AI Agent 需要自然語言、機器學習、流程管理、記憶系統、RPA、知識圖譜、API 整合與邊緣運算…等10項專業技術，使其能夠自主決策、執行任務，並與各種工具無縫對接，真正實現智慧化運作。開發 AI Agent 需要整合多種技術，以確保其具備 語言理解、任務執行、決策優化 和 自動化處理 的能力。以下是核心技術簡要說明：

1. 自然語言處理（NLP, Natural Language Processing）

·大語言模型（LLM, Large Language Model）：GPT、BERT、LLaMA等，能理解並生成自然語言，提高對話能力。

·語意分析與意圖識別：透過深度學習解析用戶輸入，識別需求並作出正確回應。

·對話管理（Dialog Management）：讓 AI Agent 能夠進行多輪對話，並記住上下文資訊。

2. 機器學習與深度學習（ML/DL, Machine Learning / Deep Learning）

·監督學習與非監督學習：訓練 AI 在不同情境下做出最佳決策。

·強化學習（Reinforcement Learning）：讓 AI Agent 透過試錯學習最佳行動策略，如 AlphaGo 方式。

·知識圖譜（Knowledge Graph）：建立結構化資訊，讓 AI 更理解領域知識，提供準確回應。

3. 流程管理技術（BPM, Business Process Management）

·商務流程自動化（Business Workflow Automation）：透過 BPM 平台設計與管理 AI Agent 的任務流程。

·流程監控與優化：讓 AI Agent 不僅執行流程，還能自動優化與適應變化。

4. RPA（機器人流程自動化, Robotic Process Automation）

·跨系統操作能力：讓 AI Agent 透過 RPA 自動執行重複性任務，如數據輸入、資料比對等。

·API 調用與自動化腳本：連結 ERP、CRM、HRM、BPM 等企業系統，提升自動化能力。

5. 多模態技術（Multimodal AI）

·文本、語音、圖像、影像處理能力：讓 AI Agent 不僅能理解文字，還能處理圖片、影片、聲音等內容。

·OCR（光學字符識別）：讓 AI Agent 能夠讀取並理解文件、發票、手寫筆記等資料。

6. 記憶與上下文管理（Memory & Context Awareness）

·長短期記憶機制：記住過去的對話與操作記錄，提供連貫的互動體驗。

·用戶個性化學習：根據歷史數據提供客製化建議與決策支持。

7. 任務規劃與執行（Task Planning & Execution）

·自動任務拆解與分配：將複雜目標拆解成可執行步驟，並根據條件適應調整。

·多步驟決策與行動：讓 AI 能夠像人類一樣規劃並執行工作流程。

8. 知識管理與檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

·即時查詢與知識檢索：結合向量資料庫，使 AI Agent 能夠即時調用內部知識庫，提高回應準確性。

·企業知識整合：讓 AI Agent 能夠存取內部文件、政策、專業資料等，提高決策能力。

9. AI Agent 架構與 API 整合

·插件與 API 調用：讓 AI Agent 可連接不同系統，如ERP、CRM、IoT 平台等。

·軟體即服務（SaaS）：透過雲端部署 AI Agent，提升可擴展性與靈活性。

10. 企業級安全與合規（Security & Compliance）

·資料加密與權限管理：確保 AI Agent 存取資料時符合企業資安規範。

·身份驗證（Authentication）：使用 SSO、多因素驗證（MFA）等技術，保護企業數據。