企業 AI Agent 不聽話？從Anthropic的洞察，看EgentHub打造「穩定提示工程」的關鍵

目錄

• AI Agent 的核心 —— 工具與提示工程的藝術
• AI Agent 的「工具」—— 確定性與非確定性的橋樑
• 穩定提示工程的重要性：確保 AI Agent 的精準與可靠
• 為什麼穩定提示工程如此關鍵？
• EgentHub 如何實踐「穩定提示工程」？
• 結論：掌握提示工程，釋放 AI Agent 的無限潛力

AI Agent 的核心 —— 工具與提示工程的藝術

在人工智慧快速發展的時代，AI Agent 正從單純的工具，逐步演變為能自主執行複雜任務的「數位同事」，然而，要讓這些智能代理真正發揮價值，核心在於兩點：如何為它們設計合適的「工具」，以及如何進行「提示工程」（Prompt Engineering）。

大型語言模型供應商 Anthropic 工程部落格文章《為 AI 代理編寫有效工具》指出，AI Agent 的效能高度依賴於所賦予的工具品質，以及它們對工具的理解與使用能力。本文將結合這些洞見，探討工具設計與提示工程的重要性，並說明 EgentHub 如何將理念落地，協助企業打造能夠讀懂業務、產出制式報告，並成為戰略資產的 AI Agent。

AI Agent 的「工具」—— 確定性與非確定性的橋樑

傳統軟體開發以確定性為基礎，例如呼叫 getWeather("NYC")，程式每一次都會回覆一致且可預期的結果，這種確定性，保障了系統的穩定性與可預測性。

但 AI Agent 的運作方式不同，當用戶問「今天需要帶傘嗎？」時，Agent 可能不只調用天氣 API，還會綜合用戶偏好、過往情境，甚至主動追問更多資訊，最後給出個人化建議，這就是語言模型的「隨機性」，而與隨機性相隨的「非確定性」，便會讓工具設計變得更具挑戰。

對於語言模型的「隨機性」，Anthropic 也強調，AI Agent 的工具已不再是單純的函數或 API，而是連結確定性系統與非確定性代理的一種「契約」，因此設計工具時，必須具備「人因工程」（ergonomic）思維：對AI Agent 的描述要清晰、參數要直觀，避免人與AI協作時產生過多的歧義與誤用。

穩定提示工程的重要性：確保 AI Agent 的精準與可靠

要降低不確定性，必須依靠好的提示工程（Prompt Engineering）技術，提示工程是引導非確定性 AI Agent 穩定使用工具的關鍵，透過提示詞撰寫，將「不確定」轉化為「可控」的藝術與科學。

為什麼穩定提示工程如此關鍵？

1. 降低幻覺與錯誤：透過明確定義任務範圍、輸出格式，並引導 Agent 適時調用工具核查事實，可大幅減少模型幻覺。
2. 確保行為一致性：在訂單審核、合約檢視等場景中，提示工程能將 SOP 內化，讓 Agent 在不同情境下保持一致輸出。
3. 提升工具利用效率：良好設計的 Prompt 能幫助 Agent 正確判斷工具使用時機與方式，最大化工具價值。
4. 支持複雜業務邏輯：透過層次化提示，Agent 可以拆解任務，依序完成文件比對、數據分析、邏輯推理，最後生成整合報告。

EgentHub 如何實踐「穩定提示工程」？

EgentHub 在服務上百間企業導入AI Agent 的同時，深刻認知提示工程對於企業級 AI Agent 應用的重要性，並提供了一系列獨特的功能和服務，幫助企業克服這一挑戰：

• 專業顧問服務：將業務知識轉化為高品質 Prompt EgentHub 顧問團隊具備深厚的行業知識及 Prompt 工程經驗，運用這兩項武器，EgentHub 可在最短時間內，協助企業梳理業務流程（SOP），更重要的是，讓企業將這些「隱性知識」和「業務邏輯」轉化為高品質、結構化且穩定的 Prompt，解決企業在 AI 導入過程中面臨的「SOP 缺失」和「人才與技能缺口」痛點，同時確保 Agent 能夠精準理解業務需求。
• RAG 知識庫構建：強化 Agent 的「以後設知識為基礎」的能力 針對企業內部龐大的專有數據，EgentHub 提供先進的檢索增強生成（RAG）架構，使得 AI Agent 在生成回應或執行任務時，能夠優先從企業的內部知識庫中檢索相關資訊，而非僅依賴通用模型知識。透過 RAG 技術，EgentHub 大幅減少企業級 Agent 幻覺，提高了回答的專業性、準確性和可靠性，建構擁有企業專屬知識的AI Agent。
• MCP Server 串接：讓 Agent 具有實際操作能力 EgentHub 支援 MCP Server 串接企業現有的 MySQL、PostgreSQL 資料庫查詢，而這些技術意味 AI Agent 不僅能處理文字，更能直接與企業的數據庫、應用程式進行互動，讀懂訂單、財報、庫存、業績、生成製作單、報告等。這種深度數據整合能力，使得 Agent 能夠完成傳統 AI 工具難以實現的複雜任務，例如：
  • 自動化訂單處理： 從不同來源的訂單中提取關鍵資訊，並自動生成生產製作單。
  • 財務數據分析： 讀取企業財報，進行關鍵指標分析，並生成制式化的財務分析報告。
  • 庫存管理優化： 實時監控庫存數據，預測需求，並提出補貨建議。
• No-code Agent Builder：加速 Prompt 的設計與迭代 EgentHub 提供直觀的 No-code Agent Builder 介面，讓所有同仁都能輕鬆參與 Agent 設計與 Prompt 優化，降低技術門檻，且讓業務專家直接將其領域知識融入 Prompt 設計，達到快速測試和迭代，由終端用戶直接檢視、確保 Prompt 的穩定性和有效性。除此之外，EgentHub 具備可視化的流程設計和即時反饋，企業能夠不斷精煉Prompt，使 Agent 的行為越來越符合預期。

透過這些綜合性的功能和服務，企業可以很輕鬆地將 AI 轉化為實際可操作的解決方案，確保 AI Agent 能夠在複雜的企業環境中，以穩定、精準、可靠的方式執行任務，真正成為企業的「數位同事」。

結論：掌握提示工程，釋放 AI Agent 的無限潛力

Anthropic 對於「為 AI 代理編寫有效工具」的洞見，為我們理解 AI Agent 的本質和潛力提供了深刻的啟示。它明確指出，AI Agent 的效能不僅取決於其底層模型的能力，更在於我們如何設計其工具，以及如何透過「穩定提示工程」引導其精準、可靠地使用這些工具。

在企業導入 AI Agent 的過程中，穩定提示工程是將業務知識轉化為可執行 AI SOP 的關鍵環節。它確保了 AI Agent 能夠：

• 精準理解複雜業務： 讀懂訂單、財報、庫存等企業專有數據。
• 高效執行多步驟任務： 生成製作單、分析報告等制式化輸出。
• 保持行為一致性與可靠性： 遵循企業規範，減少錯誤與幻覺。

EgentHub 平台正是為了解決這些挑戰而生。透過其專業的顧問服務，將企業的隱性知識轉化為高品質 Prompt；透過 RAG 知識庫和 MCP Server 串接，賦予 Agent 深度理解和處理企業數據的能力；再透過 No-code Agent Builder，讓企業能夠快速設計、測試和迭代 Agent，不斷優化提示工程。

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1. 深入了解 EgentHub 如何協助您梳理業務流程，並將其轉化為高品質的 Prompt。
2. 探索 EgentHub 的 RAG 知識庫和 MCP Server 串接功能，賦予您的 AI Agent 讀懂企業專有數據的能力。
3. 利用 EgentHub 的 No-code Agent Builder，親身體驗如何快速建構和優化您的 AI Agent。

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參考資料：

[1] Anthropic. (2024). Writing Tools for Agents. https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents

[2] PwC. (2023). PwC AI Business Survey.

[3] Cloudera. (2023). The State of AI in the Enterprise.

[4] PwC. (2024). Global Digital Trust Insights Survey.

[5] Wolters Kluwer. (2023). Future Ready Lawyer Survey.