说真的，几年前如果有人跟我说，我会花时间教AI「代理」自动抓资料、回答问题，甚至帮忙处理日常杂事，我一定会笑他是不是电影看太多。但现在2025 年，AI 智能代理不只成真，还默默改变了我们的工作日常。从销售团队、房仲业者，到我妈（她现在有个AI 代理提醒她浇花），大家都开始用这项新科技。最棒的是，你不用什么博士学历或工程师背景，也能自己动手做。
两步骤轻松撷取网页资料。
专为业务与营运团队打造，AI 智能加持。
如果你想知道如何打造AI 智能代理——不管是自动化资料收集、建立聊天机器人，还是想在下次会议上让老板对你刮目相看——这篇文章就是为你写的。我会用最简单的方式，带你认识基本概念、破解专有名词，还会用实际案例教你怎么用Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT，还有我们团队开发的Thunderbit（让网页资料撷取像点外送一样简单的人工智慧网页爬虫）快速上手。
什么是AI 智能代理？ （以及你为什么该在意？）
简单说，AI 智能代理就是一种能「自主」帮你完成任务的软体。它不只是照本宣科，而是能观察、判断、采取行动，帮你达成目标，完全不用你一直盯着（LinkedIn）。你可以把它想像成一个不用喝咖啡的数位同事。
举个例子：Thunderbit就是一个结合AI 的网页爬虫代理。假设你要整理全市的房屋销售资讯，过去你可能得花整个周末手动复制贴上地址和价格（我做过，手都快废了）。现在只要把网站丢给Thunderbit，点一下「AI 建议栏位」，它就会自动判断哪些资料该撷取（像是地址、价格、房间数等），甚至能自动点进每个物件页面抓更多细节。这就是AI 智能代理的厉害：它会「判断」哪些资料重要，能「适应」网站变化，让你轻松搞定繁琐工作（Thunderbit Docs）。
传统自动化工具就像工厂机械手臂，只会照指令执行，一旦网站改版或流程有变，你又得重来。 AI 智能代理则更灵活，能应对新版面、做简单判断，甚至即时优化或格式化资料（Thunderbit Blog）。这也是为什么不只工程师，连重视效率的商务人士都该关注这项技术。
为什么商务人士要学会打造AI 智能代理？
AI 智能代理不只是科技新潮流，更带来实际效益。过去一年，企业导入AI 智能代理的比例已经从10% 跃升到21%，而且有82% 的公司计划在未来1–3 年内导入（Capgemini）。原因很简单：他们看到了投资回报、成本降低，团队也更有效率。
为什么学会AI 智能代理，已经是商务与营运人员的必备技能？原因如下：
- 自动化重复性工作： AI 代理能处理大量例行任务，例如销售名单开发、客户跟进、社群排程等。销售团队用AI 代理开发名单，会议预约率提升40%，名单筛选速度快3 倍。
- 名单开发与资料搜集：不用再手动整理名单，AI 代理能自动扫描网路、LinkedIn 或公开资料库，甚至自动发送联络信。
- 客户服务： AI 聊天机器人能24 小时即时回覆常见问题，让真人客服专注处理复杂案件。
- 资料撷取与分析：营运与财务团队可用AI 代理自动汇整多来源资料，将原始数据转化为可行洞察。
- 流程整合： AI 代理能串接不同系统，自动更新CRM、发送提醒，确保每个环节都不漏接。
以下是常见应用场景与推荐平台对照表：
两步骤快速撷取名单与各类资料。
专为业务与营运团队打造，AI 智能加持。
（资料来源：Capgemini、Thunderbit Docs、Google Cloud）
总结一句话：只要你会打造或设定AI 智能代理——哪怕只是简单的——你就能成为团队里最懂自动化、最有效率的关键人物。
主流AI 智能代理平台简介：Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT
来聊聊工具。 AI 智能代理百家争鸣，但对新手和商务用户来说，这三大平台最值得关注：Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT。如果你主要是抓网页资料，Thunderbit也是首选。
Google Vertex AI（Agent Builder）
- 简介： Google Cloud 旗下的企业级AI 代理与多代理系统平台。
- 优势：能深度整合企业资料（如BigQuery、Google Workspace）、弹性扩展、资安完善。适合需要串接多个内部系统的企业。
- 易用度：中等，通常需要一些程式或云端设定，但现在也越来越多无程式功能。
- 适用情境：企业虚拟助理、跨部门流程自动化、AI 搜寻。
OpenAI Agents（OpenAI Functions/SDK）
- 简介：基于GPT-3.5/4 打造的智能代理，可串接工具、推理多步骤流程、处理复杂任务。
- 优势：顶尖语言理解力、弹性高、开源社群活跃（VentureBeat）。
- 易用度：中高，需要一些程式或API 经验。
- 适用情境：客制化聊天机器人、需推理或串接外部API 的代理、高阶自动化。
AgentGPT
- 简介：无需写程式、浏览器即可用的AI 代理平台，只要输入目标即可自动执行。
- 优势：超级简单、免安装、能处理各种任务（从资料研究到内容产生）
- 易用度：非常简单，只要输入需求即可。
- 适用情境：快速实验、个人生产力、脑力激荡、简单研究。
Thunderbit
- 简介：只需两步骤即可从任何网站撷取结构化资料的AI 网页爬虫Chrome 扩充功能。
- 优势：网页资料撷取最简单、免写程式、能处理复杂网站（分页、子页面）、可直接汇出到Excel、Google Sheets、Airtable 或Notion（Thunderbit Blog）。
- 易用度：极简，连完全不懂技术的朋友都能上手。
- 适用情境：销售、行销、电商、房仲——任何需要快速取得网页资料的人。
以下是平台比较表：
（资料来源：Google Cloud、Thunderbit Pricing、Voiceflow）
Thunderbit 实战：AI 智能代理网页爬虫范例
来点实作，看看Thunderbit 如何作为AI 智能代理，让网页资料撷取变得超简单：
- 安装Thunderbit：下载Thunderbit Chrome 扩充功能并注册。
- 打开目标网站：前往你想撷取资料的网页（如房屋列表页）。
- 点选「AI 建议栏位」： Thunderbit 的AI 会自动判断页面栏位（如「地址」、「价格」、「房间数」等），你可自行调整。
- 点选「开始撷取」： Thunderbit 代理会自动收集所有资料，甚至能自动点进子页面抓取细节（Thunderbit Docs）。
- 汇出资料：可下载成CSV、Excel，或直接传送到Google Sheets、Airtable、Notion。
Thunderbit 有什么不同？它不只是照流程执行，而是用AI「读懂」页面、即时适应变化，甚至能自动翻译、摘要内容。传统爬虫遇到网站改版就挂点，Thunderbit 则能持续运作（Thunderbit Blog）。
步骤一：明确定义你的AI 代理目标与范围
动手前，先想清楚你要让代理解决什么问题。我的建议：
- 你要解决什么痛点？（如：「我想自动每周收集竞争对手价格」）
- 代理要执行哪些具体任务？（如：「浏览5 个网站，撷取商品名称与价格，寄出报告」）
- 谁是最终使用者？（如：「行销团队需要这份资料」）
- 怎么衡量成效？（如：「人工收集资料从5 小时缩短到30 分钟」）
- 有什么限制？（如：「第一版只抓公开资料，不登入会员」）
写一段「代理任务宣言」，真的能帮你省下后续很多麻烦（LinkedIn）。
步骤二：选择合适工具——Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT 或Thunderbit？
接下来选平台。快速决策参考：
- 想抓网页资料、没写程式经验？用Thunderbit。
- 想做聊天机器人、完全不写程式？试试AgentGPT 或其他无程式机器人平台。
- 会写程式、想要弹性？用OpenAI SDK 或Google Vertex AI。
- 企业需求、需大量整合？选Google Vertex AI。
评估你的技术能力、整合需求与预算。建议先用无程式工具验证价值，再视需求升级（Geeky Gadgets）。
步骤三：收集并准备你的资料
资料是AI 代理的燃料，这步很关键：
- 明确你需要哪些资料：可能是网页、内部资料库、试算表或用户输入。
- 收集资料：用Thunderbit 抓网页、从CRM 汇出CSV，或整理文件给聊天机器人。
- 清理与格式化：移除错误、统一格式（日期、币别）、结构化资料（表格比杂乱文字好处理）。
- 先用小样本测试：快速爬一次或测试聊天机器人，确认资料正确（Thunderbit Docs）。
小提醒：资料乱，结果就乱，这步千万别省。
步骤四：打造并设定你的AI 代理（以Thunderbit 为例）
以下用Thunderbit 打造网页爬虫代理的步骤：
范例：用Thunderbit 打造网页爬虫代理
- 安装扩充功能： 下载Thunderbit并注册。
- 打开目标网站：前往你要撷取的页面（如商品列表）。
- 启动Thunderbit：点击Thunderbit 图示开启侧边栏。
- 点选「AI 建议栏位」： Thunderbit AI 会自动判断栏位（如「商品名称」、「价格」、「图片网址」），你可自行调整。
- 设定分页或子页面：若资料分多页或需抓子页细节，可在介面启用相关选项（Thunderbit Blog）。
- 点选「开始撷取」： Thunderbit 代理自动收集所有资料，必要时自动浏览子页面。
- 检查与优化：检查表格，若需清理栏位（如移除币号），可改栏位名称或加上Field AI Prompt。
- 汇出资料：下载成CSV、Excel，或传送到Google Sheets、Airtable、Notion（Thunderbit Docs）。
优化小技巧：
- 用Field AI Prompt 格式化或摘要资料（如「Description（西班牙文）」自动翻译）。
- 可排程自动撷取。
- Thunderbit 原生支援图片、电话、Email。
这样你就打造出一个真正运作的AI 代理——完全不用写程式。
步骤五：测试、监控并优化你的AI 代理
不要设好就不管，以下是确保代理真的帮上忙的方法：
- 用真实情境测试：包含常见与特殊状况（如资料缺漏）。
- 收集用户回馈：请团队或利害关系人试用并回报问题。
- 监控效能：查看日志、追踪指标（准确率、速度、用户满意度）。
- 持续优化：调整提示、补充资料、微调逻辑，每次迭代都会更好（Daffodil Insights）。
记住，再厉害的代理偶尔也需要维护。
常见挑战与解决方法
第一次做AI 代理，难免遇到卡关。最常见的问题与解法如下：
- 目标不明确：先写好聚焦的任务宣言，不要一开始就想做「全能」代理。
- 资料杂乱：花时间清理、结构化资料，品质好结果才好。
- 工具选择困难：先选最简单、最适合需求的工具，之后再升级。
- 代理出错：透过日志分析、优化提示、多测试特殊状况，勇于调整。
- 信心不足：加入验证步骤，让代理结果可追溯，初期可保留人工审核。
- 维护问题：记录设定并定期检查。
- 推动困难：多做展示、分享快速成果，让用户早期参与（Capgemini）。
如果真的卡住，别担心，AI 社群很大、很热心，网路上一定有人遇过同样问题。
结语与重点整理
打造AI 智能代理早就不是工程师或资料科学家的专利。透过Thunderbit、Google Vertex AI、OpenAI Agents 等平台，商务用户也能轻松自动化工作、节省大量时间，甚至发掘全新洞察——而且往往只需几个步骤。
记得这几点：
- 从明确、聚焦的目标开始。
- 选择适合自己需求与能力的工具。
- 准备并清理好资料。
- 循序渐进，边做边优化。
- 持续监控效能并学习新知。
未来的工作世界，AI 伙伴将无所不在，学会打造与引导他们，会是越来越抢手的能力。勇敢尝试、享受过程，不怕失败才会学得快。当你第一次让代理帮你完成工作、自己悠闲喝咖啡时，那种成就感绝对难忘。
想深入了解，欢迎参考Thunderbit Blog更多教学，或直接用Thunderbit Chrome 扩充功能开始打造你的第一个代理。如果需要协助，随时找我——我大概正在教我妈的AI 代理怎么分辨猫是不是又坐在键盘上了。
祝你玩得开心、学得愉快！
_想获得更多AI 自动化技巧？推荐资源：_
- 什么是资料撷取，2025 年怎么做
- 什么是清单爬取，如何用AI 实现
- 如何用AI 抓取网站资料到Excel
- Google Vertex AI Agent Builder
- OpenAI Agents Framework
常见问答
1. 什么是AI 智能代理？它和传统自动化工具有何不同？
AI 智能代理是一种能自主观察、判断并执行任务的软体，不需人员时时监控。传统自动化只能照流程执行，AI 代理则能灵活应对变化、处理不同情境。
2. 为什么商务人士要学会打造AI 智能代理？
学会打造AI 代理，能自动化重复性工作、提升资料收集效率、强化客服体验、整合流程，让你省时省力、决策更快，提升职场竞争力。
3. 新手适合用哪些平台打造AI 智能代理？
推荐Thunderbit（无需写程式即可抓网页资料）、AgentGPT（无程式自主代理）、OpenAI Agents（需部分程式，弹性高）、Google Vertex AI（企业级多代理系统，需较多设定）。
4. 打造简单AI 智能代理的步骤有哪些？
主要步骤包括：明确目标、选择合适工具、收集并准备资料、建立与设定代理、测试与优化。 Thunderbit 这类平台让新手也能轻松上手。
5. 打造AI 智能代理常见挑战有哪些？怎么解决？
常见挑战有目标不明、资料杂乱、工具复杂、维护困难。可透过聚焦目标、资料清理、先用简单工具、持续优化与记录设定来克服。