多數中小企業真正需要的，從來不是「最先進的 AI」，
而是一種能在現有資源下，用最省時方式導入，並且能實際落地的 AI 解法。
Vertex AI Agent Builder 是 Google Cloud 推出的企業級 AI Agent（AI 助理）建構平台，
可協助企業在無須自行訓練模型的情況下，快速打造各類以企業資料為核心的 AI 應用，
例如：
- AI 客服機器人
- 企業內部知識庫搜尋
- 基於公司資料的 RAG（檢索增強生成）應用
整體而言，凡是需要「可控、可擴充、以企業資料為核心」的 AI Agent 應用場景，
Vertex AI Agent Builder 都是相當合適的解決方案。
Vertex 相關名詞快速簡介：
- Vertex AI：Google Cloud 提供的整體 AI 平台（模型、資料、訓練、部署的基礎環境）
- Vertex AI Agent Builder：建構在 Vertex AI 之上的 企業級 AI Agent 建構工具，專門用來打造 AI 客服、企業內部知識庫、RAG（檢索增強生成）應用
- 本文所有功能、費用、實測與導入說明，皆以「Vertex AI Agent Builder」為主體。
Vertex AI Agent Builder 是什麼？
Vertex AI Agent Builder 是 Google Cloud 推出的企業級 AI Agent 建構服務，
讓企業在無須自行訓練模型的情況下，就能快速打造以「企業資料」為核心的 AI 應用。
可以將 Vertex AI Agent Builder 理解為一套由 Google 預先整合好的「企業級 AI 工具箱」，
將 AI 模型、向量搜尋、資安與合規機制一次到位，
讓企業專注於應用與流程設計，而非底層技術建置。
在實務上，Vertex AI Agent Builder 特別適合用於以下情境：
- 客服與支援流程自動化
- 內部知識與文件查詢
- 營運流程輔助與決策支援
- 資料分析助理
- 跨系統任務與工作流程執行
為什麼中小企業開始關注 Vertex AI Agent Builder？
在 Leadion AI 協助企業評估的過程中，常看到一個共同轉折點：
一開始用的是「看起來很方便的 AI 工具」，
但只要進入正式營運，就會遇到資料、資安與成本問題。
相較於單點式 AI 工具，Vertex AI Agent Builder 的定位非常明確：
讓中小企業在不養 AI 團隊的前提下，也能導入企業級 AI。
Vertex AI Agent Builder 有 4 個對中小企業特別重要的原因：
- 低進入門檻：新帳號即有免費抵用金，可低成本試驗
- 全託管平台：不需要自己維運模型或基礎架構
- 按用量付費：適合預算有限、需要控管成本的企業
- 工具齊全：從模型、資料、Agent 到部署一次到位
Vertex AI Agent Builder 在中小企業扮演什麼角色？
如果說 Vertex AI 是「工具箱」，
那 Agent Builder 就是讓工具真正動起來的那一層。
對中小企業來說，它的價值在於：
- 不用自己打造 RAG 架構
- 不用自己管模型與資安
- 可以直接把企業資料「接地」給 AI
- 從 POC 到正式上線，都在同一套平台內完成
換句話說，它讓 AI 專案不再只是實驗，而是能接到實際流程。
如何用 Vertex AI Agent Builder 解決企業痛點？
從「痛點 → 功能 → 解法」看懂它的真正價值
多數台灣中小企業在導入生成式 AI 時，遇到的不是技術問題，
而是「現有流程撐不住，但又不敢亂用 AI」的兩難狀態。
以下是 Leadion AI 在實務專案中，最常看到的三大中小企業痛點，
以及 Vertex AI Agent Builder 對應的解法。
Retrieval-Augmented Generation（RAG）原生支援
- 內建 向量搜尋（Vector Search）
- 可連接：
- PDF、Google Docs
- BigQuery
- Cloud Storage
- 回答內容可引用資料來源（Grounding）
- 大幅降低 AI 幻覺風險
企業級記憶與上下文管理（Memory）
- 支援 Session-based / User-based 記憶
- 可控、可清除，符合企業治理需求
- 適合：客服對話延續、內部助理長期互動
合規、資安與可治理性
- 資料不會用於訓練公開模型
- IAM 權限控管
- 符合企業法遵（適合金融、醫療、法務）
Low-code / Pro-code 皆可
- UI 設定 Agent（低程式）
- Python SDK 深度客製（高彈性）
- 可與 LangChain on Vertex AI 整合
Vertex AI Agent Builder 實測：台灣企業常見需求
情境一：內部知識庫 AI 助理（繁體中文 PDF）
需求
- 公司有大量：SOP、合約、教育訓練文件（繁中 PDF）
- 新人詢問成本高
實作方式
- 將 PDF 上傳至 Cloud Storage
- 建立 Vertex AI Search Index
- 啟用 Grounded Generative Answer
- 使用 Gemini Pro 回答
效果
- 回答可引用實際 PDF 條文
- 查詢速度 < 2 秒
- 可限制僅回應內部資料
情境二：客服自動化（Dialogflow CX 升級）
問題
- 傳統 Dialogflow FAQ 命中率低
- 使用者問法太多樣
解法
- Dialogflow CX + Vertex AI Agent Builder
- 將知識庫交給 RAG 處理
- 對話流程仍保留在 CX
優點
- 語意理解能力顯著提升
- 不必重寫整個客服系統
Vertex AI Agent Builder 免費嗎？費用怎麼算？
Vertex AI Agent Builder 採用「用多少付多少」的方式，費用由多個元件組成。
- 可以先用免費額度做 PoC
- 不用就不會持續扣費
- 成本取決於實際使用量，而不是綁約
對中小企業來說，風險比想像中低很多。
Vertex AI Agent Builder 主要費用結構
| 費用類型 | 計費方式 | 起步 / 重點價格 | 中小企業該怎麼看 |
| 免費試用 | 新帳號優惠 | $300 美元免費抵用金 | PoC 階段幾乎不用花錢 |
| 生成式 AI（文字 / 聊天 / 程式碼） | 依輸入＋輸出字元數 | 約 $0.0001 / 1,000 字元 | 小量測試成本極低 |
| 圖像生成（Imagen） | 依圖像或字元數 | 約 $0.0001 起 | 適合行銷素材初稿 |
| 向量搜尋（Vector Search） | 依資料量、查詢量 | 視資料規模而定 | 資料不大時負擔低 |
| Pipeline / MLOps | 每次流程執行 | 約 $0.03 / 次 | PoC 階段通常用不到 |
| 自訂模型訓練 | 依 CPU / GPU 使用 | 視算力與時間 | 可等成熟後再評估 |
Vertex AI Agent Builder 費用重點
- 按需付費，不用買年約或套裝：
只為實際使用的模型、計算與儲存資源付費 - 新客戶有 300 美元免費抵用金：
足夠完成多個 PoC，先驗證值不值得做 AI
Google_Cloud_Vertex_AI_費用詳細整理報告 - PoC 階段成本非常低：
文字、聊天、程式碼等生成式 AI
起步價約 $0.0001 / 1,000 字元 - 進階費用不是強制：
自訂模型訓練、MLOps 多半是「之後才需要」
多數中小企業前期用不到 - 可以在上線前先試算：
官方提供 Pricing Calculator，避免預算失控
不要問「AI 要花多少錢」，要先了解的是 「哪一個流程，現在最花人力？」
如果 AI 能：少請 1 個人或讓現有團隊少做重複工作，
那這筆費用通常 比你想像中划算很多。
Vertex AI Agent Builder 常見問題
Q1：Vertex AI Agent Builder 可以幫中小企業解決什麼問題？
最常被用來解決三件事：
- 客服一直重複回答一樣的問題
- 文件很多，但新人找不到答案
- 內部流程依賴特定人員經驗
Vertex AI Agent Builder 的價值不在於「AI 多聰明」，
而在於把企業資料接進 AI，減少重複人力工作。
Q2：Vertex AI Agent Builder 跟一般聊天機器人或 ChatGPT 有什麼不同？
最大的差別在「可控性與資料來源」。
一般 AI 工具可能會亂回答或引用不明來源，
而 Vertex AI Agent Builder 可以設定：
- 只使用公司內部資料回答
- 回答內容可追溯來源
- 資料不會外流、不用來訓練公開模型
這是中小企業在正式營運時最在意的差異。
Q3：Vertex AI Agent Builder 能幫忙查資料或找文件嗎？
可以，而且這正是很多中小企業最常用的功能。
常見問題包括：
- 哪一份文件有提到這個規定？
- 哪個方案或產品比較適合？
- 某個數據或比較結果是什麼？
AI 不是自己想答案，而是先查企業資料再回答。
Q4：Vertex AI Agent Builder 一定要寫程式嗎？
不一定。多數中小企業在初期可以透過：
- 視覺化介面
- 自然語言設定 Agent 行為
就完成 PoC（概念驗證）。
有工程團隊時，才再進一步用程式客製，不用一開始就養 AI 人才。
結論：中小企業 AI 導入的核心，是規劃如何落地
從實務來看，成功的中小企業 AI 專案，往往有三個共通點：
- 先解決一個明確痛點，而不是做大全套
- 先用低門檻工具驗證價值
- 確定有效，再逐步擴大投資
Vertex AI Agent Builder 的角色，正是支撐這種「循序導入」策略。
對台灣中小企業來說，AI 轉型不是技術競賽，而是經營決策。
那我要怎麼知道「我們公司最適合讓 AI 處理哪些問題」？
許多中小企業卡關的原因，不是 AI 不好用，
而是 一開始就選錯場景、用錯方式。
Leadion AI 的專業顧問團隊，專注在協助企業釐清：
- 哪些流程該交給 AI、哪些一定要保留人工判斷
- 如何在 效率、成本與風險 之間取得最佳平衡
- 如何在導入過程中 降低 AI 幻覺與誤用風險
我們實際協助的範圍包含：
- 數據分析與流程盤點：找出真正耗時卻可被優化的工作
- SEO 與內容弱點診斷：判斷哪些內容適合 AI 輔助、哪些必須人工把關
- AI 自動生成行銷優先事項：不是亂產內容，而是先做「該做什麼」的決策
重點不是「用 AI 做更多事」，
而是 用 AI 把對的事情做得更快、更安全！
