企業 AI Agent 的價值不在「更會聊天」，而在把自然語言目標轉成可執行工作：理解目標 → 規劃任務 → 找資料 → 調用工具／系統 → 執行 → 檢查 → 回報或等待批准。
原教材先用 12 大業務領域做場景盤點，再建議從高價值、低風險、結果容易驗證的流程開始。
從企業文件與制度中回答問題，必須能引用來源；資料不足時要明確說明，不能自行補足。
搜尋候選供應商、抽取條件並初步篩選，但正式邀標、供應商准入與下單仍保留人工批准。
抽取條款、比對範本與規則、提示風險，把法務時間留給判斷與談判。
核對發票、報銷單、PO 與合同，辨識金額不符、附件缺失與重複報銷；重點是完整稽核軌跡。
通常是 Computer Vision＋Agent＋MES／品質系統，把缺陷辨識與工單、批次、規則及後續處置串成流程。
讓自然語言成為可信企業資料的入口；數據事實與 AI 推論必須分開，所有數字可回到來源。
先找高頻、重複、資料充足、結果可驗證，而且失敗成本可控的流程。