、記錄完整的獨立模組。如果出現了新的、更好的資料分析工具，我們只需拔下舊模組，插入新模組，而無需重建整個系統。這讓我們的代理程式更容易適應、更容易除錯，也更有彈性。
- 版本控制：就像「舊式」程式設計一樣，我們對代理程式維持嚴格的版本控制。每一項變更都會被追蹤，每一項輸出都會經過一致性測試。這允許我們對代理程式的行為進行細部控制，並確保更新不會意外地破壞關鍵功能。它保證了穩定的輸出品質，值得您信賴。
透過結合最先進的人工智慧與經過驗證的工程規範，我們將人工智慧代理從不可預測的新奇事物，轉變為可靠、可擴充且具成本效益的商業資產。
代理時代正在來臨，商機無限。但成功不是靠炒作。成功將來自於策略、紀律以及人類與機器之間的智慧型合作。
