新手入門指南：一步步打造你的 AI 智能代理

說真的，幾年前如果有人跟我說，我會花時間教 AI「代理」自動抓資料、回答問題，甚至幫忙處理日常雜事，我一定會笑他是不是電影看太多。但現在 2025 年，AI 智能代理不只成真，還默默改變了我們的工作日常。從銷售團隊、房仲業者，到我媽（她現在有個 AI 代理提醒她澆花），大家都開始用這項新科技。最棒的是，你不用什麼博士學歷或工程師背景，也能自己動手做。

如果你想知道如何打造 AI 智能代理——不管是自動化資料收集、建立聊天機器人，還是想在下次會議上讓老闆對你刮目相看——這篇文章就是為你寫的。我會用最簡單的方式，帶你認識基本概念、破解專有名詞，還會用實際案例教你怎麼用 、OpenAI Agents、AgentGPT，還有我們團隊開發的 （讓網頁資料擷取像點外送一樣簡單的人工智慧網頁爬蟲）快速上手。

什麼是 AI 智能代理？（以及你為什麼該在意？）

簡單說，AI 智能代理就是一種能「自主」幫你完成任務的軟體。它不只是照本宣科，而是能觀察、判斷、採取行動，幫你達成目標，完全不用你一直盯著（）。你可以把它想像成一個不用喝咖啡的數位同事。

舉個例子： 就是一個結合 AI 的網頁爬蟲代理。假設你要整理全市的房屋銷售資訊，過去你可能得花整個週末手動複製貼上地址和價格（我做過，手都快廢了）。現在只要把網站丟給 Thunderbit，點一下「AI 建議欄位」，它就會自動判斷哪些資料該擷取（像是地址、價格、房間數等），甚至能自動點進每個物件頁面抓更多細節。這就是 AI 智能代理的厲害：它會「判斷」哪些資料重要，能「適應」網站變化，讓你輕鬆搞定繁瑣工作（）。

傳統自動化工具就像工廠機械手臂，只會照指令執行，一旦網站改版或流程有變，你又得重來。AI 智能代理則更靈活，能應對新版面、做簡單判斷，甚至即時優化或格式化資料（）。這也是為什麼不只工程師，連重視效率的商務人士都該關注這項技術。

為什麼商務人士要學會打造 AI 智能代理？

AI 智能代理不只是科技新潮流，更帶來實際效益。過去一年，企業導入 AI 智能代理的比例已經從 10% 躍升到 21%，而且有 82% 的公司計劃在未來 1–3 年內導入（）。原因很簡單：他們看到了投資回報、成本降低，團隊也更有效率。

為什麼學會 AI 智能代理，已經是商務與營運人員的必備技能？原因如下：

• 自動化重複性工作： AI 代理能處理大量例行任務，例如銷售名單開發、客戶跟進、社群排程等。銷售團隊用 AI 代理開發名單，會議預約率提升 40%，名單篩選速度快 3 倍。
• 名單開發與資料蒐集： 不用再手動整理名單，AI 代理能自動掃描網路、LinkedIn 或公開資料庫，甚至自動發送聯絡信。
• 客戶服務： AI 聊天機器人能 24 小時即時回覆常見問題，讓真人客服專注處理複雜案件。
• 資料擷取與分析： 營運與財務團隊可用 AI 代理自動彙整多來源資料，將原始數據轉化為可行洞察。
• 流程整合： AI 代理能串接不同系統，自動更新 CRM、發送提醒，確保每個環節都不漏接。

以下是常見應用場景與推薦平台對照表：

（資料來源：、、）

總結一句話：只要你會打造或設定 AI 智能代理——哪怕只是簡單的——你就能成為團隊裡最懂自動化、最有效率的關鍵人物。

主流 AI 智能代理平台簡介：Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT

來聊聊工具。AI 智能代理百家爭鳴，但對新手和商務用戶來說，這三大平台最值得關注：Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT。如果你主要是抓網頁資料， 也是首選。

Google Vertex AI（Agent Builder）

• 簡介： Google Cloud 旗下的企業級 AI 代理與多代理系統平台。
• 優勢： 能深度整合企業資料（如 BigQuery、Google Workspace）、彈性擴展、資安完善。適合需要串接多個內部系統的企業。
• 易用度： 中等，通常需要一些程式或雲端設定，但現在也越來越多無程式功能。
• 適用情境： 企業虛擬助理、跨部門流程自動化、AI 搜尋。

OpenAI Agents（OpenAI Functions/SDK）

• 簡介： 基於 GPT-3.5/4 打造的智能代理，可串接工具、推理多步驟流程、處理複雜任務。
• 優勢： 頂尖語言理解力、彈性高、開源社群活躍（）。
• 易用度： 中高，需要一些程式或 API 經驗。
• 適用情境： 客製化聊天機器人、需推理或串接外部 API 的代理、高階自動化。

AgentGPT

• 簡介： 無需寫程式、瀏覽器即可用的 AI 代理平台，只要輸入目標即可自動執行。
• 優勢： 超級簡單、免安裝、能處理各種任務（從資料研究到內容產生）
• 易用度： 非常簡單，只要輸入需求即可。
• 適用情境： 快速實驗、個人生產力、腦力激盪、簡單研究。

Thunderbit

• 簡介： 只需兩步驟即可從任何網站擷取結構化資料的 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能。
• 優勢： 網頁資料擷取最簡單、免寫程式、能處理複雜網站（分頁、子頁面）、可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion（）。
• 易用度： 極簡，連完全不懂技術的朋友都能上手。
• 適用情境： 銷售、行銷、電商、房仲——任何需要快速取得網頁資料的人。

以下是平台比較表：

（資料來源：、、）

Thunderbit 實戰：AI 智能代理網頁爬蟲範例

來點實作，看看 Thunderbit 如何作為 AI 智能代理，讓網頁資料擷取變得超簡單：

1. 安裝 Thunderbit： 下載 並註冊。
2. 打開目標網站： 前往你想擷取資料的網頁（如房屋列表頁）。
3. 點選「AI 建議欄位」： Thunderbit 的 AI 會自動判斷頁面欄位（如「地址」、「價格」、「房間數」等），你可自行調整。
4. 點選「開始擷取」： Thunderbit 代理會自動收集所有資料，甚至能自動點進子頁面抓取細節（）。
5. 匯出資料： 可下載成 CSV、Excel，或直接傳送到 Google Sheets、Airtable、Notion。

Thunderbit 有什麼不同？它不只是照流程執行，而是用 AI「讀懂」頁面、即時適應變化，甚至能自動翻譯、摘要內容。傳統爬蟲遇到網站改版就掛點，Thunderbit 則能持續運作（）。

步驟一：明確定義你的 AI 代理目標與範圍

動手前，先想清楚你要讓代理解決什麼問題。我的建議：

• 你要解決什麼痛點？（如：「我想自動每週收集競爭對手價格」）
• 代理要執行哪些具體任務？（如：「瀏覽 5 個網站，擷取商品名稱與價格，寄出報告」）
• 誰是最終使用者？（如：「行銷團隊需要這份資料」）
• 怎麼衡量成效？（如：「人工收集資料從 5 小時縮短到 30 分鐘」）
• 有什麼限制？（如：「第一版只抓公開資料，不登入會員」）

寫一段「代理任務宣言」，真的能幫你省下後續很多麻煩（）。

步驟二：選擇合適工具——Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT 或 Thunderbit？

接下來選平台。快速決策參考：

• 想抓網頁資料、沒寫程式經驗？ 用 。
• 想做聊天機器人、完全不寫程式？ 試試 AgentGPT 或其他無程式機器人平台。
• 會寫程式、想要彈性？ 用 OpenAI SDK 或 Google Vertex AI。
• 企業需求、需大量整合？ 選 。

評估你的技術能力、整合需求與預算。建議先用無程式工具驗證價值，再視需求升級（）。

步驟三：收集並準備你的資料

資料是 AI 代理的燃料，這步很關鍵：

• 明確你需要哪些資料： 可能是網頁、內部資料庫、試算表或用戶輸入。
• 收集資料： 用 Thunderbit 抓網頁、從 CRM 匯出 CSV，或整理文件給聊天機器人。
• 清理與格式化： 移除錯誤、統一格式（日期、幣別）、結構化資料（表格比雜亂文字好處理）。
• 先用小樣本測試： 快速爬一次或測試聊天機器人，確認資料正確（）。

小提醒：資料亂，結果就亂，這步千萬別省。

步驟四：打造並設定你的 AI 代理（以 Thunderbit 為例）

以下用 Thunderbit 打造網頁爬蟲代理的步驟：

範例：用 Thunderbit 打造網頁爬蟲代理

1. 安裝擴充功能： 並註冊。
2. 打開目標網站： 前往你要擷取的頁面（如商品列表）。
3. 啟動 Thunderbit： 點擊 Thunderbit 圖示開啟側邊欄。
4. 點選「AI 建議欄位」： Thunderbit AI 會自動判斷欄位（如「商品名稱」、「價格」、「圖片網址」），你可自行調整。
5. 設定分頁或子頁面： 若資料分多頁或需抓子頁細節，可在介面啟用相關選項（）。
6. 點選「開始擷取」： Thunderbit 代理自動收集所有資料，必要時自動瀏覽子頁面。
7. 檢查與優化： 檢查表格，若需清理欄位（如移除幣號），可改欄位名稱或加上 Field AI Prompt。
8. 匯出資料： 下載成 CSV、Excel，或傳送到 Google Sheets、Airtable、Notion（）。

優化小技巧：

• 用 Field AI Prompt 格式化或摘要資料（如「Description（西班牙文）」自動翻譯）。
• 可排程自動擷取。
• Thunderbit 原生支援圖片、電話、Email。

這樣你就打造出一個真正運作的 AI 代理——完全不用寫程式。

步驟五：測試、監控並優化你的 AI 代理

不要設好就不管，以下是確保代理真的幫上忙的方法：

• 用真實情境測試： 包含常見與特殊狀況（如資料缺漏）。
• 收集用戶回饋： 請團隊或利害關係人試用並回報問題。
• 監控效能： 查看日誌、追蹤指標（準確率、速度、用戶滿意度）。
• 持續優化： 調整提示、補充資料、微調邏輯，每次迭代都會更好（）。

記住，再厲害的代理偶爾也需要維護。

常見挑戰與解決方法

第一次做 AI 代理，難免遇到卡關。最常見的問題與解法如下：

• 目標不明確： 先寫好聚焦的任務宣言，不要一開始就想做「全能」代理。
• 資料雜亂： 花時間清理、結構化資料，品質好結果才好。
• 工具選擇困難： 先選最簡單、最適合需求的工具，之後再升級。
• 代理出錯： 透過日誌分析、優化提示、多測試特殊狀況，勇於調整。
• 信心不足： 加入驗證步驟，讓代理結果可追溯，初期可保留人工審核。
• 維護問題： 記錄設定並定期檢查。
• 推動困難： 多做展示、分享快速成果，讓用戶早期參與（）。

如果真的卡住，別擔心，AI 社群很大、很熱心，網路上一定有人遇過同樣問題。

結語與重點整理

打造 AI 智能代理早就不是工程師或資料科學家的專利。透過 、、OpenAI Agents 等平台，商務用戶也能輕鬆自動化工作、節省大量時間，甚至發掘全新洞察——而且往往只需幾個步驟。

記得這幾點：

• 從明確、聚焦的目標開始。
• 選擇適合自己需求與能力的工具。
• 準備並清理好資料。
• 循序漸進，邊做邊優化。
• 持續監控效能並學習新知。

未來的工作世界，AI 夥伴將無所不在，學會打造與引導他們，會是越來越搶手的能力。勇敢嘗試、享受過程，不怕失敗才會學得快。當你第一次讓代理幫你完成工作、自己悠閒喝咖啡時，那種成就感絕對難忘。

想深入了解，歡迎參考 更多教學，或直接用 開始打造你的第一個代理。如果需要協助，隨時找我——我大概正在教我媽的 AI 代理怎麼分辨貓是不是又坐在鍵盤上了。

祝你玩得開心、學得愉快！

想獲得更多 AI 自動化技巧？推薦資源：

常見問答

1. 什麼是 AI 智能代理？它和傳統自動化工具有何不同？

AI 智能代理是一種能自主觀察、判斷並執行任務的軟體，不需人員時時監控。傳統自動化只能照流程執行，AI 代理則能靈活應對變化、處理不同情境。

2. 為什麼商務人士要學會打造 AI 智能代理？

學會打造 AI 代理，能自動化重複性工作、提升資料收集效率、強化客服體驗、整合流程，讓你省時省力、決策更快，提升職場競爭力。

3. 新手適合用哪些平台打造 AI 智能代理？

推薦 Thunderbit（無需寫程式即可抓網頁資料）、AgentGPT（無程式自主代理）、OpenAI Agents（需部分程式，彈性高）、Google Vertex AI（企業級多代理系統，需較多設定）。

4. 打造簡單 AI 智能代理的步驟有哪些？

主要步驟包括：明確目標、選擇合適工具、收集並準備資料、建立與設定代理、測試與優化。Thunderbit 這類平台讓新手也能輕鬆上手。

5. 打造 AI 智能代理常見挑戰有哪些？怎麼解決？

常見挑戰有目標不明、資料雜亂、工具複雜、維護困難。可透過聚焦目標、資料清理、先用簡單工具、持續優化與記錄設定來克服。