說實話：幾年前如果有人告訴我，我未來會花一整天時間教 AI「代理人」去抓資料、回答問題，還能自動處理真實工作，我大概只會笑出來，然後問他是不是科幻片看太多了。可我們現在已經來到 2026 年，AI 代理人不只是存在——它們甚至已經成為營運與行銷預算中的固定項目。我看過從業務團隊、不動產經紀人，到我自己家人（我媽媽現在就有一個 AI 代理人，會提醒她澆花）全都加入這股潮流。最棒的是？你不需要博士學位，也不需要工程師身分，就能做出一個。
如果您正好想了解如何建立 AI 代理人——不論您是想自動化資料蒐集、架設聊天機器人，還是只是想在下一場會議上讓老闆眼睛一亮——您來對地方了。在這篇指南裡，我會帶您從基礎開始，拆解那些聽起來很唬人的術語，並用實際、可操作的例子示範如何透過像 Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT，以及當然還有 Thunderbit 這些平台開始動手。Thunderbit 是我和團隊打造的人工智慧網頁爬蟲，目標就是讓網頁資料擷取變得像叫外送一樣簡單。
什麼是 AI 代理人？（為什麼您該在意？）
先把概念講清楚：AI 代理人就是一種能夠自主替您完成任務的軟體程式。它不只是照著死板腳本執行，而是會觀察、做決策、採取行動來達成目標，而且不需要您一步一步盯著它（LinkedIn）。您可以把它想成一位數位同事，而且不需要喝咖啡休息。
我們講個具體例子：Thunderbit 就是一個由 AI 驅動的網頁爬蟲代理人。假設您需要列出您所在城市所有的房地產物件。您不用整個週末都在複製貼上地址和價格到試算表裡（我懂，那真的會做到手腕發炎），只要把網站交給 Thunderbit，點一下「AI 建議欄位」，它就會自己判斷要擷取什麼內容——像是地址、價格、臥室數量等等。它甚至知道如何點進每個物件頁面，抓更多細節。這就是 AI 代理人在運作：它會判斷哪些資料重要，適應網站變化，並且用最少的麻煩完成工作（Thunderbit Docs）。
這和傳統自動化工具很不一樣。傳統工具就像產線上的機器人：您叫它做什麼，它就照做；但只要網站版型一變，或您想微調流程，就得從頭來過。相較之下，AI 代理人靈活得多——它能處理新版面、做簡單判斷，甚至在執行過程中即時補充或格式化資料（Thunderbit Blog）。這也是為什麼商務使用者（老實說，任何重視時間的人）都該關注它。
為什麼學會建立 AI 代理人對商務使用者很重要
AI 代理人不只是科技趨勢——它們真的在創造可量化的價值。過去一年，企業營運中使用 AI 代理人的比例成長超過 一倍（從約 10% 提升到 21% 的組織），而且 82% 的公司計畫在未來 1～3 年內導入 AI 代理人（Capgemini）。為什麼？因為它們帶來了 ROI 提升、成本節省，以及更快樂的團隊。
以下是為什麼建立 AI 代理人技能，正逐漸成為商務與營運人士的必備能力：
- 自動化重複性工作： AI 代理人能處理大量、例行性的任務——像是開發潛在客戶、跟進名單，或是排程社群媒體發文。使用 AI 代理人進行潛在客戶開發的銷售團隊，會議轉換率提升了 40%，且名單資格判定速度快了 3 倍。
- 名單開發與研究： 不需要人工整理清單，AI 代理人可以掃描網路、LinkedIn 或公開資料庫尋找潛在客戶，再自動聯繫。
- 客服支援： AI 聊天機器人能 24/7 回答常見問題，讓真人客服專注處理更棘手的案件。
- 資料擷取與分析： 營運與財務團隊會用 AI 代理人從數十個來源抓取並處理資料，把原始資訊在一夜之間變成可行洞察。
- 流程整合： AI 代理人可以成為系統之間的「膠水」——更新 CRM、發送通知，並確保沒有任何事情被漏掉。
下面這張快速表格整理了幾個實用場景，以及各自表現突出的平台：
| 商務用途 | 範例 AI 代理人平台 | 效益 |
|---|---|---|
| 客服聊天機器人 | OpenAI GPT-4 Agents | 即時處理約 70% 的 FAQ／客服詢問，提升回應速度與滿意度 |
| 業務外展與名單培育 | AI Sales Agent（例如 Salesforce） | 名單資格判定快 3 倍，預約會議數增加 40% |
| 研究用網頁資料擷取 | Thunderbit AI Web Scraper | 省下大量複製貼上時間，AI 幾分鐘內自動擷取任何網站資料 |
| 內部資料助理 | Google Vertex AI Agents | 即時從內部資料庫取得洞察，減少數千小時的人工報告工作 |
(Capgemini, Thunderbit Docs, Google Cloud)
總結來說：如果您能建立或設定一個 AI 代理人——就算只是很簡單的一個——您不只是在替職涯做長期保險。您還能成為那個能把事情做得更快、更聰明、而且更省人工的人。
探索熱門 AI 代理人平台：Google Vertex AI、OpenAI Agents 與 AgentGPT
來聊聊工具。AI 代理人領域正在快速成長，但對新手和商務使用者來說，有三個平台特別值得注意：Google Vertex AI、OpenAI Agents 與 AgentGPT。當然，如果您處理的是網頁資料，那還有 Thunderbit。
Google Vertex AI Agent Builder（現已成為 Gemini Enterprise Agent Platform 的一部分）
- 它是什麼： Google 的企業級平台，可用來建立 AI 代理人與多代理人系統。在 Google Cloud Next 2026 上，Google 將 Vertex AI 重新命名為 Gemini Enterprise Agent Platform，並把 Agent Builder 納入其中——既有客戶不需要遷移，原本的網址與服務在新名稱下仍可正常運作。核心代理人框架現在是開源的 Agent Development Kit (ADK)，支援 Python、Go、Java 與 TypeScript。
- 優勢： 與 BigQuery、Google Workspace 及其他 Google Cloud 服務深度整合；可透過 ADK 進行多代理人編排；可部署到任何容器或 Kubernetes 環境。
- 使用難度： 中階——ADK 是以程式為核心，但 Google 也持續在控制台提供免程式碼操作介面。
- 適合對象： 企業虛擬助理、跨部門自動化、AI 驅動的內部搜尋。
OpenAI Agents SDK
- 它是什麼： 一套開源的 Python SDK（也有 Node.js 版本），用來在 OpenAI 模型之上編排一個或多個代理人。它搭配 Responses API，這是 OpenAI 目前用於工具型代理人的核心機制。較早的 Assistants API 正在被淘汰，並將於 2026-08-26 停止服務。
- 優勢： 強大的語言理解能力、內建工具（網頁搜尋、檔案搜尋、電腦操作），以及快速演進的開源生態系。
- 使用難度： 中階到進階——您會需要寫 Python 或 TypeScript。
- 適合對象： 客製化聊天機器人、需要呼叫外部 API 的代理人、多步驟推理工作流。
AgentGPT
- 它是什麼： 一個免程式碼、可在瀏覽器直接使用的平台，只要用自然語言輸入目標，就能快速啟動自主 AI 代理人（Voiceflow）。
- 優勢： 非常好上手、免安裝、可處理從研究到內容創作等各種任務。
- 使用難度： 非常容易——只要輸入目標，讓它跑就行。
- 適合對象： 快速實驗、個人生產力、腦力激盪、簡單研究。
Thunderbit
- 它是什麼： 一個 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，讓您只要兩下點擊，就能從任何網站擷取結構化資料。
- 優勢： 網頁資料擷取最簡單的工具、免寫程式、可處理複雜網站（分頁、子頁面）、可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion（Thunderbit Blog）。
- 使用難度： 非常容易——就連不懂技術的朋友也能上手。
- 適合對象： 業務營運、行銷、電商、不動產——任何需要快速取得網頁資料的人。
下面是並列比較：
| 平台 | 使用難度 | 主要優勢 | 典型用途 | 價格 |
|---|---|---|---|---|
| Google Vertex AI | 中階 | 企業整合、多代理人工作流、可擴充性 | 跨部門自動化、資料搜尋 | 依用量計費，含免費額度 |
| OpenAI Agents | 中階／進階 | 語言理解、彈性高、開源生態系 | 客製化聊天機器人、進階任務代理人 | API 用量計費 |
| AgentGPT | 非常容易 | 免設定、自主任務規劃、瀏覽器操作 | 個人助理、研究、原型驗證 | 免費額度，Pro 約每月 40 美元 |
| Thunderbit | 非常容易 | 兩下點擊擷取網頁資料，AI 自動偵測欄位 | 網頁爬取、名單開發、市場研究 | 每月 15 美元起，前 6～10 頁免費 |
(Google Cloud, Thunderbit Pricing, Voiceflow)
實戰 Thunderbit：AI 代理人的簡單範例
來點實作。以下是 Thunderbit 作為網頁爬取 AI 代理人的運作方式，以及它為什麼比傳統方法簡單得多：
- 安裝 Thunderbit： 下載 Thunderbit Chrome Extension 並註冊。
- 打開目標網站： 前往您想爬取的網站（例如房地產物件頁面）。
- 點選「AI 建議欄位」： Thunderbit 的 AI 會讀取頁面，並建議要擷取的欄位，例如「地址」、「價格」、「臥室數量」等。您可以自行調整或新增欄位。
- 點選「擷取」： Thunderbit 的代理人會把所有資料抓下來，若您需要額外細節，它甚至會自動點進子頁面（Thunderbit Docs）。
- 匯出資料： 可下載為 CSV、Excel，或直接送到 Google Sheets、Airtable 或 Notion。
Thunderbit 的特別之處在哪裡？它不是單純照著腳本跑——而是用 AI 去「讀懂」頁面、適應變化，甚至幫您格式化或補充資料（例如翻譯描述或摘要文字）。傳統爬蟲遇到網站改版就會壞掉；Thunderbit 則能繼續運作（Thunderbit Blog）。
步驟 1：定義您的 AI 代理人的目的與範圍
在您開始動手之前，先釐清您希望代理人做什麼。我的做法如下：
- 您要解決什麼問題？（例如：「我想自動化每週蒐集競爭對手價格。」）
- 代理人要執行哪些具體任務？（例如：「拜訪這 5 個網站，擷取產品名稱和價格，寄出報告。」）
- 最終使用者是誰？（例如：「行銷團隊需要這些資料。」）
- 您會怎麼衡量成功？（例如：「把人工蒐集資料從 5 小時縮短到 30 分鐘。」）
- 邊界在哪裡？（例如：「第一版只抓公開資料，不登入。」）
寫一段一段式的「代理人任務宣言」。相信我，這會幫您在後面省下很多麻煩（LinkedIn）。
步驟 2：選對工具——Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT，還是 Thunderbit？
現在來挑平台。下面是一個快速決策表：
- 需要抓網頁資料，程式經驗很少？ 用 Thunderbit。
- 需要會對話的聊天機器人，且不想寫程式？ 試試 AgentGPT 或其他免程式碼機器人建置工具。
- 會寫程式，想要更高彈性？ 用 OpenAI 的 SDK 或 Google Vertex AI。
- 企業需求多、整合很多？ 選 Google Vertex AI。
請考慮您的技術能力、整合需求與預算。先從簡單的開始——用免程式碼工具先證明價值，再視需要擴大（Geeky Gadgets）。
步驟 3：蒐集並整理您的資料
資料就是 AI 代理人的燃料。要把這一步做好，重點如下：
- 先確認您需要哪些資料： 網頁、內部資料庫、試算表，或使用者輸入。
- 蒐集資料： 網頁資料用 Thunderbit，CRM 匯出 CSV，或整理文件作為聊天機器人的知識庫。
- 清理與格式化： 去除錯誤、統一格式（日期、幣別），並把資料結構化（表格通常比非結構化文字更好用）。
- 先用小樣本測試： 先跑一個快速擷取或聊天機器人測試，確認資料看起來正確（Thunderbit Docs）。
小提醒：這一步不要偷懶。資料亂，結果就會亂。
步驟 4：建立並設定您的 AI 代理人（逐步範例）
我們用 Thunderbit 來示範如何建立一個網頁爬蟲代理人：
範例：用 Thunderbit 建立網頁爬蟲代理人
- 安裝擴充功能： 下載 Thunderbit 並註冊。
- 打開目標網站： 前往您要爬取的網站（例如產品列表頁）。
- 啟動 Thunderbit： 點擊 Thunderbit 圖示開啟側邊欄。
- 點選「AI 建議欄位」： Thunderbit 的 AI 會讀取頁面並建議欄位，例如「產品名稱」、「價格」、「圖片網址」。您可以依需要重新命名、刪除或新增欄位。
- 設定分頁或子頁面： 如果資料分散在多個頁面，或您想抓子頁面的細節，可以在介面中啟用這些選項（Thunderbit Blog）。
- 點選「擷取」： Thunderbit 的代理人會把所有資料抓下來，必要時也會自動導覽到子頁面。
- 檢查並微調： 看一下表格。如果您想整理某個欄位，例如去掉貨幣符號，就更新欄位名稱或加入欄位 AI 提示詞。
- 匯出資料： 可下載為 CSV、Excel，或送到 Google Sheets、Airtable、Notion（Thunderbit Docs）。
優化結果的小技巧：
- 使用欄位 AI 提示詞來格式化或摘要資料，例如把欄位寫成「描述（西班牙文）」以自動翻譯。
- 排程定時爬取，自動執行。
- Thunderbit 原生支援圖片、電話號碼與電子郵件。
您剛剛做出了一個能運作的 AI 代理人——免程式碼，也不必頭痛。
步驟 5：測試、監控並持續改進您的 AI 代理人
不要只是設定好就放著不管。以下是確認您的代理人真的有幫上忙的方法：
- 用真實情境測試： 試試常見案例和邊界案例（奇怪的資料、缺少欄位等等）。
- 蒐集使用者回饋： 請團隊或利害關係人實際使用並回報問題。
- 監控效能： 檢查紀錄檔，追蹤指標（準確度、速度、使用者滿意度）。
- 持續迭代： 視需要優化提示詞、增加資料、調整邏輯。每一輪改進都會讓您的代理人更好（Daffodil Insights）。
記住，再強的代理人偶爾也需要一點細心照顧。
常見挑戰，以及如何克服
第一次建立 AI 代理人？您大概會遇到幾個小坑。以下是我最常看到的問題，以及怎麼跨過去：
- 目標不清楚： 先寫出聚焦的任務宣言。第一天不要想做一個「什麼都能做」的代理人。
- 資料雜亂： 花時間清理並結構化資料。輸入品質高，輸出品質才會高。
- 工具太多看得眼花： 先選最簡單、最符合需求的工具。之後再升級就好。
- 代理人出錯： 分析紀錄、優化提示詞、測試邊界案例。不要怕反覆迭代。
- 缺乏信心： 加入驗證步驟，展示代理人的工作內容，一開始保留人工介入。
- 維護成本： 記錄設定流程，並定期檢查。
- 爭取支持： 做示範、分享快速成果，並儘早讓最終使用者參與（Capgemini）。
如果您卡住了，記得：AI 社群很大，也很樂於助人。外面很可能已經有人遇過同樣的問題。
結論與重點整理
建立 AI 代理人不再只是工程師或資料科學家的專利。透過像 Thunderbit、Google Vertex AI 和 OpenAI Agents 這些平台，商務使用者也能自動化真實工作、省下數小時，並解鎖新的洞察——而且常常只需要幾下點擊。
以下是我希望您帶走的重點：
- 從清楚、聚焦的目標開始。
- 依照您的需求與技能選對工具。
- 先準備並清理資料。
- 採取迭代式建構——測試、優化、再改進。
- 持續監控表現，並保持學習。
未來的工作場景裡會充滿 AI 夥伴，而學會如何建立與引導它們，會是一項只會越來越有價值的能力。所以，放心去實驗、去玩、也別怕把事情搞砸——那就是學習的方式。當您的代理人第一次在您喝咖啡時替您把工作做完，那種感覺您一定不會忘記。
如果您想更深入了解，可以到 Thunderbit Blog 看更多指南，或直接用 Thunderbit Chrome Extension 動手做出您的第一個代理人。如果您哪天真的需要幫忙，也知道要去哪裡找我——我大概正在教我媽媽的 AI 代理人怎麼辨識貓坐在鍵盤上的時候。
祝您建置順利！
想了解更多 AI 自動化技巧？可以看看這些資源：
- 什麼是資料擷取，以及 2025 年如何執行
- 什麼是清單爬取，以及如何用 AI 執行
- 如何用 AI 將網站資料抓取到 Excel
- Google Vertex AI Agent Builder
- OpenAI Agents Framework
常見問題
1. 什麼是 AI 代理人？它和傳統自動化工具有什麼不同？
AI 代理人是一種能夠自主執行任務的軟體程式，它會透過觀察、做決策與採取行動來達成目標，而且不需要持續的人類監督。不同於遵循固定腳本的傳統自動化，AI 代理人更具彈性，也能應對輸入或環境的變化。
2. 為什麼商務使用者應該學會建立 AI 代理人？
建立 AI 代理人能讓商務使用者自動化重複性任務、改善資料蒐集、強化客服支援，並整合工作流程。這可以帶來顯著的時間節省、更好的決策，以及職場上的競爭優勢。
3. 初學者最適合哪些 AI 代理人平台？
對新手友善的平台包括 Thunderbit（免程式碼的網頁資料爬取）、AgentGPT（免程式碼的自主代理人）、OpenAI Agents（適合有些程式能力、且需要彈性的語言型任務）、以及 Google Vertex AI（適合企業級多代理人系統，但需要較多設定）。
4. 建立一個簡單的 AI 代理人需要哪些步驟？
核心步驟包括：定義代理人的目的、選擇正確工具、蒐集並準備資料、建立並設定代理人，以及測試與優化。像 Thunderbit 這樣的平台讓這個流程變得更容易，不需要寫程式。
5. 建立 AI 代理人時常見的挑戰有哪些？該如何克服？
常見挑戰包括目標不明確、資料雜亂、工具太複雜，以及後續維護。解法是從清楚的任務宣言開始、徹底清理資料、先選最簡單的工具、根據回饋持續迭代，並保持文件更新。
