我們通常會花上好幾個小時打造一個 AI Agent：上傳產品規格、常見問題、教育訓練文件，再寫下指示，要求 AI 保持專業、不要做出無法兌現的承諾，遇到複雜問題時要建議客戶預約諮詢。
接著，我們會在測試區試幾個常見問題，例如「你們的收費怎麼算？」或「可以退款嗎？」Agent 處理得很好，回答清楚又準確。於是，我們把聊天套件放上網站、串接 WhatsApp，然後正式上線。
最後，我們只能希望它一切順利。
只靠運氣的風險
只測試十個或二十個問題遠遠不夠。那些通常只是我們想得到的簡單問題。客戶會問出幾千個我們完全沒預料到的問題：邊界案例、奇怪問法，甚至還沒問問題就先抱怨一通。
大型語言模型具有機率性。再好的 system prompt 也無法保證每次行為都完美；它只是一組指引。要真正知道 Agent 會怎麼回答，唯一的方法就是徹底測試。當你的專業聲譽可能受影響時，不能只靠運氣。
業界標準解法：評估
我們該如何在客戶接觸 Agent 之前，確認它的行為是否正確？在軟體工程與 AI 團隊裡，答案是評估，也就是 eval。每個嚴肅的 AI 團隊都會用 eval 來提高系統可靠性。
具體做法是：寫下一個真實的情境，也就是客戶可能讓 Agent 面對的狀況；再搭配一個判斷，定義好回答必須包含或避免什麼。接著，把它拿去實際測系統。例如：
情境： 客戶詢問一項我們沒有提供的服務。
判斷： Agent 必須清楚說明我們沒有提供該服務，建議最接近的替代方案，且絕不能捏造價格。
情境： 客戶對訂單延遲感到生氣。
判斷： Agent 必須先安撫對方的情緒，查詢訂單狀態，且絕不能使用「我了解你的感受」這種敷衍的客套話。
然而，過去要執行 eval 往往需要工程團隊、技術基礎架構，以及複雜的試算表。對使用 no-code 平台的領域專家來說，這並不實際。
我們的做法：情境與判斷
現在你不一定需要工程團隊，也能建立這樣的評估迴圈。AI 可以讀取你的知識庫、草擬真實情境、提出判斷標準，並找出 Agent 失敗的位置。它也能協助診斷失敗的原因：是缺少文件、指示互相矛盾，還是 Agent 的用詞不夠恰當。
工作流程非常明確：
這個流程發生在正式上線之前。不是等事情出錯之後，也不是等客戶抱怨之後才做。
你的專業，從這裡進入系統
你可能會覺得建立這些測試很花時間。但實際上，審查 AI 產生的範例並確認標準，通常比從零寫出 200 個情境容易得多。你的工作是判斷：「對，這樣可以」，或是*「不，這裡要改」*。
少了這個步驟，你的 Agent 很容易變得制式。你的判斷會把你自己的商業標準寫進系統：客訴要怎麼處理、哪些界線不能越過、什麼情況要轉交真人。你的專業才是差異化來源，而判斷就是把專業放進系統的方法。
我們的上線策略：穩健起步，安心擴大
你不需要在上線第一天就涵蓋所有情況。一開始，先讓 Agent 處理最常見的 20 到 30 個問題就好。這些通常佔了客服工作量的絕大部分。
對於已驗證情境之外的任何問題，請設定真人轉接機制。Agent 不猜、不自由發揮，只說：「讓我幫你轉接合適的同事。」
隨著時間推移，你可以：
- 回顧那些轉交給真人的對話
- 為它們建立新的情境
- 驗證 Agent 能正確處理
- 安全地擴大 Agent 的服務範圍
結語
這樣的機制能讓你少花時間回答重複問題，把心力放在改善系統。需要人類判斷的困難案例仍由你處理；重複性的工作則交給 AI Agent，並且嚴格依照你的標準執行。
我們相信，打造可靠 AI Agent 最常缺少的關鍵一步，就是系統化的行為驗證：真實情境、清楚判斷，以及一套能在客戶依賴它之前反覆檢查的方法。
如果你正在打造會直接服務客戶的 AI Agent，可以免費開始使用 Codeer 或預約示範，看看行為驗證實際如何運作。