建構可靠的 Agentic AI 系統：輝瑞 Prince 平臺案例研究
為何重要
這是一個少見的生產級 Agentic AI 案例研究，證明多代理與 RAG 系統已能應用於高監管、高成本的大型產業（製藥），而非僅限於概念驗證。該案例突顯了從單純的 GenAI 走向「Agentic Workflow」的工程挑戰，定義了在複雜生態系統中確保可靠性的關鍵技術路徑，影響開發者如何設計大企業級的 AI Agent。
本文探討由輝瑞與 Thoughtworks 聯手打造的「防臨床資訊中心」（PRINCE）平臺，展示如何透過 Agentic RAG 和 Text-to-SQL 解決藥物開發中龐大的資料孤島與關鍵字搜尋無力問題。
- 平臺演進為三個階段：先整合結構化資料提供關鍵字搜尋，接著引入自然語言問答（RAG），最終整合多代理系統以執行複雜任務並起草法規檔案。
- 系統工程核心在於「上下文工程」與「Harness 工程」，透過反思代理進行資料驗證、寫作代理合成答案，並在模型周圍建立協調、復原與可觀察性機制。
- 輝瑞作為大型製藥組織，將 30 年來的 PDF 研究報告等非結構化資料與 AI 結合，將研究從碎片化搜尋轉化為直覺式的對話體驗。