如何增加 AI 代理部署成功率？專家揭 3 步驟：先測試流程而非產品
現在的企業主或採購決策者，肯定對這樣的場景不陌生：一家科技公司向你展示了令人驚豔的 AI 代理（AI Agents）演示，承諾未來人類只需負責監督，這些數位員工就能自動完成所有重複性任務。然而，當企業真正買單並導入生產環境後，問題接踵而至，產出結果落後於最初的承諾，這中間出了什麼問題？
長期協助美國製造業導入 AI 的 broadn 執行長 Calin Drimbau 在《Forbes》分享經驗教訓，指出這並非技術本身的缺陷，問題核心在於實際的配置與執行過程。
93% 資源砸硬體卻忽視人，數據揭失敗主因
首先他表示，許多企業陷入了所謂的「Demo 陷阱」（The Demo Trap），誤以為 AI 代理能在沒有任何人為介入的情況下，憑空理解企業內部錯綜複雜的業務流程。
第二，根據《哈佛商業評論》分析，受訪企業在 AI 相關支出中，有高達 93% 投入在資料、技術與基礎設施上，僅有 7% 用於與人相關的面向，例如工作流程重設與人才培訓。Drimbau 認為，這樣的投資失衡，也正是許多 AI 導入成效不如預期的重要原因之一。
以 Drimbau 在製造業客戶的實例為例，其團隊替一間製造商打造「自動報價代理」，讓 AI 直接讀取客人寄來的信件，幫業務產生報價。內部測試時，一切順利，但只要換成真實客戶信件，系統大約有 30% 的案例無法處理。原因不是模型不夠強，而是實際郵件裡充滿縮寫、錯字、舊品號與不完整資訊，完全超出當初設計時想像的「理想流程」。這次失敗讓團隊意識到，真正決定成敗的不是技術本身，而是工作流程是否被看清楚、資料是否整理好。
類似的教訓其實在各產業都存在。為了讓 AI 代理能夠真正創造價值，Drimbau 建議企業必須採取三個關鍵步驟來重新審視部署策略。
步驟 1：先畫出「真實工作流程圖」，而不是理想流程
在撰寫任何程式碼或導入任何技術之前，先把實際的工作流程釐清，往往會非常有幫助。
Drimbau 建議這個過程企業可以與服務供應商並肩坐下來進行「白板討論」（whiteboarding），逐步梳理流程細節。重點不只是在順利運作的理想情境，更要提前思考各種邊緣案例、資料不一致，以及可能出現的非預期狀況。
他也強調，在這個階段取得實際的資料樣本通常也相當關鍵，因為人類往往已習慣處理例外情況，但只有透過資料分析，才能真正系統性地找出這些邊緣案例。
步驟 2：找出並量化瓶頸，挑對自動化切入點
第二個步驟，是用數據衡量瓶頸，決定「哪一段流程適合優先交給 AI 代理」。Drimbau 建議，如要評估投資報酬率（ROI），企業必須具體追蹤時間耗費、交接流程與錯誤發生的情況，因為並非所有自動化機會的價值都相同。
他進一步表示，AI 代理最好的導入起點，是先鎖定「高度重複、規則明確、流程變化小」的使用情境；真正的挑戰，往往出現在所謂的邊緣案例。這些情況需要人類的判斷力，去決定是否必須採取非標準流程；而如何打造能夠因應這些例外狀況的解決方案，往往才是投入最多心力的地方。
他認為，評估一個自動化方案是否成功，最關鍵的問題不只是「有沒有節省時間」，而是在於 AI 代理是否在節省時間的同時，依然維持了原有的品質水準。
步驟 3：先測試流程而非產品
許多企業在驗收時只關注 AI 回答是否正確，卻忽略了它在工作流中的穩定性。
Drimbau 認為，企業應該將 AI 代理視為業務流程的一部分進行端對端測試，而最好的做法是一開始就確保「人類參與」（Human in the loop），以清楚找出 AI 代理在哪些環節無法達到預期的水準，進而調整工作流程、提示詞設計或模型設定。
當人工驗證的結果逐漸穩定後，企業才應該考慮擴大規模，例如優化編排邏輯、建立 API 與既有系統串接、或針對特定任務微調模型。Drimbau 指出，這裡的原則是從「最小可行代理」（minimum viable agent）開始：先讓 AI 處理一個小而明確、但有實際價值的子任務，而不是一口氣接管整條流程。其實務經驗顯示，混合式流程往往比完全交給代理的結果更可靠，而其中關鍵在於：先測試流程是否可行，再來談產品是否成熟。
對正在思考導入 AI 代理的企業來說，一個實用的檢查問題或許是：組織現在是在測試一個產品，還是在測試一個新的工作流程？如果答案偏向前者，那就代表真正決定成功率的關鍵還沒有被放在足夠重要的位置。只有把這兩塊補上， AI 代理才有機會在真實世界裡「活得下去」，而不是只停留在理想的 Demo 畫面裡。