Product

AI Agent 智慧代理應用

以 AI Agent 技術整合企業各系統資料，自動執行資料收集、分析、決策輔助與任務派送，讓 AI 真正融入 MES、WMS、SCM、IoT 等日常營運流程。

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適用情境3 項重點

管理痛點3 項重點

功能模組4 項重點

導入效益3 項重點

Pain Points

管理痛點

大量重複性資料查詢、彙整與通知工作消耗人力，缺乏自動化機制
各系統資料散落，主管難以即時取得完整的跨系統決策依據
已導入 AI 工具，但缺乏與企業流程、現場資料的有效整合串接

Functions

功能模組

多系統資料整合查詢（MES、WMS、SCM、IoT 跨系統自然語言問答）
自動化任務派送（異常通知、審核提醒、排程彙整與報表推播）
RAG 企業知識庫（SOP 文件、技術資料與歷史案例智慧搜尋）
決策輔助與建議（生產異常分析、庫存預警、品質趨勢預測）

Benefits

導入效益

降低重複性人工作業，釋放人力投入高價值判斷工作
即時彙整跨系統資訊，加快決策速度與反應時間
與既有 MES、WMS、SCM、IoT 無縫整合，不需重建現有系統

Architecture

AI Agent 系統架構與多代理協作

以 Microsoft Semantic Kernel 為核心，串接 OpenAI／Gemini 等 LLM，搭配 RAG 知識庫、資料安全處理（脫敏與 Prompt Injection 防護）、工具 API 與向量資料庫，並以 AI 智慧總機協調研發、客服與代理商等多個專屬 Agent，整合 MES、ERP、KM、PLM 等系統資料，形成持續學習的知識閉環。

AI Agent 查詢處理流程圖：1. 使用者提出查詢，經核心控制器（Semantic Kernel）與守門員（Gatekeeper）意圖判斷，閒聊／技能直接由 LLM 制式回答；產品／規格查詢進入階段二 Hybrid RAG 混合式資料檢索（執行檢索、查詢 Qdrant 向量庫、返回初步結果）；階段三結果評估與資料擴展，評估成功則提取模型 ID、查詢 SQL Server 資料庫、資料結合，評估失敗則建構尋求澄清的 Context；階段四整合 Context 完整傳送至 LLM 生成最終答案 — AI Agent 查詢處理流程（Gatekeeper → Hybrid RAG → 評估 → 生成回應）

AI Agent 技術架構圖：外部 LLM（OpenAI／Gemini）連接服務層 Microsoft Semantic Kernel，含 RAG、資料安全處理（脫敏、Prompt Injection 防護、回傳內容合規與幻覺檢查）、商業邏輯／Skills／工具 API、客服窗口 Agent 與設計研發 Agent；管理平台（ASP.NET C# Web）含對話記錄與品質審計、績效監控、工具管理、Agent 角色管理與知識庫管理（PDF／Word／Excel）；資料庫採 SQL Server 與向量資料庫，中介層以 QuartZ .NET 進行 ETL 與 AI 資料清洗，串接 MES、ERP、KM、PLM 等外部系統 — AI Agent 技術架構（Semantic Kernel + RAG + 向量資料庫）

AI Agent 多代理協作架構：內部研發、外部客戶與合作代理商皆透過 AI 智慧總機（Smart Entry Orchestrator）進入，依研發流、服務流、賦能流分派至研發專家助理（R&D Expert Cluster，串接 PLM 與實驗數據）、智慧客服助理（Service Agent，串接 ERP、MES、FAQ）與代理商教學助理（Education Agent，串接 KM、維修手冊、教學影片），並形成持續累積的知識閉環 — 多 Agent 協作與知識閉環

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