本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。整理本章最完整的製造業正式案例。
本案例是原書第 4 章正式製造業實作案例的總覽。
原書把製造生命週期分成原料採購、進料物流、生產規劃、製造、品質控制、出貨物流、顧客回饋與支援七階段。圖 4-5a、4-5b 共列出十四個代理；原書認為用單一代理執行全部階段會沒有效率、不實際且無法擴充，因此拆成模組化任務代理。
| 階段 | 活動 | 對應代理 |
|---|---|---|
| 原料採購 | 尋找供應商、議約、庫存與採購單 | 供應商配對、價格預測 |
| 進料物流 | 原料運輸追蹤、收貨與儲存 | 物流最佳化、庫存預測 |
| 生產規劃 | 排程、資源配置、成本與時程估計 | 資源配置、需求預測 |
| 製造 | 機械操作、組裝、即時品質監測 | 預測維護、流程最佳化 |
| 品質控制 | 缺陷檢查、法規遵循測試 | 缺陷偵測、法規遵循監控 |
| 出貨物流 | 包裝、出貨、配送追蹤 | 貨運追蹤、路線規劃 |
| 顧客回饋與支援 | 蒐集回饋、處理問題與退貨 | 情緒分析、問題解決 |
在 Excel 建立七階段流程表，為每個活動記錄代理、輸入、輸出、依存關係與人工核准；AI 可找出階段間交接缺口。
原書明確提供 7 個階段與 14 個代理。此處只做逐項計數，未補造績效結果。
十四個代理不表示十四個都必須使用大型語言模型（Large Language Model, LLM）。原書反對把 LLM 硬套到可由統計模型、規則引擎或函數完成的任務。
請依七階段與十四代理表建立流程順序，標示每個代理的前一階段輸出與下一階段接收者；不得新增代理。