將AI代理人整合進雲端運算,朝AI化雲端生態邁進─資策會 FIND科技報─智邦公益電子報
enews.url.com.tw · July 10,2025將AI代理人整合進雲端運算,朝AI化雲端生態邁進
FIND研究員:李啟榮
AI代理人(AI Agent)是一種用AI模擬真人作業的功能型模組,與傳統AI機器人相比,除具有某種程度的自主判斷和決策力之外,也發展出對周遭環境和情報的認知、理解能力;而雲端本身是一個宏大的架構,各種模組和機能環環相扣,牽一髮而動全身;若能將AI代理人導入到雲端運算領域,就有望減輕雲端架構維運管理的負擔,並與AI全自動開發部署在雲端環境協同作業,為雲端生態系寫下新頁。
【技術發展背景】
雲端運算是一種技術和資金都很密集的IT營運模式,除了要將本地端遷移到雲端部署外,也要勞心費神地進行著系統上雲後的維運、監控、管理等作業,才能確保萬無一失、降低事故衝擊。另外,雲端的運作從早期投注大量人力實施開發維運,演變為現代以AI為主軸的開發維運型態,可以從源頭由AI自動寫程式、自動部署、自動測試,到上線部署後的AI監控、偵錯、效能調校、安全防護等環節,由AI代理人一條龍包辦,以應付瞬息萬變的雲端環境挑戰。
【技術介紹與應用現況】
依據由微軟、加州大學柏克萊分校、伊利諾大學等機構組成之研究團隊,在2024年於ACM發表的論文(Shetty, et al., 2024),該團隊設計一套稱為「AIOpsLab」的系統,以「統籌者模組(Orchestrator)」為各項指令和數據的中介橋樑,串接幕後運作的AI Agent、AIOps工作排程器、效能監測暨偵錯模組、微服務模組(如Helm、Kubernetes),以效能監控模組蒐集到的運作數據為基底,回傳到中樞統籌模組,並在AI Agent幕後運作下,經由中樞統籌模組微服務模組、AIOps工作排程模組,下達對應的指令並蒐集回傳數據,有望以微服務模組來實現自動化效能改善和問題排除作業。
FIND研究員:林竺瑩
自然語言處理(NLP)與大型語言模型(LLM)等人工智慧技術的快速發展,為對話式搜尋帶來全新的搜尋模式。像是Perplexity、ChatGPT Search、Copilot等AI搜尋引擎陸續登場,全球瀏覽器霸主Google 於2024年也推出AI Overviews(AIO,又稱 AI 概覽)與Google Gemini。這些技術讓AI搜尋引擎一次性提供搜尋結果,使用者不需要進行多次搜尋、多次點擊或慢慢爬文,很快就可以取得需要的答案。這也意味著,傳統SEO策略必須作出調整,以確保品牌與商品的曝光度與點擊率。
圖1:Perplexity AI搜尋引擎提供一次性解答,並附上資料來源
資料來源:本文作者整理圖2:傳統搜尋方式需要進行多次搜尋、多次點擊或慢慢爬文
資料來源:本文作者整理
人工智慧改變搜尋方式
自從2011年蘋果推出Siri後,Google Assistant、Alexa和Cortana等虛擬助理相繼進入市場, 改變了人們與搜尋引擎的互動方式。如今,我們不再僅僅依賴手動輸入關鍵字來搜尋資訊,對話式搜尋讓我們透過語音輕鬆獲得資訊、完成任務甚至線上購物。舉例來說,接近晚餐時間時,我們可能直接用語音搜尋「附近有什麼好吃的」,而不是打字輸入「松山區美食」。
根據Demandsage資料顯示,2024年第二季全球約有20.5%的網路使用者使用語音搜尋,換句話說,每5位使用者中就有1位使用語音搜尋。為什麼語音搜尋開始受歡迎呢?主要歸結於三個主要優勢:
- 直覺且快速:語音搜尋不僅速度更快,使用者可以自然地說出完整與據,獲得更複雜更精確的答案,而不需要依賴關鍵字。
- 更高的準確性:受惠於大型語言模型(LLM)技術與自然語言處理 (NLP)技術發展,語音搜尋具備更精確的語義理解與互動能力。
- 支援多工處理:語言搜尋讓使用者在開車、運動或烹飪時也能輕鬆進行搜尋,解放雙手,特別適合忙碌的日常生活。
SEO如何因應人工智慧與語音搜尋的興起?
隨著人工智慧與語音搜尋越來越普及,傳統SEO策略必須作出調整。為了確保品牌或商品曝光度與點擊率,品牌可以注意以下三個要點:
- 口語化關鍵字:透過自然語言處理(NLP)與大型語言模型(LLM)技術,網站內容應該以自然對話的方式呈現,避免過於正式或高深莫測的語言。大部分使用者說話比打字速度快,問題詞彙量也更多,因此設定長尾關鍵字(如「東京自由行7天」),比單一關鍵字(如「東京旅遊」)更有利於提升網站排名和曝光。
- 優化在地搜尋結果:語音搜尋通常包含「我附近、附近的」等語句,當使用者進行在地搜尋時,Google會根據使用者的位置與個人資料來提供相關結果。例如,Google會從在地商家(Google Business Profile)篩選並推薦你可能想去的餐廳,因此,保持Google商家檔案(例如名稱、地址、電話、營業時間)的準確性,對提升品牌曝光機會至關重要。
- 建立FAQs頁面或區塊: 利用常見的疑問句(如「誰、什麼、何時、何地、為什麼、如何」)來設計FAQ頁面,並以清晰、簡潔的方式作答。透過項目符號、條列式清單、表格等結構化資料,能讓Google更容易識別網頁內容與品質,進而提高品牌或商品出現在SERP(搜尋結果頁)的精選摘要(Featured Snippets)或相關問題(People Also Ask,PAA)。
圖3:優化Google商家檔案,提升品牌的曝光機會
資料來源:本文作者整理圖4:透過FAQ將資料結構化,品牌有機會出現在SERP的「精選摘要」或「相關問題」等版位
資料來源:本文作者整理
品牌的機會與挑戰
2022年11月30日ChatGPT首次公開後,Perplexity、Copilot、Felo等AI搜尋引擎陸續登場,為此Google於2024推出Google Gemini與AI Overviews,當使用者搜尋「誰、什麼、何時、何地、為什麼、如何」等科普性問題將觸發與顯示。零點擊搜尋(Zero-Click Searches)似乎悄悄來臨,我們可以想像,未來消費者可能從社群平台看到KOL推薦商品,透過AI搜尋引擎取得快速解答,再回到社群軟體購物,過程中不會點擊前往其他網站。好在,類似像Perplexity、ChatGPT Search 等AI搜尋引擎皆會顯示資料來源,品牌仍有機會獲得自然流量。
不可否認,人工智慧與對話式搜尋的演進,對於品牌SEO策略既是機會也是挑戰,品牌需要保持敏銳度與適應性,為AI主導的多元搜尋環境作好準備。
參考資料來源:
1.AI on smartphones – what features do consumers value most?
2. Digital 2024 October Global Statshot Report
3. Voice Search Marketing: What, Why, & How (+Examples & Expert Tips)
4. Generative AI in Search: Let Google do the searching for you
5. Embracing the Evolution of Digital Discovery: Going Beyond Search
AI催化包材印刷技術革命,可提升缺陷檢測準確率近一倍
FIND研究員:魏心兪 AI技術正在加速包材印刷市場的數位轉型,並透過機器學習、視覺辨識與數據分析提升生產效率與品質控制。AI應用涵蓋從設計智慧化、印刷設備優化到生產流程自動化調整,不僅能減少印刷瑕疵、降低成本,還能提高能源利用率與維護效率。>
Olio 推動綠色生活商機,媒合剩食及二手物品
FIND研究員:曾子耘 食物浪費已蔚為世界各國面臨的普遍問題。根據聯合國環境規劃署《2024年食物浪費指數報告》(Food Waste Index Report 2024) 指出,2022年全球零售、餐飲服務業及家庭中有高達10.5億噸的食物被浪費,這相當於每人每年大約浪費132公斤的食物。>