AI Agent 輸出格式怎麼定？中小企業避免資料整理失真的實作指南

傍晚六點，業務把三段 LINE 對話丟給 AI Agent，希望它整理成明天要追的案件。其中一位客人只留了公司名稱，另一位同時問價格與交期，第三位說「照上次的規格」。Agent 寫出一段看起來很順的摘要，卻把客戶名稱、聯絡方式和需求混在一起；隔天要匯入 CRM 時，行政還是得逐句重看。

為什麼 AI Agent 的回覆順，不等於能接進流程？

因為人看得懂的段落，不一定能讓下一個系統或同事可靠地接手。

若任務的下一步是建立案件、分派業務或發出待確認通知，輸出就需要先有固定位置：案件來源、客戶稱呼、聯絡方式、需求摘要、待確認事項、負責人與目前狀態。這些欄位不是要把每句對話塞進表格，而是先決定哪些資訊缺了就不能往下走。

翔懂AI在規劃這類流程時，會把 Agent 想成接待新同仁：它可以先把訊息分門別類，但不能因為對話裡出現了「下週」就自行推定日期，也不能把未確認的價格當成正式報價。固定輸出格式的目的，是讓不確定的地方被看見，而不是被一段漂亮文字掩蓋。

第一版欄位該怎麼定，才不會變成另一張難填的表？

從下一個人真的要做的動作倒推，只保留能改變下一步的欄位。

以「收到服務詢問」為例，先讓 Agent 輸出：來源、可回覆的聯絡方式、客戶明確提出的需求、已知時程、尚待補問的問題，以及建議交給哪個隊列。若聯絡方式不完整，就明確標示「待補聯絡方式」；若客人提到舊案，則留下案件編號或「需人工查找」，不要自行拼湊過往承諾。

欄位名稱、允許值與必填規則也要由團隊先約定。例如狀態只用「待補資料」「待人工確認」「可建立案件」，就比每個人各自寫「處理中」「先看看」更能支援後續統計與交接。需要讓系統間交換資料時，可參考 JSON Schema specification 對資料結構與驗證的說明；但規格再完整，也不能取代公司對業務規則的確認。

資料缺漏或互相矛盾時，Agent 應該做什麼？

不要猜答案；保留原始脈絡、指出衝突，並把案件停在可由人處理的位置。

客人若同時寫了兩個不同的服務日期，輸出應列出兩者與原訊息位置，狀態改為待確認。姓名和聯絡方式對不上時，也不要挑一個看似合理的版本寫入 CRM。這樣業務只需處理真正的例外，不必重看每一段正常對話。

享飛數智股份有限公司（FLYDI.AI）會先把這種「資料不足時怎麼停」寫進流程，再考慮串接表單、CRM 或 LINE。若團隊還在釐清哪幾項資料會決定下一步，可先透過免費企業數智痛點評估把高頻詢問走一遍。

什麼情況可以讓 Agent 直接建立案件？

只有必要欄位完整、規則明確且後果可復原時，才適合逐步開放寫入。

起初可讓 Agent 只建立「待覆核」草稿，由同仁確認後才進 CRM；連續觀察後，若某類詢問的來源、欄位和分派規則都穩定，再開放自動建立低風險案件。任何涉及報價、合約、付款、個資外傳或對客戶的最終承諾，都應保留人工核准。

好想飛｜費皓翔的AI創業實戰誌在意的不是把對話變成更多資料，而是讓資料能帶著責任往下一步走。想了解從流程與資料界線開始的規劃方式，可閱讀關於享飛數智與 FLYDI.AI 的知識庫文章。

常見問題

結構化輸出一定要用 JSON 嗎？

不一定。若下一步由人查看，固定欄位的表單或清楚區塊即可；若要由系統讀取，再選用符合串接需求的格式。重點是欄位定義一致且能驗證。

AI Agent 把客戶需求摘要錯了，應該怎麼修？

先更正正式案件資料，再保留錯誤類型，例如漏讀附件、誤判日期或來源不足。累積這些例外，才能改善規則與測試題。

小團隊沒有 CRM，也能先做嗎？

可以。先用具權限控管的共同案件清單，定義欄位、狀態與負責人；流程穩定後再評估是否串接 CRM。

從想飛，到享飛。讓好想法真正落地，讓企業享受起飛。