還記得不久前的某一天,我在熱鬧的咖啡廳裡打開筆電,剛好看到隔壁桌的業務經理正一筆一筆地從網站複製貼上幾百筆潛在客戶到 Excel。她的手機不停跳出 Slack 通知,主管又催著要更新競品價格,桌上的咖啡早就冷掉。那一刻我心裡想——一定有更聰明的做法。現在答案很明顯:人工智慧代理人(AI agents)已經不只是流行語,而是企業營運的新主角。
重點來了:現在有 83% 的企業把 AI 當成業務發展的首要策略()。但不是每種 AI 代理人都一樣。現在市場上有兩種主流:「橫向」AI 代理人什麼都想做,「縱向」AI 代理人則專注把一件事做到極致。那什麼是縱向 AI 代理人?為什麼它們才是真正能帶來商業價值的解方?這篇就用最實用的方式拆解——不講艱深術語,只談怎麼用 AI 真的把事情做好。
認識 AI 代理人:它們是什麼?為什麼重要?
先從基本說起。AI 代理人就像數位團隊成員——它們是能從資料中學習、並自動執行任務的軟體,幾乎不需要人力介入。你可以把它們想像成永遠不喊累的實習生,不會請假、不會出錯(只要你設定正確),也不會再有複製貼上的失誤。
它們的核心目標?自動化重複性工作、提升效率、協助團隊,讓真正的人才可以專注在更有價值的事上。不管是抓潛在客戶、監控價格、還是自動填表,AI 代理人正默默改變著銷售、電商、營運團隊的日常。
但 AI 代理人也有不同類型,主要分兩大類:
- 橫向 AI 代理人: 通才型,什麼都能做一點——像瑞士刀一樣萬用。
- 縱向 AI 代理人: 專家型,專注於某個產業或流程——像主廚的專用刀,鋒利又精準。
搞懂這個差別,是選對 AI 工具的第一步。
縱向 vs. 橫向 AI 代理人:關鍵差異
那橫向和縱向 AI 代理人到底差在哪?舉個例子:你要組一支籃球隊。橫向代理人像全能球員,什麼都會一點,但沒有哪一項特別突出。縱向代理人則像三分球射手,防守可能不強,但關鍵時刻總能穩穩得分。
這裡有個對照表,讓你一看就懂:
面向 | 橫向 AI 代理人(通才) | 縱向 AI 代理人(專家) |
---|---|---|
應用範圍 | 廣泛——跨產業、跨任務 (Multimodal.dev) | 聚焦——針對特定產業或流程 (Parangat) |
專業深度 | 廣但淺,細節易遺漏 | 深入產業語言、規則與資料 (Multimodal.dev) |
整合性 | 易於接入,但較通用 | 量身打造,符合現有系統與合規需求 (Parangat) |
主要優勢 | 多功能、可擴展 | 精準、相關性高、準確率高 (Multimodal.dev) |
適用場景 | 團隊通用型生產力 | 關鍵、專業流程(如銷售、電商、不動產) (Multimodal.dev) |
一句話總結:橫向代理人是萬用型選手,但關鍵時刻,還是要靠縱向代理人來決勝負。
為什麼縱向 AI 代理人才能真正帶來商業效益?
這才是重點。根據我的經驗(看過不少 AI 專案半途而廢),真正能落地產生價值的,往往是縱向 AI 代理人。為什麼?因為它們針對特定問題、特定情境設計,內建正確的資料與規則。
來看看它們的主要優勢:
- 更高準確率與可靠性: 縱向代理人熟悉產業術語、資料格式與特殊規則,減少出錯或「差不多」的答案 ()。
- 部署快、回本快: 預先針對產業調校,導入速度快,不用花時間客製化或調 prompt ()。
- 無縫整合現有流程: 能直接嵌入你現有的 CRM、ERP 或試算表 ()。
- 用戶操作簡單: 不用每週重新訓練或調整,專業知識都內建,團隊能專注成果而非排錯 ()。
- 彌補橫向 AI 的不足: 橫向代理人常需大量客製,還不一定懂你的業務。縱向代理人則開箱即用,錯誤少、維護低 ()。
難怪縱向 AI 代理人在某些產業能帶來 60–80% 成本降低、4–12 倍效率提升()。這不只是加分,而是競爭優勢。
縱向 AI 代理人怎麼運作?
來看看縱向 AI 代理人的「引擎」怎麼跑(放心,不會弄髒你的手)。
1. 產業專屬 AI 模型:
縱向代理人以產業資料、語言、規則訓練。例如房仲代理人懂「3房2衛」的意思,銷售代理人分得清 lead 和 contact ()。
2. 內建商業規則與邏輯:
遵循你的作業流程——像是檢查清單、審核流程、合規規範。結果一致、可重複,不是 AI 隨機猜測 ()。
3. 與現有系統整合:
可直接連接你的 CRM、ERP 或資料庫,與你的業務資料無縫對接 ()。
4. 持續學習但有防護欄:
會隨時間進步,但始終遵守你的商業規則,不會亂試新花樣,只會穩定優化 ()。
簡單說,縱向 AI 代理人就像訓練有素的專家,永遠不會忘記規則,隨時掌握最新資料。
實際應用:縱向 AI 代理人最亮眼的場景
來點實戰。哪些場景最適合縱向 AI 代理人?以下是我每週都會遇到的熱門應用:
1. 銷售與潛在客戶開發
- 情境: 想像一個虛擬業務助理,自動從網站或 LinkedIn 抓取新名單,補齊聯絡資訊,甚至自動寄出介紹信。
- 商業效益: 潛在客戶更多,資料輸入時間大減,拓展速度更快 ()。
2. 電商與營運(商品資料擷取)
- 情境: 人工智慧網頁爬蟲每天監控競品價格與庫存,自動更新團隊的試算表。
- 商業效益: 即時掌握市場動態,定價決策更快,再也不用手動抄資料 ()。
3. 不動產與物件監控
- 情境: AI 代理人自動彙整 Zillow、 及在地 MLS 的物件,並在有新物件符合條件時即時通知。
- 商業效益: 不再錯過任何新物件,省下大量搜尋時間,能即時回應市場變化 ()。
快速總結如下:
業務功能 | 應用案例 | 主要效益 |
---|---|---|
銷售與行銷 | 名單抓取、資料補全 | 擴充名單、節省工時、提升轉換 |
電商營運 | 商品/價格監控 | 即時資料、決策更快、降低成本 |
不動產 | 物件彙整 | 即時情報、不漏機會 |
客戶服務 | 產業專屬 AI 聊天 | 24/7 回應、更高準確率、符合法規 |
金融 | 詐欺偵測、分析 | 早期發現問題、自動化、減少錯誤 |
這只是開始——縱向 AI 代理人也正快速進軍醫療、法律、物流等領域 ()。
Thunderbit:專為銷售、電商打造的人工智慧網頁爬蟲代理人
接下來,來聊聊我最熟悉的縱向 AI 代理人:。我們打造 Thunderbit,就是一款專為商業用戶設計的人工智慧網頁爬蟲代理人,不管你是銷售、電商營運、行銷還是房仲,只要需要快速從網路抓資料,Thunderbit 都能幫上大忙。
Thunderbit 有什麼不同?你只要用自然語言輸入(像「抓取本頁所有商品名稱與價格」),AI 會自動分析網頁結構。只需兩步——「AI 建議欄位」和「開始抓取」——就能拿到乾淨、結構化的資料。完全不用寫程式、不用調整選擇器,超級輕鬆。
主要功能亮點:
- AI 建議欄位: Thunderbit 會自動判斷頁面上最適合擷取的欄位(如名稱、價格、Email)。
- 子頁面抓取: 需要更多細節?Thunderbit 可自動點擊每個項目的詳情頁,補充完整資料。
- 即時匯出: 資料可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion——免費又即時。
- 內建範本: 針對熱門網站(如 Amazon、Zillow、LinkedIn)有現成範本可直接用。
- 排程爬蟲: 設定好自動排程,資料永遠保持最新。
- AI 自動填表: 不只抓資料,Thunderbit 也能幫你自動填寫網頁表單。
而且,基本的匯出與資料提取(如 Email、電話、圖片)功能完全免費。因為我們相信,取回自己的資料不該再多付一筆錢。
Thunderbit 實戰:商業團隊的典型工作流程
來看看三個真實場景——沒有行銷話術,只有團隊實際怎麼用 Thunderbit。
1. 銷售名單抓取
- 步驟 1: 開啟 LinkedIn 搜尋結果頁。
- 步驟 2: 點選「AI 建議欄位」——Thunderbit 會自動建議如姓名、職稱、公司等欄位。
- 步驟 3: 點「開始抓取」——所有名單自動整理成表格。
- 步驟 4: 用 Email 提取器從個人頁面抓出 Email。
- 步驟 5: 匯出到 Google Sheets,交給銷售團隊跟進。
成果: 原本要花數小時(甚至數天)的工作,現在 5 分鐘搞定,資料乾淨無誤。
2. 電商價格監控
- 步驟 1: 設定 Thunderbit 每天自動抓取競品商品頁。
- 步驟 2: 用「AI 建議欄位」自動偵測商品名稱、價格、庫存。
- 步驟 3: 設定排程——Thunderbit 每天自動執行並匯出到你的試算表。
- 步驟 4: 檢視最新價格,調整自家定價策略。
成果: 即時掌握市場動態,省去人工比價,永遠領先一步。
3. 不動產物件自動化
- 步驟 1: 指定 Thunderbit 抓取 Zillow、 及在地 MLS。
- 步驟 2: 套用現成物件範本。
- 步驟 3: 先抓主頁,再用「抓取子頁面」補齊坪數、聯絡人等細節。
- 步驟 4: 匯出到 Airtable 或 Notion,團隊即時檢視。
成果: 物件清單每日自動更新,完全不用人工整理,業務不再錯過任何新案或降價。
想親自體驗?下載 ,或到我們的 看更多教學。
如何選擇適合的 AI 代理人?企業決策重點
那該選橫向還是縱向 AI 代理人?這裡有一份快速決策指南:
- 明確你的需求: 是廣泛多元任務,還是單一重複流程?縱向代理人最適合專一、可重複的流程 ()。
- 產業特性: 若產業高度監管或複雜,選縱向代理人,內建合規與專業知識。
- 預算與資源: 縱向代理人前期投資較高,但若能自動化核心流程,回本更快 ()。
- 擴展性 vs. 深度: 需跨部門大規模應用?橫向較適合。需某一領域極致精準?選縱向。
- 整合需求: 縱向代理人通常更容易與現有工具、流程整合。
- 資料可用性: 縱向代理人需產業專屬資料——確認你有,或選擇內建資料的工具。
- 先試用再比較: 兩種都試試,選擇最省力、最有效的方案。
- 團隊接受度: 若團隊非技術背景,縱向代理人通常更容易上手。
- 長遠規劃: 想想 2–3 年後的目標。專家預測縱向代理人將帶來更高投資報酬 ()。
很多企業會採混合策略:橫向 AI 提升整體生產力,縱向 AI 自動化部門關鍵流程。重點是對症下藥,選對工具。
AI 代理人的未來趨勢:企業領導人必知重點
最後,來看看未來發展與你該注意什麼:
- 縱向成為新主流: 未來屬於能帶來實際商業價值的專業型 AI 代理人,而不是只會做 demo 的工具 ()。
- 多代理人生態系: 企業將「聘請」多個 AI 代理人——一個負責抓資料,一個負責外聯,一個負責分析,彼此協作 ()。
- 產業全面導入: 全球近 98% 企業已開始嘗試 AI()。如果競爭對手用縱向 AI 降本增效,你不能落後。
- 模型普及化: 開源與現成縱向代理人讓中型企業也能輕鬆上手、降低成本 ()。
- 負責任的 AI: 縱向代理人更容易符合法規與合規要求,適合關鍵任務 ()。
- 人機協作: AI 代理人是團隊夥伴,不是取代者。最強團隊會善用人類創意與 AI 效率的結合 ()。
重點總結: 實用、聚焦商業的 AI 時代已經來臨——而且是縱向為王。先找出你企業中重複且高影響力的流程,很可能已經有現成的縱向 AI 代理人(像 Thunderbit)能幫你解決。
準備好體驗縱向 AI 代理人了嗎?
如果你已經受夠無止盡的複製貼上、手動查核資料,或想看看縱向 AI 代理人能為你的團隊帶來什麼,不妨試試 。免費體驗,只需兩步,你就會明白縱向 AI 代理人不只是未來——它已經是現在。
下次在咖啡廳看到有人還在手動複製名單,記得把這篇指南分享給他。他的咖啡(還有他的主管)都會感謝你。
常見問題
1. 什麼是縱向 AI 代理人?它和橫向 AI 代理人有何不同?
縱向 AI 代理人是針對特定產業或流程設計的專業工具,具備深厚專業知識、高準確率,並能無縫整合現有系統。相較之下,橫向 AI 代理人屬於通才型,能處理多種任務但精準度較低,且常需額外調整才能符合特定需求。
2. 為什麼縱向 AI 代理人對企業更有成效?
縱向 AI 代理人能帶來更高準確率、更快回本、與業務流程高度整合。它們懂產業術語、規則與資料,減少錯誤與重複設定,特別適合關鍵任務。
3. 縱向 AI 代理人有哪些實際應用?
縱向 AI 代理人廣泛應用於銷售名單開發、電商價格監控、不動產物件彙整、客服、金融分析等領域。它們能自動化重複性任務,如資料抓取、動態監控、即時提醒,節省時間、提升決策效率。
4. Thunderbit 如何體現縱向 AI 代理人?
Thunderbit 是專為商業團隊打造的人工智慧網頁爬蟲。它支援自然語言指令抓取結構化資料、排程與子頁面抓取,能與 Google Sheets、Airtable 等工具整合,並提供 Amazon、Zillow 等熱門網站的現成範本,完全免寫程式。
5. 企業該如何選擇縱向或橫向 AI 代理人?
企業應評估任務的複雜度與專業性、產業需求與整合性。縱向 AI 代理人適合深度、可重複的專業任務,橫向代理人則適合團隊通用型生產力。多數企業採混合策略,兩者並用。
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