Chatbot 是「你問一句、它答一句」。AI Agent 是「你給一個目標，它自己規劃步驟、使用工具、按結果調整，直到做完」。分別在於自主性與工具使用。
| 組件 | 作用 |
|---|---|
| 目標（Goal） | 你希望它完成什麼，例如「回覆客人查詢並分流」 |
| 記憶（Memory） | 記得過往對話與公司知識，回答才貼題 |
| 工具（Tools） | 瀏覽器、檔案、日曆、發文、查資料等實際動手能力 |
| 知識庫（Knowledge） | 用公司真實資料回答，而非憑空生成 |
| 邊界（Guardrails） | 哪些事能做、哪些要人工覆核 |
新手最常犯的錯，是一開始就想做「全能助手」。務實做法是選一個高頻、重複、低風險的場景：
Agent 的答案質素，取決於你給它的資料。把公司的產品資料、價目、常見問答整理成文件，導入知識庫，Agent 才會用「你的話」回答，而不是網上的一般說法。
| 指標 | 怎樣看 |
|---|---|
| 首次回覆時間 | 是否由小時級降到分鐘／秒級 |
| 自動處理比率 | 多少查詢由 Agent 直接解決 |
| 人手節省 | 前線每週省下多少工時 |
| 客觀感 | 回覆是否準確、有沒有投訴 |
以 MOKAGI 為例：平台安裝費 HK$5,000（一次性），使用費按用量計 HK$68／百萬 tokens，AI 客服方案月費由 HK$299 起。實際開支視對話量而定。
不一定。使用作業系統型平台（如 MOKAGI）可免寫程式，透過介面設定即可；框架型方案才需要開發。
建議由客服常見問題自動回覆入手，高頻、重複、低風險，最快見到成效。
產品資料、價目、常見問答、服務流程等公司既有文件，整理成可讀文字即可。
導入真實知識庫、設定人工覆核邊界，並開啟操作紀錄。
多數場景兩至四週可看到初步成效，之後再優化與擴展。
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