將AI代理人整合進雲端運算，朝AI化雲端生態邁進

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2025/07/10 第837期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份   科技新知 將AI代理人整合進雲端運算，朝AI化雲端生態邁進 SEO再進化！AI與對話式搜尋改變遊戲規則 AI催化包材印刷技術革命，可提升缺陷檢測準確率近一倍 Olio 推動綠色生活商機，媒合剩食及二手物品 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。 圖 1：AIOpsLab架構簡圖 資料來源：Shetty, et al., 2024 另外，同一團隊也在ArXiv網站上傳研究文章（Chen, et al., 2025），依據前述成果進行更深入的剖析，推出「代理人雲端介面（Agent-Cloud-Interface）」，並以雲端效能和偵錯測試為主軸，從Agent端經由中樞統籌模組，發動微服務的效能和錯誤測試，並在中樞統籌模組進行分析後，將測試結果回傳給Agent端；AI Agent可依據測試數據，進行雲端系統體質調校的建議，以便從源頭解決維運監控方面的問題，保障系統穩定性。 圖 1：AIOpsLab架構簡圖 圖 2：AIOpsLab測試情境與流程 資料來源：Chen, et al., 2025 【未來展望/挑戰】 藉由讓AI代理人幕後掌握雲端平台的開發維運作業，除了能省下人力和維護成本外，也能實現24小時不間斷監控，並藉由AI代理人輔助下，省下繁複的開發和改版的時間和流程；而AI代理人的潛力不止於此，甚至有機會隨著物聯網、邊緣運算、6G的普及，降低AI代理人的入手門檻，進而成為與使用者形影不離的隨身良伴，提升日常工作效率和步調，小兵立大功。 參考資料來源： Chen, Y., Shetty, M., Somashekar, G., Ma, M., Simmhan, Y., Mace, J., . . . Rajmohan, S. (2025, January 12). AIOpsLab: A Holistic Framework to Evaluate AI Agents for Enabling Autonomous Clouds. doi:10.48550/arXiv.2501.06706 Shetty, M., Chen, Y., Somashekar, G., Ma, M., Simmhan, Y., Zhang, X., . . . Rajmohan, S. (2024). Building AI Agents for Autonomous Clouds: Challenges and Design Principles. 2024 ACM Symposium on Cloud Computing (pp. 99-110). Redmond, WA: ACM. doi:10.1145/3698038.3698525 SEO再進化！AI與對話式搜尋改變遊戲規則 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�q 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 ... •美國消費者正減少吃零食、搭飛機甚至洗衣服 面對經濟前景的不確定性，愈來愈多消費者開始縮減支出。這樣的焦慮情緒，已經反映在多家美國大型消費品牌的銷售與獲利數據上。如百事公司周四下修全年財測，理由是消費者支出減少，加上全球關稅上升帶來的壓力，對這家飲料與零食大廠造成衝擊。 •桃園台地上的閃閃水晶 埤塘的前世，新生 從桃園機場起飛或降落時，探向窗外，一窪窪水塘錯落於綠地之間；天朗時，與周遭的農田相映成畫，若遇夕日，則在橘紅的光輝下閃著粼粼波光。這是桃園台地上的埤塘風光，也是桃園被稱為「千塘之鄉」的緣由。這些水塘，不只是風景，更是人類適應自然環境所形成的人文景觀。如棋盤般散布的埤塘，原初是為灌溉農地，百年來，承載著桃園與水共生的歷史與文化。

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