引言
想像一下，您正在使用 AI 助理處理公司的重要通訊—例如回覆電子郵件、起草新聞稿或管理活動邀請。現在，想像一下如果該 AI 助理給出錯誤答案或離題胡言亂語。這情況可不太理想，對吧？
事實是，許多 AI 模型偶爾會「產生幻覺」，生成不合理或不以事實為基礎的回應。雖然這在休閒對話中可能很有趣，但當您代表企業溝通時，這就成了嚴重問題。這就是為什麼我們 Adastra 團隊致力於創建一個不僅能準確、安全地回應，還能聽起來友好且人性化的 AI 代理。
問題
傳統 AI 模型通常面臨以下困難：
- 回答不準確： 它們可能生成隨機或不正確的回應。
- 記憶有限： 由於上下文窗口限制，它們會忘記先前的互動。
- 成本高昂： 下一代「推理」模型雖然功能強大，但運營成本可能非常高。
對於需要將 AI 用於日常任務的企業—例如公關、活動規劃和客戶互動—不可靠或成本高昂的解決方案都是不可接受的。
機會
儘管面臨這些挑戰，由於模型設計的突破，2025 年被譽為「AI 代理之年」。OpenAI 和 Deepseek 等公司正在開創新方法，如**「測試時計算」或「思維鏈」**（在這裡閱讀更多關於該概念的信息）。
這裡有個問題：這些先進的解決方案可能會帶來高昂的價格標籤—有時比早期 AI 模型貴十倍。這讓包括我們在內的許多團隊尋求替代方式，以在不過度支出的情況下獲得高質量結果。
我們的方法：模型 + 數據 + 工具 + 提示
我們發現，構建有效的 AI 代理不僅僅是擁有最先進的模型。而是結合正確的部分：
- 優質模型： 大型語言模型 (LLM) 處理核心語言理解和生成。
- 數據和工具： 相關數據提供上下文，加上 AI 可以調用的外部「工具」（如數據庫或活動排程系統）。
- 提示工程： 精心設計的提示引導 AI 行為並保持其專注。
通過開源社區，我們發現了兩個卓越的資源：
有了這些工具，我們讓 AI 代理能夠「內部思考」並在長時間對話中保持上下文，而無需重複發送大量文本給模型。
實際解決方案
1. 增強記憶（使用 mem0）
傳統 AI 模型有有限的「上下文窗口」，這意味著如果對話太長，它們會忘記之前的部分。使用 mem0，我們在外部存儲對話的重要部分。當我們需要回憶某個要點時，mem0 檢索相關信息並將其重新輸入 AI 模型。
這種方法確保我們的 AI 代理「記住」細節—如利害關係人姓名、活動日期或任何特定請求—而不會增加計算成本。
2. Thinking Claude 提示模板
受「思維鏈」啟發，Thinking Claude 模板指導 AI 在給予明確、精煉的回應前私下概述其推理步驟（我們稱之為「思考」階段）。此過程顯著減少錯誤並使最終輸出更加連貫。
因此，我們的 AI 代理不是提供匆忙的「一次性」答案，而是實質上「花時間思考」然後回應。
3. 工具整合
我們還定義了一個工具界面，AI 可以在需要額外數據時調用—例如驗證活動時間表或查詢利害關係人信息。這些工具在幕後運作，提供 AI 在形成答案時可以使用的實時數據。
結果
- 更準確的回應： 通過將 mem0 的記憶層與逐步提示相結合，我們大幅減少了 AI 幻覺。
- 類人互動： 用戶反映對話感覺更自然—就像與真實傾聽並記住細節的人交談。
- 成本效益： 我們通過利用開源工具和巧妙的提示策略，避免了與下一代「推理模型」相關的更高費用。
- 更佳可靠性： 檢查 AI 的隱藏「思考步驟」向我們展示其如何得出結論，使我們對最終輸出更有信心。
親自嘗試
我們相信 AI 代理應代表您公司的價值觀—可靠、知識淵博且平易近人。如果您對這如何運作感到好奇，我們邀請您探索我們的儀表板 Adastra。
無論您是管理跨國公司的公關還是規劃本地社區活動，我們的 AI 代理都將為您提供支持。我們很樂意聽取您的反饋和關於如何讓它變得更好的想法。
結論
打造一個「先思考再說話」的 AI 代理已經改變了我們系統處理企業和活動通訊的方式。通過結合 mem0 的長期記憶與 Thinking Claude 的逐步推理模板，我們創建了一個既可靠又具成本效益的解決方案。
如果您對我們的方法有任何疑問，或想討論它如何為您的組織工作，請通過我們的平台或與我們的團隊聯繫。我們始終熱衷於與您一同探索 AI 的未來！
參考與延伸閱讀：
- 思維鏈提示論文 (arXiv)
- mem0 文檔 – 開源記憶層
- Thinking Claude – 提示工程模板