內容創作者、品牌行銷團隊甚至技術寫手深知,「修文」往往比「寫文」更艱辛。隨著產品更新、服務升級及 API 改版,企業規模一旦擴大,要保持所有內容準確、最新且合規,絕對是一場長期的「資訊維護戰」。
AWS(Amazon Web Services)近日發表頗具代表性的應用方案:利用 Amazon Bedrock AgentCore 與開源 SDK Strands Agents,建立一套「多智能代理(Multi-Agent)」自動化內容審核流程,目標是協助企業與內容團隊自動檢查、驗證及更新各類文件內容,範圍涵蓋技術文件、知識庫、產品介紹到行銷素材。
傳統內容審核效率低且成本高
大型企業往往同時維護成千上萬篇內容,包括產品型錄、技術文章、支援文件及內部知識庫。然而這些內容經常需要人工審視及交叉驗證,才能確保沒有過期資訊。
根據麥肯錫(McKinsey)研究,如果在知識型工作中導入生成式 AI,例如進行內容審查與品質管控,生產力平均可提升 30% 至 50%。德勤(Deloitte)報告亦指出,AI 驅動的內容審核不但能提高準確度,還能降低營運風險。
AWS 多 Agent 方案:三大 AI 分工合作

AWS 方案基於 Amazon Bedrock AgentCore,內建三個專門的 AI 代理(Agent),以「流水線」方式協作,每個 Agent 負責不同階段任務:
- 內容掃描 Agent:
首先負責讀取與分析原始內容,找出可能過期或需驗證的技術資訊,並標記位置與類別。 - 資料驗證 Agent:
透過連接 AWS 官網文件或其他權威資料庫,逐項核對內容真實性,例如版本號、功能可用性、指令語法或定價限制。 ✅ 例如原文寫「Bedrock 只在 us-east-1、us-west-2 開放」,Agent 會查詢最新文件並回報實際已擴展至歐洲與亞洲多區,屬於「部分過期(Partially Obsolete)」。 - 建議生成 Agent:
收集驗證結果後,將錯誤或過期資訊轉化為具體修改建議,方便創作者或文件團隊直接更新內容。
單一架構支援多種用途
雖然文章示例針對技術網誌審查,但這套三階段 AI 工作流程(Workflow)幾乎可通用於各類內容:
- 市場行銷:定期檢查產品資料、宣傳語句是否過期或違反法規;
- 客戶服務中心:確認 FAQ 與知識庫內容是否與最新政策同步;
- 法務及合規部門:識別法律聲明、條款等是否符合新法規要求。
只要更換驗證來源或提示語(Prompt),這套架構就能延伸至不同場景,例如接駁內部資料庫、CMS 系統 API,甚至第三方監管平台。
技術細節簡化與擴展建議
整體流程以「模組化」為核心思想,三個 Agent 互相傳遞資料,逐步精煉輸出結果:掃描後進行驗證,最後提出建議。每一層都可替換模型或工具,靈活擴充;若文件量暴增,系統仍可作水平擴展。
開發團隊建議,創作者或企業可先由小規模試點入手(例如一部分網站內容),再逐步擴大到全站自動驗證。
內容創作者的新機遇
對於創作者而言,這並非單純「AI 協助寫作」的工具,而是「AI 協助 Fact Check」的新夥伴。在資訊爆炸年代,速度不再是勝利關鍵,準確度與可信度才是重點。透過這種多代理架構,內容團隊可將重心放在敘事策略與創意表現,繁瑣的查證及更新工作則交由 AI 處理。這或許就是未來內容生產鏈的「新後台」模式。
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