代理式AI是實打實的硬功夫，最怕落入想「彎道超車」、抄捷徑的心理陷阱。唯有從「技術」、「基礎建設」、「經營策略」與「人才培育」等四大構面著手，踏實耕耘，台灣的代理式AI才會追得上國際。

謝明華

AI從「生成式」（Generative）進化到「代理式」（Agentive），徹底改變企業的「進行式」。與過去對AI的認知不同，代理式AI不再只是工具，而是能主動規劃任務、理解環境脈絡，並自主採取行動的「數位代理人」。它們能根據企業目標自主執行任務，甚至在過程中學習、適應、協作，成為未來企業營運的全新戰力。從特斯拉、谷歌、亞馬遜等Big7科技巨擘帶頭，各產業鏈紛紛積極關注與投入代理式AI發展。台灣企業若希望在這波AI自主化浪潮中占得先機，究竟應從何處下手？

綜合國內外幾個大型的調查研究，可以發現代理式AI不只是工具導入，而是重塑流程、人才與資料的治理思維，因此「AI化」的指數高低，除了「技術」之外，相對的「基礎建設」、「經營策略」與「人才培育」等元素缺一不可。

首先，技術方面，最怕的就是落入想「彎道超車」的心理陷阱。代理式AI是實打實的硬功夫。重新定義所謂「技術底層」，也就是從「感知」到「推理」的全方位升級，是最基礎的馬步。透過新一代推理模型（如OpenAIo3、DeepSeekR1）的自主規劃與推理，代理式AI能在任務開始前預先擬定策略路徑，並在執行中持續修正，這些模型支援更長期的規劃能力、模糊問題的拆解能力，以及結合目標與回饋的強化學習，正是所謂的思考鏈（CoT），讓模型按照邏輯順序解決問題。

其次，企業必須運用大型行動模型（LAMs），從生成語言到行動生成，讓代理生成跨API或跨應用場域的操作指令。例如智慧工廠中，AI代理可根據環境溫度變化自動重新安排製程與機械手臂指令，真正實現物理世界的自主控制。此外，AI代理人的「思考」仰賴對未來狀態的預測能力，世界模型與模擬引擎能讓AI代理人在內部模擬虛擬環境中做策略演練、做假設，降低真實環境試錯成本，對政策模擬、金融壓力情境或供應鏈風險評估等極具價值。

隨著AI代理人越來越多樣化，多代理系統（MAS）與跨平台協同的技術建構也很重要，因為AI代理人可能部署於不同平台或設備，需要透過標準化協定協同運作，達成企業內部的智慧協作與流程自動化。

在基礎設施方面，支撐代理式AI包含四大系統要素，第一是具有高效能算力，自主推理與多模態處理需仰賴大量運算資源。企業可選擇混合雲策略，一方面結合公有雲的擴充性，一方面保留本地高效能叢集以處理延遲敏感任務；第二是建置多感測與模擬器設備。邊緣設備需具備神經運算單元（NPU）的工業電腦，並搭配各種感應設備作為即時數據來源；第三要有通訊與容器架構，確保AI代理人間通訊的即時與穩定性，同時進行容器化部署，支援彈性擴充，以便支撐大量AI代理人在多地同步執行任務；第四是要有安全與治理框架，包含OAuth2.0權限控管、零信任架構、加密通訊、行為監控、異常追蹤等，針對涉及金流、個資或策略決策的任務，應設置審核閘道與人機協同驗證。

技術與基礎設施構建後，還要有相對應的經營策略思維。如同本文一開始所說，AI代理人不應只是「流程優化工具」，而應成為「價值共創夥伴」。企業應優先檢視業務流程中有哪些反覆性高、規則清晰、數據驅動、跨部門協調頻繁的任務節點。從客服、行政流程、自動化稽核到供應鏈決策，每一個流程都可能重新定義其參與者角色。

以保險業為例，從保單審核、理賠流程到欺詐偵測，皆可引入任務導向代理協助加速處理，並結合風險引擎進行即時評估。而在金融業、製造業、醫療業等場域，則可運用AI代理人進行合約草擬、異常偵測、維運預測等高複雜任務。最終目標不是「取代人力」，而是讓人與AI代理人協同合作、互補強化，創造更高價值。

然而，AI代理人越精明，其可自主操作的範圍越大，相對也提高資料外洩、決策偏誤與權限濫用的風險。因此企業在導入代理式AI時，應將安全與治理機制納入系統設計，並落實包括資料分類與加密，確保代理僅存取授權資料，並精細化權限設計，防止越權行為，搭配執行日誌與行為審計（AuditLogging），以便回溯每個代理行為，設立覆核閘門（Human-in-the-loop）與風控閾值，做有效的AI治理。

之後隨著AI模型規模與AI代理人數量增加，企業更應考慮成立「AI風險管理委員會」等審查機制，結合資安、法遵與營運人員，共同制定適用的AI使用準則與異常應對流程。AI的角色不是單一工具，而是組織流程再設計的引擎，讓AI真正進入企業流程，進行解構、重組與優化。

最後談到人才面，從近期國內外幾項最新調查，都可發現人才缺口正是引入代理式AI真正的痛點。大家大概都知道要做什麼，問題是誰會做，做的品質如何？尤其AI涵蓋層面既廣又複雜，人才的需求非常迫切。根據人力銀行調查，近3年台灣企業對AI人才的需求，每年都呈現兩位數百分比的成長，但人才招募卻面臨兩大核心挑戰：一是欠缺明確的人才職能標準，導致無法有效制定招聘策略；二是市場上具備實戰經驗的AI人才相對稀缺，難以完全符合需求。在這樣的人才荒與能力落差之間，企業只能加快內部的培訓腳步，並強化職能辨識能力，才能搶先找到真正契合職務的即戰力。

台灣人工智慧科技基金會2025年《台灣產業AI化大調查》顯示，人工智慧企業AI導入高度依賴外部供應商或現有工具（45.3%），大多數企業在AI技術應用上仍仰賴外部廠商，內部技術自主性較低。在AI人才發展策略上，調查顯示近5成台灣企業尚未建立明確的AI人才發展策略，即使有策略，往往僅停留在提供相關課程，而未將AI技能培養與員工職涯發展連結。從產業發展的角度來看，由於企業內部具備AI技術維護與開發能力的人才比例仍然偏低，系統整合廠商在企業AI導入過程中扮演關鍵角色。因此，若政府希望加速台灣產業AI化，除了推動企業內部AI人才培育外，亦應強化與系統整合廠商的合作，提升其開發與整合方面的能力，以降低企業技術門檻，加速AI技術的普及應用。

另外一個很多企業常犯的迷思，就是認為AI應由IT人才主導。事實上，傳統IT人員負責串接公司系統如ERP、CRM等，這類系統具有明確路徑與SOP，執行架構清晰，IT部門只需依循邏輯實作、優化、上線即可。然而，AI不同，它沒有現成的「流程表」，而是需要圍繞需求與場景，重新設計流程，必須由懂業務、懂場景的領域專家（DomainExpert）主導，是領域專家帶著AI往前走，而不是AI帶著領域專家走。

當企業不再將AI當作外掛工具，而是將其視為「能與人並肩作戰的智慧同仁」，才算真正準備好進入代理式AI所代表的自主智能新時代。（作者為政治大學風險與保險研究中心主任、台灣亞太監理科技協會理事長） 閱讀完整內容