1. 案例定位

依原書 Wave 2 agents 示例,建立只回答特定政策與程序的有限知識 agent。

2. 學習目標

能用有限、權威的 knowledge source 建立可在 Teams 中使用的專門 agent。

3. 案例情境

原書建議 operations team 建立 agent,knowledge source 限定為單一 SharePoint document library,內含相關 policies and procedures,再發布到 Microsoft Teams。

4. 開始資料

設計項目 原書做法
使用部門 Operations team
任務 回答 policies and procedures 問題
Knowledge scope 單一 SharePoint document library
使用入口 Microsoft Teams
回覆要求 回答問題並引用對應 policy source link

5. 分析方法

先把知識來源範圍縮到權威文件庫,再測試正常問題、超出範圍問題、過時政策與權限限制。

6. 計算結果

本案例沒有原書量化數據;重點是 knowledge grounding 與 scope control。

7. 結果分析與管理解讀

有限知識範圍可以降低 agent 自由發揮的空間,但政策文件本身仍需版本治理。若來源過時,agent 可能忠實地回答過時內容。

8. 人工智慧提問詞

只根據指定 SharePoint policy library 回答問題,每次都附來源連結;若文件庫沒有答案,直接說明資料不足,不要使用一般知識補答。

9. 思考/假設情境

問題: 若政策庫中有兩版互相衝突的文件,agent 應自行選新版嗎?

參考解答: 不應只靠生成判斷;需依 metadata、版本治理或權威文件規則確認,並在衝突未解決時標示。

10. 資料說明