[新聞報導] 台灣團隊 Headquarter.ai，首創讓人類專家參與 LLM 推理過程，大幅提升政府與企業行政效率，創顯著商業價值，榮獲 AWS 獎項殊榮

2025 AWS Partner Summit 年度獎項頒獎現場（左：Chris So, AWS General Manager of GCR Partner and Startups, AWS、中：Chien Huang, CEO of Headquarter.ai、右：Robert Wang, Manager Director of AWS Taiwan and Hong Kong）

Headquarter.ai 成功運用 Amazon Web Services（AWS） AI 服務協助多家企業與政府單位，實現 AI 工作流程的有效落地，創造顯著的商業價值與市場成果，憑此卓越表現榮獲 AWS 2025 年度「Rising Star Partner of the Year – Technology」獎項殊榮。

2025年，生成式 AI 最常見的應用還是聊天機器人，但許多政府或企業陸續導入後卻發現一個反常現象：AI 回答用戶得越多，案件卻不減反增，甚至除了回覆個案，還要解釋 AI 的『幻覺 』。即使接入知識庫，仍可能出現互相矛盾的情況，例如：同一個問題檢索出多份文件但意見相左，承辦人得逐一澄清，反而讓第一線壓力飆升。

面對這樣的導入困境，來自台灣的 Agentic AI 團隊 Headquarter.ai，引導客戶把 LLM 的應用從對外回應工具，轉向引導至內部核心營運流程。透過 LLM 推理能力，讓 AI 成為營運流程的一環，與人類專家協作、負責大量資料判讀、重複性操作與推理，共同完成任務，而非企圖取代專家價值，在 2025 年部署實績中，成功案例包含協助一政府機關 AI 專案的精準度達 95% 以上，同時減少 85% 的 LLM Token 使用量。憑藉著卓越的技術實力與對產業的深度洞察，Headquarter.ai 成功運用 Amazon Web Services（AWS） AI 服務協助多家企業與政府單位，實現 AI 工作流程的有效落地，創造顯著的商業價值與市場成果，憑此卓越表現榮獲 AWS 2025 年度「Rising Star Partner of the Year – Technology」獎項殊榮。

AWS 台灣暨香港總經理王定愷表示：「一直以來，我們致力於將亞馬遜全球的成功經驗帶進台灣，攜手合作夥伴加速台灣 AI 應用落地，並助力台灣客戶上雲出海、布局全球。今年，我們很高興看到 Headquarter.ai 協助各行各業的客戶擁抱技術革新。我們也期待未來能透過新的 AWS 亞太（台北）區域，進一步與在地夥伴密切合作，運用雲端和 AI 等前瞻技術，協助更多台灣客戶掌握數位轉型的重要機遇，加速台灣邁向智慧未來。」

此外，Headquarter.ai 受邀於 2025 AWS Partner Summit 台灣合作夥伴高峰會與勤業眾信 Deloitte Taiwan 共同擔任產業應用對談講者，探討「生成式AI 產業應用商機：從需求洞察到營收轉化」。

擺脫 AI 全自主迷思，設計人類與 AI 各司其職的智慧協作架構

「很多政府單位以為部署 AI 就是串一個最強的 LLM，加上問答集 PDF，結果民眾問了更多個案細節，AI 無法回答，承辦人還要花時間『解釋 AI 說錯的話』，比以前更累。」Headquarter.ai 執行長黃建璋指出，「這正是單純依賴 LLM、卻缺乏任務導向工作流程設計的結果。」

Headquarter.ai 近年投入於 Agentic Workflow 的架構實踐，強調從任務開始設計 AI 的角色與責任邊界，引用最適合的 RAG 檢索增強生成技術、模型類型、而不是盲目跟風最新流行。以近期在地方機關導入的「稅法小書僮」為例，AI 不是回答所有問題，而是負責三件事：

1. 將民眾的陳情，轉換為精準的稅務問題

2. 依個案檢索相關的法條與稅務規則

3. 以法律位階排序文件、做爲 LLM 推理準則，而不是全然相信AI。

最重要的是在過程中，讓第一線同仁，清楚看到 LLM 推理節點，並適時修正、補充觀點，並調整檢索範圍與深度。這樣的分工設計，讓 AI 成為個案解析與資料判讀的最佳隊友，而非誤導決策的風險來源。該平台已在台灣企業組織與單位落地，應用於風險評估、行政稽查、供應鏈決策等高度專業的場景。「我們讓 LLM 推理過程可控，結果才會被企業信任。」他補充。

企業與政府都在問：『AI 能零錯誤、但成本只需十分之一嗎？』

當生成式 AI ，從 PoC 小規模實驗走向大規模應用時，企業與政府面臨的共同挑戰是：「怎麼在資料變多、用量變大的情況下，既能維持精準度，還能將 LLM 成本壓到最低！」

Headquarter.ai 的實務經驗指出，這其實是做得到的，關鍵在於將單一難題，拆解成數十個子任務，並爲各個任務節點配置最適用的模型和工具：

• 簡單重複 → ML 模型

• 例行營運 → AI Agent 操作原有企業系統

• 高複雜推理 → LLM 與專家協作

Headquarter.ai 正是提供這樣的平台，該平台以 BYOA （Bring-Your-Own-Account）模式部署，將運算與資料權限完整保留在企業與政府內部的雲端環境中，並提供AI顧問服務，從內建上百種的 AI 流程範本（Agent Hub）出發，依客戶需求客製化建立專屬知識庫、微調AI流程。「AI 並非全能，它應該像一個懂團隊合作的隊友，能與專家分工協作、共同完成任務。」

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