Adobe 主任科學家 Carlos Sanchez 示範了一個「代理式網站」（agentic site）原型：網站會即時理解訪客的搜尋及瀏覽意圖，然後圍繞這個意圖組合出一個個人化頁面。Adobe 將這種體驗形容為「一人一個受眾」（audience of one），即不再只為「回頭客」或「戶外愛好者」等預先設定的客群提供固定頁面，而是回應每位訪客當下真正想完成的事情。27

不過，現階段最重要的保留條件是：公開資料描述的是可運作的示範及相關 Adobe 產品，並非已普遍推出、能夠大規模為每位訪客生成獨特正式頁面的服務。434

示範內容：搜尋露營咖啡機，頁面隨即改變

示範以咖啡機網站為例。當訪客搜尋適合露營使用的咖啡機後，系統會根據「戶外使用」意圖，改變頁面內容、產品推薦及呈現方式。Sanchez 在 AI Engineer World’s Fair 的演講題目，正是 「Agentic Sites: Building Hyper Personalized Websites」。33

這並不是叫語言模型憑空「作」一個網站。較受控的做法是先從訪客的搜尋、瀏覽行為及互動脈絡推斷意圖，再從企業現有內容庫提取相關資料，最後組合或調整頁面上的指定區塊。234

系統大概如何運作？

簡化來說，流程可分為四步：

1. 理解訪客意圖：判斷訪客是在瀏覽探索、做資料研究、準備購買，還是有更具體的用途，例如露營。
2. 提取已核准內容：透過檢索增強生成（RAG），從企業現有內容、產品資料及其他系統中找出相關資訊。
3. 選擇頁面元件：網站不把頁面當成一份不可拆分的文件，而是按需要選取或調整個別區塊。
4. 組合及呈現體驗：把主視覺內容、產品推薦、導航、文案及行動呼籲組合成符合當前意圖的頁面。

這種架構對品牌控制尤其重要。將生成內容限制在企業內容及已批准素材之內，有助減低產品資料失實或出現未經支持的產品聲稱，同時令文字風格及視覺形象較接近品牌既有規範。相關報道指出，示範的重點是提取及重新組合現有內容，而不是由 AI 從零開始創造網站。434

Cerebras 與 Gemma 4 為何關鍵？

據報道，相關實作使用 Google 的 Gemma 4 模型，並在 Cerebras inference 推理基礎設施上運行。Cerebras 的模型目錄列出 Gemma 4 31B 約每秒輸出 1,850 個 token；Cerebras 亦曾分享一個 Gemma 4 應用案例，速度約為每秒 2,300 個 token。36

高速推理之所以重要，是因為代理式網站一次互動可能要完成多個步驟：理解意圖、提取相關資料、決定採用哪些元件、生成或修改文案，然後把結果交回網站。推理速度越快，這個「提取—推理—組合」循環就越有機會在訪客仍然覺得互動流暢時完成，而不只是用於離線內容製作。

但「每秒 token 數」不等於訪客感受到的完整頁面載入時間。網絡狀況、內容檢索、產品目錄呼叫、同意管理、瀏覽器渲染、快取及後端傳送，都會影響實際延遲。

速度及成本：原型數字要看清楚

根據 Sanchez 討論內容的報道，訪客提出露營咖啡機要求後，系統在 1.64 秒內產生個人化結果，其中約 1 秒歸因於模型呼叫。同一報道將結果與另一個設定的 4.6 秒作比較，並估算每頁生成成本約為 0.01 至 0.02 美元。1

這些數字應視為原型示範中的報道基準及估算，而不是經審核的服務水平承諾，也不是 Adobe 已公布的正式價格。它們亦不能證明每一個頁面、每一位訪客或所有流量模式都能取得相同表現。

低於兩秒，會帶來甚麼可能？

個人化如果要令人覺得即時，就必須在訪客明顯感受到等待之前完成。約一至兩秒的目標，理論上可以讓網站在訪客剛輸入搜尋、剛進入網站，或意圖出現明顯轉變時即時作出反應。

換句話說，網站可以不只是針對「回頭客」這種傳統分類，而是回應訪客眼前的具體目標：想找一部露營用咖啡機、正在比較幾款產品，還是已經準備好購買。

不過，這個速度目標並不會令其他網站元件消失。私隱同意及身份控制、產品及價格核實、資料檢索、CDN 表現、頁面渲染及故障處理，仍然要全部納入整體速度預算之內。

與 Adobe 現有 AI 產品有何關係？

這個原型不應與 Adobe 現時所有 AI 產品混為一談。Adobe 文件顯示，AEM 代理功能適用於 AEM as a Cloud Service 及 Edge Delivery Services；不同環境的推出時間及取得條件可能有所不同。17

Adobe Experience Platform Agent Orchestrator 則被描述為 Experience Platform 的推理及協調層，利用 Experience Platform 的資料，並在人工監督下協調 Adobe 及第三方代理。Adobe 已宣布 Agent Orchestrator 正式推出，但文件亦指出，部分代理功能仍涉及按要求申請及按用量限制的試用安排。18192122

其他相關能力包括：

• Brand Experience Agent：Adobe 表示它可協助更新頁面、建立新內容，以及為 AI 驅動的搜尋及發現體驗現代化現有數碼體驗。202344
• Content Advisor Agent：協助團隊在企業內容中找出相關素材，並以已批准的原始資產建立視覺變體。202743
• Agent Orchestrator：提供平台層，用來管理及協調 Adobe 及第三方生態系統內的代理。182230

這些產品反映 Adobe 正在圍繞內容、客戶資料及數碼體驗建立代理式 AI 技術層，但它們本身並不能證明 Sanchez 示範的「按訪客逐頁組合」原型，已經成為普遍可用的正式生產功能。

大規模採用前，還要解決甚麼？

技術示範證明即時組合頁面是可行的，但未能單獨回答：對每一個網站而言，這是否具備營運及經濟效益。

客戶要先在自己的環境測試

企業需要以自己的 AEM 內容庫、產品目錄、身份系統、同意政策及轉換目標進行測試。關鍵不只是頁面能否快速生成，而是生成結果能否改善實際業務指標，同時不增加錯誤及營運風險。

公開報道指出，代理式網站這個具體概念目前尚未大規模部署到客戶網站。4

系統需要連接多個企業平台

正式部署需要可靠整合推理服務、內容管理、客戶資料、身份及同意管理、電商或產品目錄、分析、A/B 測試、CDN 傳送及品牌資產庫。模型呼叫再快，也不能彌補過時的產品資料或緩慢的目錄服務。

每頁成本要放大到真實流量計算

單次互動的 1 至 2 美仙看似不高，但乘上大型網站的訪客量後，總成本可以相當可觀。如果每次訪客作出有意義的互動，網站都重新生成體驗，成本更可能上升。

因此，快取、重用已批准區塊，以及訂明何時不應呼叫模型，將會是商業可行性的核心。現有公開資料未有確立一套在「每位訪客都有獨特生成體驗」情況下適用的 Adobe 正式定價模式。

每個生成區塊都要受治理

較可信的正式部署，至少需要明確規管：

• 可用的內容來源及資料檢索範圍；
• 產品屬性、供應情況及價格核實；
• 允許使用的版面、元件及行動呼籲；
• 品牌語氣及視覺識別規則；
• 無障礙及本地化檢查；
• 禁止或受監管的產品聲稱；
• 審批及稽核紀錄；
• 監察、回復及內容漂移偵測；以及
• 需要人工審核的門檻。

所以，代理式網站最穩妥的版本，並不是一個任由 AI 自由發揮的網站，而是一套受治理的組合系統：AI 負責快速判斷應該向訪客展示哪些已批准元件，以及如何按當刻意圖作出調整。

實際啟示：網站可能變成即時決策層

Sanchez 的示範顯示，網站有機會由一組固定、預先撰寫的頁面，轉變成一個會在運行期間作決定的體驗層。Cerebras 的推理速度及 Gemma 4，令即時研究「提取—推理—組合」流程變得較可行；AEM 及以檢索為基礎的內容接地，則為維持資料準確、品牌一致及內容受控提供了一條路徑。13617

但現時最準確的結論仍然是：這是一個具潛力的原型，而不是已完成的新產品類別。下一關，是證明代理式網站在真實產品目錄、同意要求及大規模流量下，仍然可以同時維持速度、準確度、無障礙、治理能力及可量度的商業價值。

Adobe 主任科學家 Carlos Sanchez 示範了一個「代理式網站」（agentic site）原型：網站會即時理解訪客的搜尋及瀏覽意圖，然後圍繞這個意圖組合出一個個人化頁面。Adobe 將這種體驗形容為「一人一個受眾」（audience of one），即不再只為「回頭客」或「戶外愛好者」等預先設定的客群提供固定頁面，而是回應每位訪客當下真正想完成的事情。27

不過，現階段最重要的保留條件是：公開資料描述的是可運作的示範及相關 Adobe 產品，並非已普遍推出、能夠大規模為每位訪客生成獨特正式頁面的服務。434

示範內容：搜尋露營咖啡機，頁面隨即改變

示範以咖啡機網站為例。當訪客搜尋適合露營使用的咖啡機後，系統會根據「戶外使用」意圖，改變頁面內容、產品推薦及呈現方式。Sanchez 在 AI Engineer World’s Fair 的演講題目，正是 「Agentic Sites: Building Hyper Personalized Websites」。33

這並不是叫語言模型憑空「作」一個網站。較受控的做法是先從訪客的搜尋、瀏覽行為及互動脈絡推斷意圖，再從企業現有內容庫提取相關資料，最後組合或調整頁面上的指定區塊。234

系統大概如何運作？

簡化來說，流程可分為四步：

1. 理解訪客意圖：判斷訪客是在瀏覽探索、做資料研究、準備購買，還是有更具體的用途，例如露營。
2. 提取已核准內容：透過檢索增強生成（RAG），從企業現有內容、產品資料及其他系統中找出相關資訊。
3. 選擇頁面元件：網站不把頁面當成一份不可拆分的文件，而是按需要選取或調整個別區塊。
4. 組合及呈現體驗：把主視覺內容、產品推薦、導航、文案及行動呼籲組合成符合當前意圖的頁面。

這種架構對品牌控制尤其重要。將生成內容限制在企業內容及已批准素材之內，有助減低產品資料失實或出現未經支持的產品聲稱，同時令文字風格及視覺形象較接近品牌既有規範。相關報道指出，示範的重點是提取及重新組合現有內容，而不是由 AI 從零開始創造網站。434

Cerebras 與 Gemma 4 為何關鍵？

據報道，相關實作使用 Google 的 Gemma 4 模型，並在 Cerebras inference 推理基礎設施上運行。Cerebras 的模型目錄列出 Gemma 4 31B 約每秒輸出 1,850 個 token；Cerebras 亦曾分享一個 Gemma 4 應用案例，速度約為每秒 2,300 個 token。36

高速推理之所以重要，是因為代理式網站一次互動可能要完成多個步驟：理解意圖、提取相關資料、決定採用哪些元件、生成或修改文案，然後把結果交回網站。推理速度越快，這個「提取—推理—組合」循環就越有機會在訪客仍然覺得互動流暢時完成，而不只是用於離線內容製作。

但「每秒 token 數」不等於訪客感受到的完整頁面載入時間。網絡狀況、內容檢索、產品目錄呼叫、同意管理、瀏覽器渲染、快取及後端傳送，都會影響實際延遲。

速度及成本：原型數字要看清楚

根據 Sanchez 討論內容的報道，訪客提出露營咖啡機要求後，系統在 1.64 秒內產生個人化結果，其中約 1 秒歸因於模型呼叫。同一報道將結果與另一個設定的 4.6 秒作比較，並估算每頁生成成本約為 0.01 至 0.02 美元。1

這些數字應視為原型示範中的報道基準及估算，而不是經審核的服務水平承諾，也不是 Adobe 已公布的正式價格。它們亦不能證明每一個頁面、每一位訪客或所有流量模式都能取得相同表現。

低於兩秒，會帶來甚麼可能？

個人化如果要令人覺得即時，就必須在訪客明顯感受到等待之前完成。約一至兩秒的目標，理論上可以讓網站在訪客剛輸入搜尋、剛進入網站，或意圖出現明顯轉變時即時作出反應。

換句話說，網站可以不只是針對「回頭客」這種傳統分類，而是回應訪客眼前的具體目標：想找一部露營用咖啡機、正在比較幾款產品，還是已經準備好購買。

不過，這個速度目標並不會令其他網站元件消失。私隱同意及身份控制、產品及價格核實、資料檢索、CDN 表現、頁面渲染及故障處理，仍然要全部納入整體速度預算之內。

與 Adobe 現有 AI 產品有何關係？

這個原型不應與 Adobe 現時所有 AI 產品混為一談。Adobe 文件顯示，AEM 代理功能適用於 AEM as a Cloud Service 及 Edge Delivery Services；不同環境的推出時間及取得條件可能有所不同。17

Adobe Experience Platform Agent Orchestrator 則被描述為 Experience Platform 的推理及協調層，利用 Experience Platform 的資料，並在人工監督下協調 Adobe 及第三方代理。Adobe 已宣布 Agent Orchestrator 正式推出，但文件亦指出，部分代理功能仍涉及按要求申請及按用量限制的試用安排。18192122

其他相關能力包括：

• Brand Experience Agent：Adobe 表示它可協助更新頁面、建立新內容，以及為 AI 驅動的搜尋及發現體驗現代化現有數碼體驗。202344
• Content Advisor Agent：協助團隊在企業內容中找出相關素材，並以已批准的原始資產建立視覺變體。202743
• Agent Orchestrator：提供平台層，用來管理及協調 Adobe 及第三方生態系統內的代理。182230

這些產品反映 Adobe 正在圍繞內容、客戶資料及數碼體驗建立代理式 AI 技術層，但它們本身並不能證明 Sanchez 示範的「按訪客逐頁組合」原型，已經成為普遍可用的正式生產功能。

大規模採用前，還要解決甚麼？

技術示範證明即時組合頁面是可行的，但未能單獨回答：對每一個網站而言，這是否具備營運及經濟效益。

客戶要先在自己的環境測試

企業需要以自己的 AEM 內容庫、產品目錄、身份系統、同意政策及轉換目標進行測試。關鍵不只是頁面能否快速生成，而是生成結果能否改善實際業務指標，同時不增加錯誤及營運風險。

公開報道指出，代理式網站這個具體概念目前尚未大規模部署到客戶網站。4

系統需要連接多個企業平台

正式部署需要可靠整合推理服務、內容管理、客戶資料、身份及同意管理、電商或產品目錄、分析、A/B 測試、CDN 傳送及品牌資產庫。模型呼叫再快，也不能彌補過時的產品資料或緩慢的目錄服務。

每頁成本要放大到真實流量計算

單次互動的 1 至 2 美仙看似不高，但乘上大型網站的訪客量後，總成本可以相當可觀。如果每次訪客作出有意義的互動，網站都重新生成體驗，成本更可能上升。

因此，快取、重用已批准區塊，以及訂明何時不應呼叫模型，將會是商業可行性的核心。現有公開資料未有確立一套在「每位訪客都有獨特生成體驗」情況下適用的 Adobe 正式定價模式。

每個生成區塊都要受治理

較可信的正式部署，至少需要明確規管：

• 可用的內容來源及資料檢索範圍；
• 產品屬性、供應情況及價格核實；
• 允許使用的版面、元件及行動呼籲；
• 品牌語氣及視覺識別規則；
• 無障礙及本地化檢查；
• 禁止或受監管的產品聲稱；
• 審批及稽核紀錄；
• 監察、回復及內容漂移偵測；以及
• 需要人工審核的門檻。

所以，代理式網站最穩妥的版本，並不是一個任由 AI 自由發揮的網站，而是一套受治理的組合系統：AI 負責快速判斷應該向訪客展示哪些已批准元件，以及如何按當刻意圖作出調整。

實際啟示：網站可能變成即時決策層

Sanchez 的示範顯示，網站有機會由一組固定、預先撰寫的頁面，轉變成一個會在運行期間作決定的體驗層。Cerebras 的推理速度及 Gemma 4，令即時研究「提取—推理—組合」流程變得較可行；AEM 及以檢索為基礎的內容接地，則為維持資料準確、品牌一致及內容受控提供了一條路徑。13617

但現時最準確的結論仍然是：這是一個具潛力的原型，而不是已完成的新產品類別。下一關，是證明代理式網站在真實產品目錄、同意要求及大規模流量下，仍然可以同時維持速度、準確度、無障礙、治理能力及可量度的商業價值。