Frasertec AI Bootcamp 紀實 (四)：應對複雜挑戰，構建多元化 AI 工具協同策略

在 [AI Bootcamp 紀實 (三)] 中，我們確立了「架構先行」的核心原則，為開發流程帶來了前所未有的穩定性。然而，當我們滿懷信心地將這套方法論應用於一個模擬的、極度複雜的場景時，我們觸及了單一 AI 工具的能力邊界，並由此開啟了對「AI 協同作戰」的全新探索。

當一個 AI 不足夠時：一個真實的複雜挑戰

我們給團隊設定的挑戰是：開發一個「智能商機推薦」模組。這個模組需要：

1. 讀取一份非結構化的客戶查詢郵件。
2. 從郵件內容中，精準識別出產品型號、數量和潛在的預算。
3. 調用公司內部的產品數據庫，檢查庫存狀態。
4. 根據客戶過去的購買歷史，推薦一到兩個相關的升級產品。
5. 最後，生成一封專業、個人化的回覆郵件草稿。

我們最初嘗試將整個任務交給我們最擅長的單一 AI 開發工具。結果，它在第一步「讀取郵件內容」上表現出色，但在第三步「檢查庫存」和第四步「智能推薦」上開始出現偏差。它無法穩定地與數據庫進行複雜的交互，推薦的邏輯也顯得生硬。

從「AI 使用者」到「AI 指揮家」

這個瓶頸，讓我們意識到一個關鍵問題：沒有任何一個 AI 工具是萬能的。 就像一個工具箱，鎚子不能代替螺絲批。我們的角色，必須從一個試圖用一把鎚子解決所有問題的「使用者」，進化為一個懂得為不同任務、挑選最合適工具的「指揮家」。

Frasertec 的專業精神，不僅在於掌握技術，更在於深刻理解每種工具的邊界，並靈活地將其組合。我們的實踐迅速轉向以下策略：

1. 建立「AI 樂團」—— 評估並組合工具
   

   我們不再尋找「最好的 AI」，而是為特定任務尋找「最對的 AI」。

   • 自然語言處理 (NLP) AI：專門負責第一步，精準解析郵件中的人類語言。
   • 數據庫交互 AI：專門負責第三步，將解析出的需求轉化為精確的數據庫查詢指令。
   • 邏輯推理 AI：專門負責第四步，根據查詢結果和客戶歷史，執行推薦算法。
   • 文本生成 AI：專門負責最後一步，將所有結果整合成一封通順、自然的郵件。
2. 設計「樂譜」—— 建立協同工作流
   

   我們設計了一套跨工具的「工作流」，將複雜任務像流水線一樣解構。上一個 AI 的輸出，會被自動格式化，成為下一個 AI 的標準輸入。這確保了整個「樂團」的演奏是和諧一致的。

3. 靈活應變—— 攻克技術瓶頸
   

   當某個環節的 AI 表現不佳時，我們能迅速將該任務切換給後備的另一款工具，確保整個項目的進度不會因此停滯。

結論：以組合策略，應對世上沒有的「標準答案」

這次攻堅經驗，是我們整個 Bootcamp 中最寶貴的財富之一。它證明了，真正的專業 服務 能力，不是盲目地追求某個單一的「超級 AI」，而是具備駕馭多元化工具、以靈活的組合策略去應對現實世界中各種複雜、甚至非標準化問題的智慧。

我們不僅僅是利用 AI，我們更致力於成為 AI 技術的「指揮家」。這份寶貴的經驗，將極大豐富我們解決方案的深度與廣度，確保無論您的需求多麼獨特，我們都有信心、有能力為您譜寫出最完美的解決方案。