Yahoo! Pipes新功能 建立自己的資訊平台
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2007.03.15 | 人物

  談談兩件事,RSS feed和混搭(mashup)。先談談混搭,簡單說,混搭就是一些程式開發者,在Web 2.0時代,從Google map、Amazon和Flickr等各式網站都開放出若干程式碼(Open API)的趨勢。結合自己的創意和一些現成的元素(API),就像堆積木一般,以最小的時間成本,打造出整合性的新服務。
著名新興相簿網站Zooomr(http://beta.zooomr.com/),便是一位十七歲高中生泰得(Kristopher Tate),整合了Google Map和標籤技術所打造。根據著名的Web 2.0觀察網站Programmable Web的統計,世界上存在一千六百多個混搭網站,其中五○%與Google Map有關,一○%左右跟Flickr有關,一○%與YouTube有關。但一般人若無程式設計的經驗和熟悉網頁設計語言,就算是有再好的創意,還是與打造他心中夢幻應用程式無緣。

再談RSS(Real Simple Syndication),這項由RSS之父溫納(Dave Winer)所催生的工具,近年幾乎成為所有Web 2.0網站必備的功能。溫納在接受《連線》(Wired)雜誌採訪時,曾大膽預言:「在不久的未來,世界上每一個網頁都會有RSS feed,就像每個網頁都有網址一樣。」

RSS的確默默地進入我們的網路生活。一開始,我們常在許多部落格的某個角落,看見一個橘底白字的按鈕,上面寫著RSS 1.0、RSS 2.0的字眼,後來我們發現,連一些常造訪的新聞網站、線上雜誌、甚至氣象網站,都推出了各自的RSS服務。

未來每個網頁都會有一個RSS feed
透過各式各樣的RSS訂閱機制(瀏覽器、Google Reader、My Yahoo!、Bloglines或Netvibes等網路服務,或是各式桌面軟體),我們可以一次掌握所有我們所在乎消息來源的動態(新文章標題或摘要),而不用一一造訪這些網站或部落格,這些方便使用的工具,更逐漸在口耳相傳的病毒式行銷下,慢慢被技術熱衷者以外的一般使用者採用。

去年年末,著名的Web 2.0觀察網站Read/Write Web(http://www.readwriteweb.com/)對二○○七年做預測,大膽預言:「二○○七年是RSS大放異彩的一年」。果然,在今年的早春,Yahoo!的研發部門,就推出Yahoo! Pipes(http://pipes.yahoo.com/pipes/),一個讓人任意混搭網路上各網站資料,並將結果以RSS、ATOM形式輸出的服務。最酷的是,使用者連一行程式都不必寫。

取英文pipe中「傳輸」的意涵,Yahoo! Pipes讓使用者以圖形化介面的形式,任意打造他們想要的pipes。pipes運作邏輯如下:從各個資料來源匯入資料,經過一些處理後(例如過濾、搜尋、排序等),將結果以RSS feed的形式輸出。

舉例來說,我對Espn.com、MLB.com、東森新聞網、Nike.com,以及其他幾個運動部落格上,有關「王建民」的新聞有興趣,卻不想每次都依序到這些網站上去找,我只要打造一個pipe,在資料讀取器(fetch)中輸入這些網站的RSS feed,在資料過濾器(filter)設定關鍵字為「王建民」,並在排序器(sort)中,設定過濾結果由新到舊列出,接著將處理結果以一個新的RSS feed輸出。最後就可以在任何我選擇的RSS閱讀器上頭,讀取這些網站上關於王建民的所有新聞。

這樣的結果,比在搜尋引擎上鍵入「王建民」來得準確,因為它來自我所選定的資料來源,以我想看到的方式呈現。更酷的是,整個pipes的建立,不到十分鐘!還可以將這一個pipes分享出來,供別人使用或修改,例如將關鍵字王建民改為Allen Iverson,或更改資料來源。

彈性架構和直覺的使用方式
Yahoo! Pipes這種概念,一推出便頗受好評,Web 2.0 Conference的主辦人歐萊禮(Tim O'Reilly),稱之為「網路史上的里程碑」,他表示:「雖然目前這項服務還在初步階段,但我相信這項服務有將整個網路轉變為『可程式化的環境』(programmable environment)潛力。」

的確,Yahoo! Pipes這項服務直覺的使用方式與彈性的架構,為任何有創意或有特殊需求的使用者,提供了一個簡單的混搭工具,而不再受不熟悉程式語法、資料型態、網路協定等技術門檻所阻隔。或許有一天,打造一個pipe,產生一個RSS feed,對我們而言會像寫一篇部落格一樣稀鬆平常,誰知道呢?看到這裡,你想不想試試看,打造你的第一個pipe呢? 

 

Yahoo! Pipes讓使用者以圖形化介面形式,任意混搭網站資料。 

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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