業務或分析師常遇到的卡點很小：儀表板要多一個欄位、改一個表格視覺化、找到某張舊 dashboard 的資料欄位。可是這類需求一進 IT 或資料團隊排程，常常要等對方查 API、看 schema、改設定、再請人確認。等報表改好，週會可能已經開完。
AWS 在 2026 年 5 月發布的 Bedrock AgentCore 範例，給 BI 團隊的可用做法是安全切法：讓 agent 先找儀表板、查欄位、建立修改後的新版本，正式發布仍由人確認。若你的資料平台已經在 AWS，第一步先挑一張低風險報表，測它能不能把三天的瑣碎修改變成一個可審核的草稿，不要把正式 dashboard 直接交給 AI。
先判斷：這適合解決哪一種 BI 卡點？
AgentCore dashboard automation 適合處理「規則清楚、資料位置明確、修改可回滾」的請求。例如業務說「幫我找 testing dashboard，新增 lastname 欄位」，agent 可以先搜尋 dashboard、讀取 metadata、確認欄位是否存在，再建立新的修改版本。這比叫 AI 直接做商業判斷安全，因為任務範圍被限制在查找、驗證和產生副本。
不適合的情境也要先講清楚。若使用者其實要重定義營收口徑、合併兩個資料源、改權限、或讓 AI 判斷哪些客戶該被列入管理報表，這就不是欄位修改而已。這些請求會影響資料治理與商業解讀，應該回到資料團隊和任務負責人，不要包成自然語言自助按鈕。
AWS 範例的三個 agent 怎麼分工？
官方範例使用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents、Amazon Quick、Amazon Nova、AgentCore Memory 與 AgentCore Observability。它把工作拆成三個角色：Find Dashboard Agent 負責搜尋 dashboard、列出儀表板與讀欄位；Modify Dashboard Agent 負責驗證欄位、更新 table visual 設定並建立新的 dashboard version；Orchestrator Agent 則判斷使用者是在聊天、搜尋，還是真的要求修改。
這個分工對企業有用，因為「看得到」和「改得動」本來就不該是同一把鑰匙。搜尋 agent 可以被允許讀 metadata；修改 agent 應該只能碰指定 dashboard、指定欄位、指定動作，而且最好只能建立副本或新版本。Amazon Nova 在範例中負責把自然語言分類成 conversational 或 operational request；一旦進入 operational path，才交給 Strands agent 執行工具呼叫。
試點前先做四個保護欄
先選一張低風險 dashboard，不要從財務結算、醫療、薪資、客戶個資或董事會報表開始。接著把權限拆開：查找 dashboard、讀欄位、建立修改版本、發布正式版，四件事分別授權。第三，所有修改都要留下 request、tool call、欄位驗證、前後版本與審核人；AWS 範例提到 AgentCore Observability 會記錄 agent decisions 與 API traces，這類紀錄要能被資料團隊查回來。第四，production dashboard 不應該被 agent 直接覆蓋；比較穩的做法是產生 clone 或 draft，確認後再發布。
這套做法不會讓資料團隊消失。比較合理的分工是：小任務先變成可檢查的草稿，資料團隊仍然看最後輸出、欄位含義、計算口徑和權限邊界。
| 目前情境 | 比較適合的做法 | 暫時不要做的事 |
|---|---|---|
| AWS、Amazon Quick 與 Bedrock 已經是主要平台 | 用一張低風險 dashboard 做兩週 AgentCore 原型 | 直接開放所有 dashboard 自助修改 |
| 公司主要用 Microsoft Power BI | 先評估 Power BI Copilot 與既有權限 | 為了追新工具重做 BI 架構 |
| 使用者常要求改欄位、找報表、複製視覺化 | 拆成查找、驗證、建立新版本三步 | 讓 AI 改資料口徑或發布正式版 |
| 涉及薪資、醫療、未公開財務或客戶個資 | 維持人工審核，先補資料分級 | 用個人帳號或測試 agent 處理真資料 |
和 Power BI Copilot 怎麼分流？
如果公司每天都在 Power BI、Microsoft 365 和 Entra 權限裡工作，先看 Power BI Copilot 會比較直覺。它的價值在於貼近既有 BI 使用者、報表體驗和 Microsoft 權限環境。
AgentCore 範例比較適合另一種團隊：資料、模型、應用程式和監控已經在 AWS，並且想把 BI 修改接到自訂 API、IAM、agent runtime 和稽核流程。這時除了 dashboard，也要同時檢查 agent 的身分、工具權限、記憶、測試集與失敗追蹤。可以接著看 AgentCore Identity 處理 agent 憑證，再用 AgentCore dataset management 或 AWS LangSmith deep agent evaluation 補測試與監控。
兩週試點怎麼跑？
第一週只做讀取和查找。讓 agent 搜尋 dashboard、列出欄位、說明它會改哪個 visual，但不要讓它送出修改。資料團隊要檢查三件事：它是否找對 dashboard、是否理解欄位名稱、是否把使用者的請求分類正確。
第二週才開放建立新版本。每次請求都要求 agent 說明：目標 dashboard、要新增或移除的欄位、驗證結果、新版本位置、需要誰審核。若有一次找錯欄位或改錯視覺化，先停下來調整權限和測試案例，不要急著擴大到更多報表。
試點結束時，用三個問題決定是否繼續：等待時間是否真的下降、資料團隊審核負擔是否變輕、錯誤是否能在發布前被抓到。若只是把需求單改成一堆 agent 草稿，沒有省時間，也沒有提升可追蹤性，就先維持人工流程。