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。
