對於許多工程師或產品經理來說，對 AI 的認知往往停留在對話視窗或簡單的 API 呼叫。然而，印度二手車電商巨頭 Cars24 的案例向我們展示了 AI 如何從單一工具演變成一種營運層（Operating Layer），將 AI Agent 深入整合進複雜的業務流程中。
二手車交易與一般電商買賣截然不同。它不是一次性的點擊下單，而是一個漫長的旅程，包含預算評估、文件審核、實體看車、融資洽談以及售後服務。在印度這樣的市場，交易過程高度碎片化且依賴人工溝通。當業務規模擴大時，如何維持高品質且一致的客戶體驗，而不需要無限增加人力，成了核心挑戰。
利用 AI Agent 封裝複雜的客戶旅程
Cars24 並非單純用 AI 回答問題，而是將其定義為 AI Agent（AI 代理）。所謂的 Agent，是指能理解目標、規劃步驟並能與外部系統互動以完成特定任務的 AI 實體。
在買車流程中，AI Agent 扮演的是一名全能銷售。它會詢問客戶的預算、家庭成員數量與通勤需求，從產品庫中推薦合適車款，並直接幫客戶預約試駕或處理融資諮詢。在試駕前，Agent 會主動追蹤確認，若客戶偏好改變，它能即時建議替代方案。試駕後，它則負責追蹤意願並引導至下一步。
對於賣車端，AI Agent 負責收集車況、安排檢測、發送提醒，甚至在客戶流失後進行重新激活（Re-engagement）。例如，針對那些失聯超過十天的潛在客戶，AI 會自動重新接觸並確認其意向，一旦價格達到客戶預期，便將其重新拉回銷售漏斗中。
這種做法將 AI 從單純的聊天機器人提升為流程驅動的工具，讓每月超過一百萬分鐘的對話能保持高度一致性，並成功挽回了 12% 原本會流失的潛在客戶。
將 AI 整合進軟體開發生命週期 SDLC
在技術實作面，Cars24 將 OpenAI 的 Codex（專為程式碼優化的大語言模型）深度整合進軟體開發生命週期（Software Development Life Cycle, SDLC）。他們不將其視為單純的補全工具，而是一個團隊成員。
具體實作方式包括將 Codex 與專案管理工具 Linear 結合。產品經理使用 AI 來精煉需求票券（Tickets），工程團隊則在 Bug 報告中標記 AI，讓它直接接手定義好的修復任務。此外，AI 還負責彙整 GitHub 的工作進度並自動發布更新，大幅減少了為了同步資訊而召開的站立會議（Stand-up meeting）。
這意味著 AI 已經介入了從需求定義、任務梳理到實作與 Bug 修復的完整閉環，將開發重心從瑣碎的行政協調轉移到真正的功能開發上。
從工程工具演進為企業營運層
最值得關注的轉型是 AI 的應用範圍從工程部門擴散到了全公司。當非技術團隊開始利用 AI 構建自己的工作流時，AI 就成了企業的營運層。
在財務與投資者關係團隊中，他們利用 AI 直接從紀錄系統中提取數據並進行分析，無需再手動向各部門主管追索資料。在採購審核流程中，AI 被用來檢查高金額的採購單是否存在異常，若無問題則自動核准。
甚至有團隊開發了像是 幕僚長（Chief of Staff）的 Agent，將 Slack、Gmail 與 WhatsApp 等通訊工具串接，自動處理排程、招聘流程與後續跟進。這種模式讓員工從等待工程團隊開發工具，轉變為能夠自主建構解決方案。
實務啟發與總結
Cars24 的成功在於他們沒有將 AI 視為獨立的產品，而是將其綁定在具體的業務工作流（Business Workflows）中。
首先，他們從高頻率、高價值的客戶對話切入，解決轉換率問題。其次，他們將 AI 嵌入開發流程，提升交付速度。最後，他們開放 AI 能力給非技術人員，讓自動化由下而上地發生。
對於開發者而言，這給我們的啟示是：AI 的真正價值不在於能寫多少行程式碼，而是在於如何將其能力封裝成能處理特定業務邏輯的 Agent，並將其無縫嵌入到現有的作業系統與通訊管道中。
來源：openai.com
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。