cacaFly 談 Agentic 系統落地挑戰

cacaFly 聖洋科技受邀參加由臺灣人工智慧學校（Taiwan AI Academy）主辦的 2025臺灣人工智慧年會。今年以「臺灣 AI 競爭力」爲主題，匯聚產官學研專家共同探討 AI 的實際落地。cacaFly 技術副總吳振和（CH Wu）以〈Agentic 系統工程：從 PoC 到 Production 的實踐與挑戰〉爲題，分享企業導入多任務 AI 的實務經驗。

cacaFly 聖洋科技雲端智能中心參與 2025 臺灣人工智慧年會(圖/聖洋科技提供)

解鎖 Agentic AI：企業邁向多任務智慧代理的願景

CH 指出，企業導入 AI 的關鍵在於讓模型理解內外部脈絡。「若希望 AI 能迴應公司內規或最新法條，僅靠基礎模型是不夠的。」他說，AI 必須結合即時更新的資料與企業知識，因此企業需先整理內部文件、建立專屬知識庫，再透過檢索增強生成（RAG）技術，使模型能生成符合企業語境的回覆。

他強調，這是一個動態循環：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，環環相扣，任何一處鬆動都會影響最終輸出品質。

cacaFly 聖洋科技雲端智能中心副總 吳振和於 AI 年會分享「Agentic 系統工程：從 PoC 到 Production 的實踐與挑戰」(圖/聖洋科技提供)

PoC 只是起點：導入 Agentic 系統的三階段:

第一階段：可行性評估（Feasibility Study）:企業在投入前應明確定義「最需要 AI 解決的問題」與可量化指標，從商業目標出發確認導入情境與風險，確保技術與業務方向一致。

第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）:確立方向後，須規劃資料蒐集與整理流程，確保知識內容正確且具時效性。CH 強調，PoC 不應僅追求展示效果，而應以「產品化思維」設計，確保可擴充與可維護。

第三階段：產品化與營運（Production & Operation）:上線後，挑戰在於持續監控模型表現、整合內部流程並快速回應資料與法規變動。這是最考驗企業組織能力、也是落地成敗的關鍵。

cacaFly 聖洋科技雲端智能中心副總 吳振和於 AI 年會分享「Agentic 系統工程：從 PoC 到 Production 的實踐與挑戰」(圖/聖洋科技提供)

模型評估關鍵：打造高品質「黃金資料集」

CH 提到，若要讓 Agentic 系統長期穩定運作，必須建立高品質的「黃金資料集（Golden Dataset）」作爲模型評估依據。它能協助團隊客觀比較不同模型表現、辨識錯誤與脆弱點，並即時偵測「模型飄移（Model Drift）」——即模型效能隨時間衰退的現象。透過持續比對與迭代更新，才能確保 AI 系統長期維持準確與可靠。

建立正確心態：PoC 是長期工程的起點

CH 分享，在輔導企業導入 AI 的過程中，最常見的挑戰來自「期待落差」。許多企業誤以爲 PoC 就是完整產品原型，但若缺乏資料基礎與流程治理，即使短期亮眼也難以持續。他建議企業採取漸進式策略，從小規模應用起步，逐步擴展至核心業務，並將 PoC 視爲產品開發生命週期的一環。

AI 導入不僅是技術升級，更是組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步佈局，才能讓 AI 真正「落地生根」，創造長期商業價值。

若企業對於 AI 的導入與應用有更多想法與討論需求，歡迎隨時與 cacaFly 專業顧問團隊聯繫，攜手探索最契合企業需求的 AI 應用方案，邁向多任務 AI 的新時代。