Chatbot 是「你问一句、它答一句」。AI Agent 是「你给一个目标，它自己规划步骤、使用工具、按结果调整，直到做完」。分别在于自主性与工具使用。
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| 目标（Goal） | 你希望它完成什么，例如「回复客人查询并分流」 |
| 记忆（Memory） | 记得过往对话与公司知识，回答才贴题 |
| 工具（Tools） | 浏览器、档案、日历、发文、查资料等实际动手能力 |
| 知识库（Knowledge） | 用公司真实资料回答，而非凭空生成 |
| 边界（Guardrails） | 哪些事能做、哪些要人工覆核 |
新手最常犯的错，是一开始就想做「全能助手」。务实做法是选一个高频、重复、低风险的场景：
Agent 的答案质素，取决于你给它的资料。把公司的产品资料、价目、常见问答整理成文件，导入知识库，Agent 才会用「你的话」回答，而不是网上的一般说法。
| 指标 | 怎样看 |
|---|---|
| 首次回复时间 | 是否由小时级降到分钟／秒级 |
| 自动处理比率 | 多少查询由 Agent 直接解决 |
| 人手节省 | 前线每周省下多少工时 |
| 客观感 | 回复是否准确、有没有投诉 |
以 MOKAGI 为例：平台安装费 HK$5,000（一次性），使用费按用量计 HK$68／百万 tokens，AI 客服方案月费由 HK$299 起。实际开支视对话量而定。
不一定。使用作业系统型平台（如 MOKAGI）可免写程式，透过介面设定即可；框架型方案才需要开发。
建议由客服常见问题自动回复入手，高频、重复、低风险，最快见到成效。
产品资料、价目、常见问答、服务流程等公司既有文件，整理成可读文字即可。
导入真实知识库、设定人工覆核边界，并开启操作纪录。
多数场景两至四周可看到初步成效，之后再优化与扩展。
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