（2025年11月14日更新）OpenAI 近期發佈了一份文件談推理模型的最佳實踐方法，從這篇文章可以整理出「如何選擇適合 AI 代理 (AI Agents) 的模型？」
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices
1. AI Agents 的核心需求
在企業導入 AI 代理 (AI Agents) 時，選擇合適的模型至關重要。不同的 AI 代理需要不同的能力，例如：- 決策與推理：處理模糊資訊、分析多步驟任務。
- 快速執行與低延遲：即時回應用戶需求，如數據提取、任務執行。
- 長期學習與自適應：根據企業 SOP（標準作業程序）與資料不斷優化。
根據 OpenAI 的推理指南，企業在選擇模型時可依照 AI 代理的應用場景來決定使用 推理模型 (o-Series) 或 GPT 模型 (GPT-4o, GPT-4o mini)。
2. 推理模型 (o-Series) vs. GPT 模型 (GPT-4o)
🔹 推理模型 (o-Series)：適合 AI 代理決策與策略規劃
- 適用於高準確度決策場景，如法律、財務、工程、企業策略規劃。
- 能夠處理模糊資訊，推理出最佳行動方案。
- 適用於跨文件分析、數據整合與智慧決策。
- 具備視覺推理能力，可處理圖表、低品質圖片。
應用案例：
- 企業財報分析 AI → o1 發掘隱藏的「控制變更」條款。
- 法律合約審查 AI → o1 整合多個文件找出潛在風險。
- 智能 SOP 管理 AI → o1 分析 SOP 並自動建議最佳化流程。
🔹 GPT-4o / GPT-4o mini：適合任務執行型 AI 代理
- 低延遲、高效能，適合即時處理簡單任務。
- 擅長內容生成、資料提取、用戶對話等應用。
- 成本較低，適合需要大規模部署的 AI 應用。
- 可與 o-Series 結合，作為決策 AI 的執行模組。
應用案例：
- 客服 AI 代理 → GPT-4o 快速回答客戶問題。
- 數據整理 AI → GPT-4o 從報表中提取關鍵資訊。
- 內容撰寫 AI → GPT-4o 生成行銷文案、技術文件。
3. 如何為 AI 代理選擇合適的模型？
最佳做法：混合使用兩種模型
- 推理模型 (o1) 負責決策，GPT-4o 負責執行。
- 例如：AI 工作流程管理 → o1 計劃流程，GPT-4o 執行。
4. 最佳提示 (Prompt) 實踐
在開發 AI 代理時，設計合適的提示 (Prompt) 可以顯著提升效能。
✅ 推理模型 (o-Series) 提示最佳實踐
- 簡單明確：避免冗長，讓模型理解核心目標。
- 避免「逐步思考 (Chain of Thought)」：o-Series 本身已內建邏輯推理能力，無需額外指示。
- 使用分隔符號 (Delimiters)：例如 Markdown (
###)、XML (<section>...</section>)，以區分不同部分。 - 先試「零樣本 (Zero-shot)」，再試「少樣本 (Few-shot)」。
- 具體限制條件：明確告知 AI 代理應遵守的條件，如「請在 $500 內推薦最佳解決方案」。
- 設定成功標準：鼓勵模型持續優化答案，直到滿足期望標準。
✅ GPT 模型提示最佳實踐
- 清楚描述輸出格式 (JSON, 表格, Markdown)。
- 給予角色設定：「你是一個市場分析 AI，請撰寫競爭對手報告。」
- 控制字數與語氣：「請用簡潔的語言總結 100 字內。」
- 少樣本學習：提供範例讓模型學習類似的回答。
5. AI Agents 的混合模型架構
企業 AI 轉型的最佳做法是混合使用推理模型與 GPT 模型。
- 🛠 計劃 & 決策 → o-Series (o1)
- ⚡ 執行 & 生成 → GPT-4o
應用案例：企業 AI 代理管理平台
Intellicon AI Agent Hub 透過 o-Series 規劃企業 AI 代理的 SOP，並讓 GPT-4o 負責執行具體任務，如自動回覆客戶查詢、撰寫報告、數據整理等。
這樣的AI 人機協作模式，讓企業可以靈活部署 AI 代理，加速業務流程，並確保決策的準確性。
6. 結論：如何選擇適合的 AI 代理模型？
- 如果你的 AI 代理需要決策、規劃、處理模糊資訊 → 選擇 o-Series (o1)。
- 如果你的 AI 代理需要快速執行明確的任務 → 選擇 GPT-4o。
- 最好的方式是兩者結合，推理模型決策，GPT 模型執行。
透過 Intellicon AI Agent Hub，企業可以從 SOP 梳理、數據清洗到提示詞撰寫，逐步掌握 AI 代理的開發與運營，真正實現「AI 人機協作」的智慧轉型。
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