企業導入生成式 AI 時，最常出現的疑問並不是模型能力是否足夠，而是「導入之後是否真的能成功落地」。實務上，多數 AI 專案完成部署後仍停留在測試或單點應用階段，難以進入日常營運流程，使企業無法有效累積長期使用價值。
思邁智能推出的 MaiAgent，正是以「讓 AI 助理真正落地」為核心理念設計的平台。除了整合多模型架構與高精準 RAG 技術，也將導入流程本身產品化，使企業在部署、調校與推廣使用的過程中都有可依循的標準方法，提升 AI 導入成功率。
◤ MaiAgent 企業級生成式 AI 平台產品架構圖
四項導入策略協助企業建立可持續運行的 Agentic AI 架構
針對企業在導入過程中的實際障礙，MaiAgent 透過高精準 RAG 技術、多模型整合能力與產品化導入方法論，協助企業逐步建立可長期運作的 AI 協作環境。
策略一：高精準 Agentic RAG 架構提升知識應用可靠度
MaiAgent 支援 GPT、Claude、Llama、Mistral、Gemini、DeepSeek 等超過 30 種大型語言模型，並可導入企業自備模型，使平台可依不同場景彈性部署。
透過以下技術組合：
- 語意智能切片（Semantic chunking）
- Rerank 重排序
- 混合檢索（Hybrid retrieval）
使知識回覆準確率最高可達 95%，有效降低生成式 AI 常見的幻覺問題。
策略二：Agent 自動化能力讓 AI 進入企業流程核心
MaiAgent 支援 MCP 與 Function Calling，可串接企業既有系統，並透過 Text-to-SQL 技術讓使用者以自然語言查詢企業資料，例如：
- Oracle
- MySQL
- PostgreSQL
- MSSQL
搭配 Canvas 技術，可即時生成視覺化分析圖表。
同時平台支援多模態 OCR 能力，可辨識包含名片、文件、發票、收據。並提供三種語音客服模式，使企業可依延遲需求與成本彈性調整應用架構。
策略三：三種部署模式滿足不同產業資料治理需求
MaiAgent 提供三種部署模式，使企業可依資安需求選擇適合架構：
- SaaS 公有雲部署（快速啟用）
- 私有雲部署（AWS／GCP／Azure 專屬環境）
- 地端部署（資料不離企業並支援離線運作）
其中地端模式可與 HPE GPU 伺服器整合，特別適用金融、政府與醫療等高資安需求場景。
平台同時取得：
- ISO 27001
- ISO 27701
雙重國際資安認證，確保企業資料治理合規性。🔐
策略四：產品化導入方法論讓 AI 上線成功率可被量化管理
MaiAgent 將導入流程設計為標準化平台能力，使企業能持續優化 AI 使用情況，而非僅停留在模型部署階段。
平台內建導入成功模組包括：
- 4–6 週快速上線流程
- Prompt 與知識庫調校後台
- 使用者採用率提升訓練方案
- 使用率追蹤儀表板分析
並透過三階段導入策略協助組織建立 AI 協作文化：
Step 1｜MaiGPT：建立員工日常 AI 協作習慣
Step 2｜AI KM：強化企業知識查詢與應用能力
Step 3｜Agent：推動流程自動化與智能代理運作
使 AI 從單點工具逐步轉變為營運支援平台。
應用成效：從模型部署走向可持續運行的企業 AI 協作模式
MaiAgent 已於政府、教育、金融、製造與醫療長照等多元場域完成導入，並形成實際應用成果。
例如：
1. 政府部門導入離島數位大腦 AI 導覽員與採購合規助手
2. 教育領域支援多所國立大學生成式 AI 平台建置
3. 製造業智能選購助手已於全球 15 國上線
4. 醫療長照服務覆蓋超過 1,200 家機構
此外，在中小企業場景中，也已應用於停車管理、旅宿服務與品牌客服系統，展現平台在不同產業情境下的導入彈性。
透過結合 HPE 高效運算架構與 MaiAgent 導入方法論，企業可在確保資料主權與運算穩定性的前提下，建立從硬體算力、模型平台到導入流程的一體化 AI 完整方案：
◎ 硬體層（HPE）：高性能運算伺服器 + 專業級 GPU加速器，確保大型語言模型穩定運行。
◎ 軟體層（MaiAgent）：95% RAG 精準度 + 產品化導入方法論，確保 AI 真正被使用。
◎ 導入服務層（聯合）：4-6 週快速上線 + 使用率追蹤儀表板，確保導入成功可衡量 此整合方案特別適合對資安與導入成功都高度要求的金融、醫療、製造產業，讓企業在確保資料主權的同時，獲得「不只上線，更真正在用」的 AI 轉型成果。
使生成式 AI 不僅完成上線，更真正融入日常營運流程，成為可長期持續運作的智慧協作能力。
