想要擁有自己的 AI 指揮中心？ 不用寫程式也可以！
零程式碼打造你的 AI 智慧中心 - 專案始末
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AI 熱潮已經持續了兩年，許多人紛紛投入開發對話機器人或代理機器人。如果你也想跟上這波趨勢，但又因為不會寫程式而感到無力，或者試用了市面上的各種 No Code 工具後，發現雖然有些成果，但卻不知道怎麼將它們真正應用到自己的日常作業中，那這篇文章正是為了解答你的困惑。
我們將從最理想的通用人工智慧（GAI）目標說起，逐步帶你發掘最適合中小企業的 AI 導入策略，幫助你找到清晰的方向。
大家心中的理想 AI 長什麼樣子？
ChatGPT 所引領的生成式 AI 浪潮，不僅讓人耳目一新，更點燃了對未來的無限憧憬。我相信，大多數人對這波技術的期待是相似的 - 充滿希望、無限可能。
OpenAI 更是在 2024 年中提出了一個通用人工智慧的五等分級標準，為 GAI 的發展進程提供了明確的參考框架。以下是這五個等級：
第一級：聊天機器人（Chatbots）
能進行自然語言對話的 AI 系統，例如目前的 ChatGPT。
第二級：推理者（Reasoners）
能以人類水準解決問題，具備類似博士學位持有者的推理能力。
第三級：代理人（Agents）
具備自主性，能代表使用者採取行動的 AI 系統。
第四級：創新者（Innovators）
能促進知識突破，推動重大創新的 AI 系統。
第五級：組織（Organizations）
能執行並管理整個組織任務，具備高階協作能力的 AI 系統。
目前，OpenAI 的系統仍停留在第一級，但隨著 o1 模型的推出，正逐步邁向第二級，開啟了 Reasoners 的新時代。
AI 導入的中小企業現狀
在生成式 AI 熱潮中，科技巨頭如 OpenAI、Google、Amazon 和 Anthropic 之間的競爭日益激烈，但對於大多數普通企業來說，情況卻不那麼樂觀。尤其是中小型企業，它們的 AI 導入進程普遍停留在早期階段。
2024 年 8 月，有研究提出了中小企業導入 AI 的五級策略路徑，這些階段分別是：
領導階層意識
企業管理層認識到 AI 的重要性，開始規劃相關應用。
採用通用 AI 工具
使用現成的通用工具，如 ChatGPT 或其他生成式 AI。
採用任務專用 AI 工具
將 AI 針對特定業務流程進行應用，如客服、數據分析等。
自家開發 AI 工具
開始基於自身需求，設計和打造專屬的 AI 解決方案。
開發精準自用 AI 模型
進一步開發定制化的高階 AI 系統，完全契合企業目標。
（感謝 Morris Lu 的同意使用，心智圖出處在： 這裏）
中小企業的 AI 難題
目前，大多數中小企業的 AI 導入進程仍停留在初級階段，原因不外乎資源的不足。然而更深層的挑戰，來自於技術本身的特性及應用過程中的不確定性，特別是在大型語言模型（LLM）的運用中。
試想，假如一個大型語言模型的正確率達到 95%，在看似簡單的資訊檢索或內容生成（RAG）場景中仍可能有 5% 的錯誤率。這看似微小的可能性，卻足以在某些關鍵應用中引發不可控的後果。更進一步，當系統由多個模型連續驅動時（例如 AI 代理人需要多階段推理），整體的確定性會隨著程序數量下降我們簡單舉例計算來說明這概念的影響性。
我們一樣維持剛剛提到的大型語言模型 9% 的正確性假設，這樣，經過 3 個環環相扣的大型語言模型作業，它的正確則是例如：0.95×0.95×0.95=85.7。
85.7% 的系統穩定性，對於產品化是否足夠？
若再增加更多步驟，這個數字甚至更低。這就是為什麼 AI 領域近來如此重視資料前處理、LLMOps（大型語言模型運維）、評估流程，以及整體 Pipeline 監控的原因。然而，這樣的架構與要求對資源有限的中小企業來說，幾乎是難以負擔的。
那麼，是否資源有限的中小企業就該放棄這波智慧化浪潮呢？絕對不是！
接下來，我將分享觀察到的現象與建議，幫助中小企業以正確的姿態擁抱 AI。
中小企業的 AI 解決之道：LLM No Code 平台與自動化工具
在生成式 AI 興起初期，市場湧現出許多專注於大型語言模型的 No Code 平台，如 Coze、Dify、Flowise 和 LangFlow 等。這些工具原本主要針對聊天機器人、企業知識問答或智慧代理等應用。然而到了 2023 年中後期，市場逐漸意識到，這些應用的真正價值其實在於與業務流程的整合。
同時，自動化平台（如 Make、Zapier 等）憑藉其豐富的流程管理能力，也開始融入大型語言模型，為企業提供智慧化的流程自動化能力。兩種平台的交集，為中小企業提供了絕佳的解決方案：
這些工具的強項與弱點截然不同，但正因如此，兩者可以互補。LLM No Code 平台擅長利用大型語言模型進行智慧處理，而自動化平台則在企業流程管理上具有更加深厚的既有資源。（如上圖）
中小企業導入 AI 的姿態：從簡單到精進
正如前文所述，No Code 自動化平台（如 Make）為中小企業提供了一個切實可行的智慧化入口。為了最大化效益，導入 AI 的規模應該遵循 「由小到大」 的原則，從簡單的自然語言處理任務（例如文本分類、分析、Routing 和生成）開始，逐步拓展到更為複雜的應用場景。
以下是一個智慧化流程導入的基礎架構示意圖：
Make 等自動化平台，透過內建的大型語言模型模組，已經為企業提供了進行智慧化的關鍵工具。例如，過去需要透過複雜邏輯手動設計的流程，現在可以輕鬆實現智慧化。我們實際舉例來說：
回覆表單：收到用戶填表後，根據用戶背景和需求自動生成回覆訊息，無需人力手動處理。
流程導流：依據客訴表單的內容自動判斷，通知相關單位進行跟進，提升反應效率。
這些看似簡單的智慧化場景，正是中小企業導入 AI 的理想起點。
自動化流程的進階智慧化：平台整合的無縫銜接
當企業通過自動化平台完成了基本的智慧化流程後，若需要更高階、更貼合業務需求的 AI 功能，則可以整合 LLM 平台來進一步優化。例如：
精準問答系統：結合自家業務資料庫，實現高度相關的知識解答。
智能代理服務：打造能主動處理複雜任務的智慧代理人。
這種漸進式的導入方式，不僅能穩步提升企業的智慧化程度，還能為未來進一步開發自用 AI 工具甚至專屬模型打下堅實基礎。以下是一個進階智慧化流程架構的示意圖：
我的專案計劃：零程式碼打造 AI 智慧中心
基於以上的觀察與實踐，我啟動了這個 「零程式碼打造 AI 智慧中心」 的專案，目標是幫助更多中小企業克服技術門檻，快速上手 AI 導入，並一步步建立屬於自己的智慧中心。
由於篇幅有限，許多技術細節無法在本文中一一說明。但我深信，親自動手體驗 是最好的學習以及體會的方式。因此，我們將推出一系列免費示範教學，讓大家從簡單的流程入手，逐步體會從 Make 自動化平台逐漸導入 AI 應用的實用性。
免費課程首發：以 Make 實作你的第一個 Line 機器人
作為專案的第一步，我們推出了一個免費課程 「以 Make 實作你的第一個 Line 機器人」。課程內容將帶你利用 Make 這個 No Code 自動化工具，快速打造一個能處理基本需求的智慧化 Line 機器人。
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