站在巨人的肩上,看得更遠

模型很聰明,卻不懂你的公司:AI 代理上工前,先把「企業脈絡」整理好

問 AI 代理「這個客戶下個月會不會續約」,它可以寫出一段通順的分析,卻不知道這位客戶上週才投訴過、案件還沒結。模型夠聰明,問題出在它不懂你的公司。2026 年 9 月底,微軟與阿里雲在同一週各自推出給 AI 代理用的「脈絡層」,等於宣告了下一個競爭重點:AI 代理脈絡——代理對你公司的資料、用語與做事規則理解多少——比換用哪一個模型更能決定成果。對企業主來說,這件事有一大半不需要買任何新平台就能開始。

AI 代理脈絡為什麼重要:同一個問題,每個代理答案都不一樣

兩位同事並肩坐著比對各自筆電上的報表,一人指著對方的螢幕,表情困惑

多數公司導入 AI 代理的方式,是一個一個做:客服一個、業務一個、財務一個。每做一個,就要重新告訴它「我們的『有效客戶』是什麼意思」「訂單狀態有哪幾種」「折扣超過多少要主管核准」。結果有三個常見的毛病:

  • 答案不一致:業務的代理說這個月有 120 位有效客戶,財務的代理說 95 位,因為兩邊的定義不同。
  • 重工:同一套規則,每個代理都要重寫一次提示詞。
  • 越權:代理不知道哪些動作需要人核准,只能全部禁止,或者全部放行。

微軟 Dataverse 與 Work IQ 的產品管理總監 James Oleinik 在 9 月 25 日的官方文章裡,點出了解法的方向:客戶花了很多年,把業務知識建進各種應用系統與流程裡,這些投資應該成為代理的基礎,而不是每做一個代理就重建一次。

微軟 Work IQ:把系統裡既有的設定變成脈絡

管理員拿著筆指向螢幕上相互連結的資料表關聯圖

微軟的做法叫 Work IQ,是放在 Copilot 與各種代理底下的一層,自 2026 年 9 月 30 日起開放公開預覽,並在 10 月間陸續推出;財務與營運等 ERP 應用預計 10 月下旬加入。依官方文章與 Cloud Wars 的報導,它有三個重點:

  1. 語意模型:從 Dynamics 365 與 Power Apps 既有的檢視、表單與資料關聯中,自動推導出資料的意義,再加上一份公司專用的名詞表。管理者可以關掉不要的訊號、排除過時的檢視、補上自家用語。所有代理共用同一份解讀。
  2. 業務技能(Business Skills):把「怎麼做一件事」寫成步驟加上所需脈絡的手冊,定義一次,所有接上的代理都能重複使用。官方舉的例子是「續約準備」:檢查重大案件、確認改善計畫的負責人、記錄承諾事項、取得核准。
  3. 受控的動作(Governed Actions):代理先提出要做的變更,走完規定的核准,再在使用者原有的權限內寫回系統。

要留意的是,這套功能綁定微軟自家的商務應用,採用量計費,目前仍是預覽階段。它值得參考的地方不是產品本身,而是它把「脈絡」拆成的三個部分:名詞的意思、做事的步驟、動作的界線。

阿里雲也在做同一件事:脈絡成了新的基礎建設

大型科技研討會現場,講者站在舞台上,背後大螢幕顯示相互連接的系統方塊圖,台下坐滿聽眾

同一週,阿里雲在 9 月 25 日的雲棲大會上公布了全端 AI 路線圖,其中包括用來建置、執行與管理 AI 代理的企業平台 AgentCore,以及名為 Agent Context 的脈絡服務。依阿里巴巴集團的新聞稿,它的 Context Engine 把企業的文件、業務系統、對話紀錄與多模態資料接成同一個基礎,並表示最多可減少 67% 的 token 用量。

這個數字是廠商自己公布的上限,實際效果要看情境。但它說明了一個容易被忽略的道理:脈絡整理得好,代理不必每次都把一大堆資料塞進去重讀,答得更準,也更省錢。

兩家做法不同,方向一致。當大廠開始把「脈絡」做成獨立的一層,代表它已經從提示詞的技巧,變成和資料庫一樣的基礎建設。

不買平台也能開始:中小企業先準備三份文件

小型辦公室裡,三位同事圍著桌子,一起在筆電與便利貼上整理公司的作業流程

沒有 Dynamics 365、也沒有打算上阿里雲,一樣可以照這三個部分準備。這三份文件,任何 AI 工具都讀得懂:

1. 公司名詞表

列出 20 到 30 個公司內部最常用、也最容易誤解的詞:有效客戶、成交、急件、VIP、退貨與換貨的差別。每個詞寫一句定義,以及資料放在哪個系統的哪個欄位。

2. 流程手冊

挑三個最常重複的工作(例如報價、處理客訴、月底對帳),各寫成五到八個步驟:先查什麼、判斷標準是什麼、結果記錄在哪裡。這就是微軟所說的「業務技能」。

3. 核准規則

分三欄寫清楚:代理可以直接做的事、要先問人的事、絕對不能做的事。金額、對外發送、刪除資料,通常都該放在後兩欄。

這三份文件寫好之後,不論你之後用哪一家的代理,都能直接沿用。如果公司裡已經有好幾個代理在跑,建議先照〈公司裡有幾個 AI 代理在跑?〉做一次盤點;如果資料還鎖在舊系統裡,則可以參考〈舊系統不必打掉重練〉。

結語:AI 負責執行,人負責定義「我們公司怎麼做事」

店主在後場辦公桌旁向員工說明訂單怎麼處理,員工一邊聽一邊輸入筆電

模型會越來越強,價格會越來越低,這些都不是你能掌握的。你能掌握、而且別人拿不走的,是你的公司怎麼定義一位好客戶、怎麼處理一張有問題的訂單、哪些決定一定要有人點頭。這些寫清楚了,AI 才有辦法做得像你們公司的人。

TitApeX 協助企業導入 AI 時,通常從整理這三份文件開始,再決定要接哪些工具、要不要客製化開發。如果你想知道自己公司的脈絡該從哪裡整理起,歡迎與我們聊聊。

參考來源

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