AI聊案例2025.12.15---台北市長問"AI對話"如何構建一個專屬的 「市政 Agent 藍圖」. "AI對話"的回答策略是什麼.讓"AI代理"執行是什麼.

 AI聊案例2025.12.15---台北市長問"AI對話"如何構建一個專屬的 「市政 Agent 藍圖」.

"AI對話"的回答策略是什麼.讓"AI代理"執行是什麼.

Q:台北市長問"AI對話"如何構建一個專屬的 「市政 Agent 藍圖」.

"AI對話"的回答策略是什麼.讓"AI代理"執行是什麼.

AI:

要構建一個專屬的「市政 Agent 藍圖」，

我們必須將其視為一個從「感官」到「大腦」再到「手腳」的完整系統。

這不只是一個聊天機器人，而是一個能夠自主決策、調用資源並完成行政任務的數位官員。

以下是構建「市政 Agent」的五個核心階段藍圖：

 第一階段：數據底座與「市政知識庫」 (Knowledge Foundation)

AI 代理的聰明程度取決於它能讀取什麼資料。

* **動態數據接入： 整合 1999 市民熱線、交通即時監控 (CCTV/感測器)、公共基礎設施狀態。

* **靜態法規結構化： 將複雜的都市更新法規、社會福利申請條例、行政公文轉化為 AI 可讀取的向量資料庫 (Vector DB)。

* **數據脫敏與隱私：建立嚴格的數據護欄，確保市民個人隱私在處理過程中不被外洩。

 第二階段：大腦建模與「行政推理」 (Reasoning & Decision)

這部分決定了 Agent 如何理解市長或局處首長的指令。

* **角色定義 (Persona)：** 設定 Agent 的職權範圍與語氣（如：交通管理代理、災害應變代理）。

* **思維鏈 (Chain of Thought)：訓練 AI 將複雜任務（如：改善特定路口擁塞）拆解為：分析數據 → 找出主因 → 提出方案 → 模擬結果。

* **多代理協作 (Multi-Agent System)： 建立不同功能的 Agent。例如「工務局 Agent」與「交通局 Agent」能自動對話，協調修路時間避開尖峰時段。

 第三階段：工具與 API 聯動 (Tools & Function Calling)

這是 Agent 與現實世界互動的「手腳」。

* **自動化流程 (RPA)：** 讓 AI 有權限操作現有的公文系統、發送簡訊通知、或更改電子看板資訊。

* **外部 API 整合： 介接天氣預報、地圖導航、電力負載等外部數據，提供環境感知能力。

* **閉環執行： 獲得授權後，Agent 可以直接執行動作（如：自動發布低溫關懷簡訊給弱勢族群）。

第四階段：行政合規與監督機制 (Human-in-the-loop)

市政服務不能完全交由 AI，必須有人的監督。

* **分級授權： 低風險任務（資訊查詢）由 Agent 直接執行；高風險任務（發布警報、預算建議）需經由相關負責人員點擊確認。

* **可解釋性報告： AI 執行任何決策後，必須附帶「推理路徑」，說明為何做出此建議，以供審查。

 第五階段：場景落地（應用實例）

您可以先從以下三個高價值的場景切入構建：

1. 智慧交通調度 Agent：

* 輸入： 監測到內湖某路段車流量異常。

* 執行： 自動分析最近的號誌時制，建議交控中心延長綠燈 15 秒，並同步在地圖 App 發布繞道通知。

2. 都更與法規諮詢 Agent：

* **輸入： 市民詢問「我的老宅是否符合都更獎勵？」。

* **執行： 自動抓取地籍圖、建管資料與最新法規，30 秒內產出個人化的試算報告與申請流程引導。

3. 災害應變指揮 Agent：

* **輸入： 強震或強降雨警報。

* **執行：自動清點避難所物資、聯繫各區里長、彙整損害回報，並生成一份給決策者的即時資源配置清單。

*建構藍圖的下一步建議：

如果您要啟動這個項目，建議採取 「小步快跑」 策略：

1. **選定試點： 挑選一個數據最完整、流程最標準的局處（如：研考會 1999 或 交通局）。

2. **概念驗證 (PoC)： 建立一個能調用內部的「知識 Agent」，先協助內部官員快速檢索公文與法規。

3. **擴張權限： 待 AI 推理穩定後，再開放 API 權限，讓其執行自動化行政流程。