您的企業需要 AI 代理解決方案，但眼前有個關鍵決定：該採購現成的解決方案，還是投入時間與資源自行開發？
這個問題常讓決策者困惑，因為沒有一體適用的答案。重要的是要了解，擴展 AI 解決方案比表面上看起來更昂貴、也更具挑戰。隨著 AI 在商業上的應用快速成長、機會遍地，許多企業倉促投入專案。88% 的 AI 試行專案最終都未能走到正式上線。
在您的企業或團隊決定採購或自建之前，先深入了解各自的優點與陷阱。
自建 AI 代理在真實環境中舉步維艱
自建解決方案或許能在受控環境中完成任務，卻比不上商用代理：後者採用最新的大型語言模型（LLM），並擁有持續迭代與維護的工程資源。自建代理的回答品質往往較低，因為其使用的檢索增強生成（RAG）在文件搜尋量增加時效果會下降。
Klarna 選擇打造純 AI 的客戶支援平台，就是凸顯自建挑戰的近期案例。OpenAI 協助他們開發了這個 AI 代理平台。幾個月後，客戶因系統產生的支援回覆品質不佳而感到不滿。部署之後，OpenAI 無法再提供進一步的工程支援來有效管理平台。Klarna 正重新招募真人客服來收拾殘局。
價值實現速度：採購的優勢
自建與採購最明顯的差異之一，在於達到可衡量價值所需的時間。Gartner 指出，內部專案通常約需 8 個月才能進入正式環境。若再加上設計資料管線、建置基礎架構與整合解決方案的時間，時程還會拉得更長。
供應商並不需要面對這麼多問題。McKinsey 指出，使用成熟的 AI 平台可將部署速度提升 10 倍。Maven AGI 的客戶只需數天或數週即可上線，而非數個月。
了解完整的總持有成本
即使已具備基礎架構與內部工程團隊，自行打造 AI 代理平台仍有可觀的機會成本。工程團隊必須放慢甚至暫停核心產品的開發，將工程、設計與產品資源轉向打造內部代理。每一個花在這套基礎架構上的衝刺週期，都是沒用來推進核心產品、取悅使用者，或推出帶動成長與營收之功能的衝刺週期。
在缺乏工程資源與基礎架構的情況下從零開始，挑戰相當大。光是工程人員薪資，每年就達 380,000 至 530,000 美元，還不含福利。營運與雲端服務每月通常需花費 5,000 至 20,000 美元。此外，資安稽核可能讓開發時程再延長 9 至 18 個月。第一年成本總計往往達 1,000,000 至 2,000,000 美元，而維護、模型更新、法規遵循與擴展等持續支出，可能讓每年成本達到 500,000 至 1,000,000 美元甚至更高。
何時自建才具策略意義
對於研發預算充足、工程人才濟濟的企業而言，自建 AI 代理平台是可行的選項。Bloomberg 和 JPMorgan Chase 等企業就針對自身專有資料與工作流程開發了 AI 模型，成果亮眼。
自建內部平台的優勢之一，是能完全掌控客製化、功能與使用者體驗。AI 是這些企業競爭優勢的關鍵要素，其組織架構也是為支持長期投資而設計。但這通常是例外，而非常態。
為何許多企業選擇混合做法
許多大型企業正採取混合做法，將可靠的供應商平台與客製元件整合。這項策略既能發揮供應商解決方案的優勢，又能將內部工程投入降到最低。
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對企業而言，採購代理式 AI 解決方案或採取混合做法，是最有效的策略。立即與 Maven 團隊洽談這兩種選項，並預約展示。
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