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重複性作業好麻煩，讓AI Agent替你完成既定任務！
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整理撰文：黃瑀安（Annie）｜出刊日期：2025-04-23
諮詢協助：國立中興大學企業管理學系 林谷合教授
「AI Agent（人工智慧代理）」為當前AI領域的一項重要創新，代表著AI技術從被動回應到自主執行任務的重大飛躍。隨著深度學習和大型語言模型（LLM）的快速發展，AI Agent的能力日益強大，它們不再只是簡單的聊天機器人，而是能夠完成從資料檢索、分析、報告生成，到多任務協調和執行的智慧體系，甚至可模擬人類思考過程、進行推理決策，實現真正的「邊想邊做。」
本文將針對AI Agent定義及其應用範圍、相關技術、實務案例等，進行內容分享與探討，協助讀者了解AI Agent在AI領域中的突破與趨勢。
什麼是「AI Agent」？
「AI Agent（人工智慧代理或AI代理）」為一種軟體程式或系統，可自主或半自主執行特定任務，甚至進一步與環境或使用者進行互動。相較傳統軟體，AI Agent可在很少或根本不需要人工干預的情況下，適應、學習並做出決策。
AI Agent之核心元件
為形成可運行的AI Agent架構，其基礎要素包括：
1. 感知模組：負責接收和理解來自外部環境的資訊，如攝影機、麥克風、使用者自行輸入或來自網路的數據。
2. 推理與決策模組：根據感知模組提供的資訊進行分析、推理，並做出行動決策，包含規則引擎（Rule-based Systems、強化學習（Reinforcement Learning）、蒙地卡羅樹搜尋等技術。
3. 執行模組：將決策轉化為實際行動，根據不同的代理形式，進行文字輸出、呼叫API、操控機器裝置、控制馬達、移動機械臂等。
4. 記憶與知識庫：用以儲存背景知識、過去經驗、對話歷史或任務紀錄，包括知識圖譜（Knowledge Graph）、向量資料庫（Vector Database）等，幫助AI Agent理解上下文並做出更智慧的決策。
5. 學習模組：輔助系統能夠從新資料或經驗中持續優化表現，學習方式包括監督式學習（Supervised Learning）、非監督學習（Unsupervised Learning）等。
6. 代理架構與協調系統：負責協調各模組的運作流程，決定任務的執行順序、模組之間的資料流動，為整個系統的中樞控制單位，包括Belief-Desire-Intention（BDI）模型。
以上要素彼此協作，使AI Agent能夠感知環境、理解需求、做出反應，並在不斷互動中學習與優化，達到擬人化、自主性與高效執行的目標。
AI Agent之工作原理
AI Agent的運作通常遵循以下步驟：
1. 資料收集：程式透過感測器或API從其環境中收集資料。
2. 感知：原始資料被處理成AI Agent可理解的形式。
3. 決策：開始分析數據，透過使用者設定或訓練之規則、學習演算法「選擇」最佳行動。
4. 動作執行：透過執行器或軟體指令執行所選動作。
5. 學習：根據回饋和結果更新其知識庫或模型。
AI Agent之應用案例
當前，AI Agent已部署在各行各業，包括醫療保健、金融、製造、零售與電子商務、客戶服務、交通運輸、教育等，應用細項更包含擔任診斷助理、病人監測、風險評估、供應鏈最佳化、庫存管理、自動票務系統、個人化學習平台等。
在實務中，電商巨頭eBay建立起自主代理框架，協調多個大型語言模型執行程式碼撰寫與行銷活動生成，其系統能像人類開發者逐行編寫代碼，並自動化商品上架流程。在醫療方面，西班牙Cosentino公司導入「數位勞動力」代理，完全取代3至4名客戶服務人力，自動處理訂單異常與進貨協調，使人力轉型至高價值服務領域。而跨平台工具應用中，台灣Super 8公司設計之對話式CRM平台「MessageHero」則實現LINE官方帳號的智能客服，能自動處理80%預約與FAQ查詢，並整合情緒辨識功能調整應對策略。至於德國電信的員工服務代理，則可每週處理萬次內部政策查詢，並擴展至自動化請假申請等行政流程。
以上案例不僅顯示AI Agent正從單點應用進化為企業級的流程中樞，更透過API串接ERP/CRM等系統，形成端到端的智慧運營架構。
AI Agent的優勢
作為以AI為基礎的創新技術，AI Agent的應用優勢包括：
1. 重複性任務的自動化：推動人工從事更高價值的活動。
2. 提高效率和生產力：全天候運行可處理大量資料並快速做出決策。
3. 改善決策：透過訓練知識庫與決策經驗越發成熟的AI Agent，提供企業最佳的行動參考與執行。
4. 個人化：可根據單一使用者客製化體驗，提高滿意度和參與度。
5. 可擴展性：多智能體系統可處理大規模、分散式問題。
AI Agent的挑戰
AI Agent在近年快速發展，展現出前所未有的潛力，在其應用範疇越加廣泛的情況下，AI Agent的發展仍面臨許多層面的瓶頸。首先，「技術」上的挑戰仍是發展AI Agent的一大困難，目前大多數AI Agent仍依賴大型語言模型進行推理與決策，雖語言模型在生成與理解自然語言上表現優異，但它們缺乏「真正」的理解與推理能力。在多步推理或需要具備因果邏輯的任務中，AI Agent 容易產生錯誤推論，導致無法完成複雜任務。此外，AI Agent 若要具備自我反思、錯誤修正或跨任務能力，仍需要進一步結合規則引擎、知識圖譜或記憶模組等技術，這些目前仍處於整合與實驗階段。
其次，在實務應用上，AI Agent的部署與整合成本高、穩定性不足，許多企業期望AI Agent能協助自動化客服、行銷或資料處理工作，但在真實場域中，AI Agent需能夠穩定接入各種系統（如CRM、ERP、API資料來源），同時還要具備安全性與隱私保護機制，才能滿足商業需求。此外，現有的AI Agent往往缺乏良好的任務管理與錯誤回報機制，當任務出現異常時，難以即時偵測與修正。
再者，AI Agent在倫理與法律層面的局限也值得關注。由於AI Agent可代替人類進行決策與對話，當其做出錯誤判斷或產生偏見資訊時，誰應該負責仍是一項法律灰區；同時，AI Agent需處理大量個人資料與敏感資訊，若缺乏嚴格的資料治理機制，可能衍生資安風險與使用者信任問題。再延伸一些，使用者甚至可能過度依賴AI Agent，進而削弱自主思考與判斷能力，這也是值得社會關注的議題。
總結
綜合上述說明，AI Agent已從概念驗證進入規模化應用階段，橫跨客戶服務、醫療診斷、緊急應變等領域，其技術本質在於整合任務規劃、工具操作與持續進化三大模組，使系統如同「數位員工」般處理跨平台協作任務，降低人力成本，同時釋放創造力。儘管AI Agent 面臨推理能力不夠完備、任務不穩定、資料安全與法律責任不明等多方面挑戰，未來發展需在技術創新與制度設計中並行，期望真正實現AI Agent的普及與可持續應用，深度重構未來社會的生產力模式。
[參考資料]
Agentic AI and ambient intelligence lead 2025 supply chain tech trends. COMMUNICATIONS TODAY.
https://www.communicationstoday.co.in/agentic-ai-and-ambient-intelligence-lead-2025-supply-chain-tech-trends/
John Bailey (2025.) Why Your Next Coworker Might Be an AI Agent. American Enterprise Institute.
https://www.aei.org/technology-and-innovation/why-your-next-co-worker-might-be-an-ai-agent/
Theo Schnitfink (2025.) How AI Agents Are Transforming Business In 2025 And Beyond. Forbes.
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/03/27/how-ai-agents-are-transforming-business-in-2025-and-beyond/