2024 年，在生成式 AI 持續快速發展的同時，吳恩達提出「Agentic workflow（代理式工作流）」概念， AI Agent 開始被注意。
到了 2025 年，隨著 AI 技術受到更多關注，黃仁勳也提出「AI Agent 元年」的說法。大量企業開始嘗試建立 AI Agent 作為數位員工。2026 年後，AI Agent 進入快速成長期，並逐步發展為多代理系統（Multi-Agent System）。
AI agent 發展快速、備受關注，對企業帶來的影響更是不可小看。那麼，AI Agent 到底是什麼？企業又為什麼關注它？這篇文章帶你了解！
AI agent 是什麼？
AI agent 是指「能夠自己規劃、動腦思考，並一步步動手完成複雜任務的 AI 系統」。中文稱之為「AI 代理」或「AI 代理人」。它就像一個會自己找方法做事的機器人。它的工作模式是「邊做邊想、邊想邊做」，一直循環嘗試，直到任務完成為止 。
過去，企業詢問 AI「如何將庫存不足的影響，減少 10%？」，然後看著螢幕上的建議步驟，想辦法手動完成全部工作。現在，AI agent 則直接查詢經營資料、進行分析、提出執行方案，並在取得人類授權後，直接行動。
▎AI agent 的主要能力是什麼？
AI agent 為什麼能像「員工」一樣？是因為它具備下列四種能力。
- 思考與規劃（Reasoning & Planning）：AI agent 以大型語言模型（LLM）當作「大腦」，能聽懂複雜的指令，並將大目標拆解成好幾個執行步驟 。它能不斷重複「想一下、動手做、看結果」的循環，來決定下一步該怎麼走
- 會用工具（Tool Use）：這是 AI agent 能成為「自主員工」的關鍵 。它不再只是給予建議，而是能主動去使用各種工具，例如：串接系統介面、跑程式碼、翻找資料庫或是操作軟體，把計畫轉成實際操作。
- 會自我檢查（Reflection）：AI agent 會根據操作結果「反思」，回頭檢查計畫有沒有誤解或遺漏的地方，如果發現不對，會自己修正計畫再試一次 。
- 有記憶系統（Memory）：它具備長短期的記憶能力，能記住之前的對話和任務細節，也能存取公司內部的專業知識庫，讓它在處理跨步驟任務時，能考慮到前後的脈絡 。
▎AI agent 為什麼熱門？
過去，AI 多半用來：回答問題、提供建議。但 AI Agent 的重點不同。它的目標是：直接把工作完成。這讓 AI 從「工具」，轉變為「執行者」。
對企業的意義是：AI agent 直接「把工作做完」。因為企業更期待「工作直接被完成」，而不再只是過去給予建議、提供示範的助手行為。
在 2024 年以前，企業多把 AI 當成「副駕駛」（Copilot）。AI 協助人類，但不會主動完成任務。隨著大型語言模型（LLM）能力的快速大幅提升，打造 AI agent 所需技術成熟。
同時企業也開始發現：AI 作為輔助工具，大多只是單純節省時間或人力成本；但 AI agent 則能帶來價值創造、ROI 提升。 因此 AI Agent 開始成為數位轉型的新發展方向。
延伸閱讀：《為什麼企業努力導入 AI，ROI 卻沒有 10 倍提升？AI agent 才是關鍵》
▎AI agent 帶給企業哪些好處？
- 提高營運效率：AI agent 可同時處理多項任務、大量資料，在複雜任務情境下，依舊能提高營運速度、降低錯誤率。
- 高品質結果：AI agent 經過蒐集、解讀大量、不同來源的資料後行動，並能從資料、執行結果持續學習、優化，最終提供高品質、可信賴、完善的結果。
- 降低成本：AI agent 可自動執行、完成任務。降低人事成本的同時，也減少人為錯誤、降低補救支出。
- 高品質決策：企業受限於人力有限，數據驅動決策無法大規模發生。AI agent 能加速企業產生高品質決策。
- 穩定的結果：不同於人類的工作產出品質容易浮動，AI agent 可穩定提供符合標準的服務水準。
▎AI agent 的最新趨勢
隨著技術成熟演進，行業標準也開始往多代理協作（Multi-Agent system/MAS）的架構發展。因為相對於使用單一 AI agent（Single-Agent） 來完成任務，多代理協作（MAS）更能在複雜環境中，產生更高準確度、更快速度的結果。
Gartner 預測，到 2028 年：約 15% 的日常工作將由 AI agent 主動完成、三分之一的企業系統將導入 AI agent 技術。
2026 年初熱門的「OpenClaw 龍蝦 AI」便是 AI agent 的一大代表。
《延伸閱讀：OpenClaw 是什麼？OpenClaw 龍蝦 AI 安裝教學及使用案例》
▎AI agent 執行範例
為了更好「直觀感受」什麼是 AI Agent。我們以專門為 AI Agent 互動模式所設計的 Manus AI，來感受「AI Agent 邊想邊做、邊做邊想」的過程：請 AI agent 當旅遊行程規劃師，安排 1 天的旅遊行程。
在過去請 LLM 規劃時，即使 LLM 已經有了連網、查詢最新資訊的功能，但往往得到的細節資訊，還是很容易「不符事實」（例如：提供錯誤的營業時間，導致前往用餐時，餐廳未營業）。
但換成 AI Agent 進行同樣的規劃時，因為 AI agent 能「使用工具」，AI agent 會開啟一台遠端電腦，操作那台電腦，進行點擊、查詢、確認的實作過程。因此 AI agent 能實際開啟該餐廳的預約系統，點擊確認想安排的用餐時段，是否真的有營業、是否有位子可以預定。
Manus AI 執行過程
這個過程中，因為 Manus AI 提供遠端螢幕操作過程的實時觀看（及回放），使用者更可以直觀的看到：
- （邊想）AI agent 先完成「進入搜尋引擎，查詢餐廳名稱」計畫
- → （邊做）依照計畫進入搜尋引擎 → 滑動搜尋引擎網頁 → 點擊進入可能的餐廳網站 → 發現不是目標網站
- →（邊想）跳回搜尋引擎頁面 → 找到其他可能網站
- →（邊做）再次點擊進入查找。
持續這樣的循環，直到完成任務。
▎AI agent 執行特性
觀察上述過程，能看到 AI agent 的 2 個特性：
- 動態循環執行：過程中的「循環次數」，不是預先決定的。而是隨著 AI Agent 實作了，得到真實的外部反饋，而決定需要執行幾次。
- 自我反思修復：過程中會出現「執行錯誤」的情況，這是正常情況。而 AI agent 會自行修復錯誤，然後繼續執行。
這個過程和「掃地機器人」，行為模式相似，會因為任務需要探索與調整。所以，對 AI agent 的合理期待，不是一次性、完美完成任務。而是接受 AI agent 必須有「探索、驗證、再次探索」的迭代過程。
AI agent 和 生成式 AI、LLM 有什麼不同？
生成式 AI (Generative AI)
屬於 AI 技術的一個類別，特指「創造」新資料（如文字、圖片、音樂、程式碼）的 AI 技術。
LLM (大型語言模型)
因為會創造文字，因此屬於生成式 AI 的一種。但在 AI 技術裡，其重要技術特性為能理解語言、文字及其背後脈絡（擁有認知能力），並產生文字、進行對話。因此在 AI 應用中，扮演著「大腦」（主要推理引擎）的角色。
AI Agent (人工智慧代理)
它是將 LLM 包裝起來的「完整系統」。它為 LLM 這個大腦加上了感知（眼睛/耳朵）、行動模組（手）和記憶系統。
所以，這 3 者是層級、功能的關係，而不是對立的關係。
單獨的 LLM 是「靜態」且「被動」的。它必須等待人類給予提示詞（Prompt），並且無法記住跨對話的狀態，也無法直接操作外部工具。AI Agent 讓被動的 LLM 變成了主動的、目標導向的角色，能夠感知環境並採取行動。
AI agent 和 RPA（機器人流程自動化）有什麼不同？
當談到「數位員工」時，過去通常是指 RPA（Robotic Process Automation）。其實兩者都是能「執行」的實作機器人，然而最大的不同，是執行流程為「複雜決策」和「線性固定」的差異。
RPA
依賴固定的規則與腳本。它像是一個照本宣科、硬背步驟的工作者，非常適合處理穩定的重複性任務。
AI Agent
依賴目標與推理。它具備思考能力，每次執行都會依照目標評估現狀並選擇當下最佳路徑。
延伸閱讀：《工作流程自動化（RPA/DPA），是 AI 轉型最簡單、快速，成功的起手式！》
RPA 也可以與 AI 結合執行工作，稱為「智慧流程自動化」 IPA（Intelligent Process Automation）。
例如：IPA 可將企業收到的來源不同、格式不同的發票，先以 AI 模型進行資料擷取，將非結構化的資料轉成結構化資料後，由 RPA 進行自動輸入 ERP 系統。這樣的結合，善用了 AI 的「智能」及RPA 的「確定性」，對企業來說，就能大幅提升自動化結果的品質。
AI agent 和 AI 助理 (AI Assistants) 、AI Chatbot 有什麼不同？
AI Chatbot
主要是對話式的，無法執行複雜的多步驟工作流。
AI Assistant
雖然能執行任務，但通常是「人機協作」，需要人類頻繁的監督與確認。
AI Agent
能夠在極少監督下，完成從頭到尾的複雜工作（例如：收到客戶的詢價單 → 解析詢價內容 → 進行內部價格查詢 → 生成報價單 → 寄送回給客戶）。
這三者的區別在於「自主性」與「主動性」的程度。AI chatbot 更貼近一般民眾生活中接觸到的，一問一答客服機器人。
而宇鯨智能的「AgentFlow 智動客服解決方案」便存在 2 種服務模式：AI Assistant & AI agent。
初期導入時，先選擇 AI Assistant（AI 助理）作為輔助角色：客服回應客戶時，AI Assistant 先提供回覆內容，而真人客服進行審查、細節修改、最終送出訊息。
當企業導入狀況成熟後、或無法由真人客服值班服務的半夜時段，可由 AI agent（AI 代理）自主決定客戶需要什麼服務、決定呼叫的查詢工具、執行訊息回覆。
Agentic Workflow 和 傳統 Workflow 有什麼不同？
傳統 Workflow
是一個線性的、預先定義好的執行步驟（若 A 發生，則執行 B）。邏輯是固定的，路徑是鎖死的。
Agentic Workflow (代理工作流)
是一個動態的網狀結構。AI Agent 不是執行死板的步驟，而是理解「更廣泛的目標」（例如：「成功讓新員工入職」）。
AI agent 會根據當下的情況，動態決定需要調用哪些資源、聯繫哪些部門（HR、IT、財務），並處理過程中出現的意外狀況。
這兩者的差異是「固定路徑」與「動態變動」的區別。
傳統自動化（RPA/Workflow）是讓機器「照著做」；生成式 AI（LLM/Chatbot）是讓機器「說話」；而 AI Agent 則是結合了兩者，讓機器能夠「像員工一樣思考並把事情做完」。
AI agent 大眾消費者應用場景
1. 私人購物顧問
電商 AI Agent 如實體店服務員般提供服務。用對話的方式，主動關懷、了解購物需求。再引導探索、介紹適合產品、回答產品及服務問題、確認庫存，並協助結帳。
2. 深度個人化旅遊規劃師
旅遊規劃 AI agent 基於客戶需求條件、景點照片，便能代為規劃長達多天的完整行程。可執行機票、旅宿、餐廳預定，並自動加入客戶的行事曆、及建立地圖地標。
3. 個人化教學助理
AI agent 基於學習者的學習資料，搭配適合該學習者的學習方式，即時產製適合的學習素材，例如：心智圖、問答閃卡、圖畫書、影片、聊天般的 Podcast 音檔。
4. 私人健康管理師
AI agent 可依照使用者的健康目標，基於使用者的健康、飲食、運動、睡眠數據，協助將健康行為融入日常生活中。
5. 職涯發展顧問
AI agent 可基於工作者的特性、偏好、職業現況，建議適合的進修課程、發掘工作職缺機會、提供求職履歷的修改建議。
AI agent 企業應用場景
1. 智能供應鏈管理
AI agent 可以透過預測需求、發現供應鏈中潛在的調度中斷，並提供建議執行方案，以降低供應延遲。
2. 自動化內容推薦
利用 AI agent，根據客戶偏好與歷史行為、消費數據，推播個人化的影片或產品，以提高轉化率。
3. IT 服務管理
AI agent 能基於提交的需求工單，自動進行分類、分配、追蹤等行為，能涵蓋從受理、處理、結案、意見回饋，完整的工單處理週期。
4. 雲端成本優化
AI agent 可即時監測，企業雲端資源的使用情況，並基於財務規範及目標，針對雲端支出進行對應調整，而不需要等待人類指令。
5. 醫療行政
AI agent 可處理診斷分流（病患症狀評估）、預約掛號等前置工作，讓醫生能專注於直接的醫療行為、提供醫生病人之間情感互動的發揮空間。
6. 物流優化
AI agent 可透過即時營運數據，優化配送路徑及庫存水位。
AI agent 不適合用在哪些情況？
AI agent 的適用範圍雖然很廣，但從上述的介紹可以發現，AI agent 也有其限制，而這些就是人為判斷、或其他自動化工具更適合的地方。
1. 同理心、細緻情感掌握
需要高 EQ 人際互動的工作內容，例如：身心治療、社交、衝突爭議解決、談判等。
2. 高度原始創作
AI agent 只能從學習資料中產生結果。而需要高度原創性的創意工作，則依舊是人類獨有的領域。
3. 策略規劃工作
需要考慮複雜條件（例如：政治、倫理、經濟週期等極其複雜的外部變數）的長期戰略規劃、理解文化脈絡下的人情世故，AI agent 不適合處理。
4. 高風險且高度可靠性
例如：重要基礎設施的控制工作、特定醫療手術，這些高風險且必須100%確定性的工作，傳統自動化（以規則為基礎的系統），或人類主導的流程，相對於 AI agent，依然是更安全的選擇。
5. 董事會級別的高階決策
這類型的決策，AI agent 缺少可仰賴的歷史資料（無或過少），同時也含有大量「灰色地帶」的討論與抉擇，需回歸由人類決策。
6. 固定流程的簡單重複性工作
複雜性低的固定工作流程，使用如 RPA 技術，即可以較低的成本達成需求。使用 AI agent 反而如同殺雞用牛刀，建置 AI agent 所耗費的資源，與回報難成正比。
企業如何評估是否該導入 AI agent？
▎評估問題
Deloitte 發佈的 2026 科技趨勢（Tech Trends 2026） 中，建議想建立 AI agent 的企業，藉由思考 5 個問題，來提高 AI agent 的導入成功率。
宇鯨智能進一步將這 5 個問題整理細分，以協助企業思考：
▎成功關鍵
企業往往會發現，在評估這些問題時，如果不懂底層技術發展，很容易變成「空想」，造成評估結果脫離現實。研究顯示，成功的導入通常具備以下關鍵：
- 先求小、再求大：AI agent 負責的任務範圍要小且明確，而不是什麼都能做、卻都做不好的通用 AI agent。
- 重整流程：不是直接把 AI agent 丟進舊流程，而是要為了 AI agent 的特性，重新設計工作流程 。
- 專業協助：善用像宇鯨智能這樣的外部夥伴，讓公司內部人員專注在業務經驗的轉化 。
延伸閱讀 1：《AI 轉型合作夥伴評估全攻略：5大關鍵指標助企業避開投資陷阱》
延伸閱讀 2：《企業資訊人員配置策略：內部聘用還是外包顧問？》
企業導入 AI agent 要注意什麼風險？
AI agent 是一種與企業自家業務流程、數據資料，高度相關的技術工具導入。因此企業現況準備度，影響導入 AI agent 的成敗。
老舊的資訊系統
AI agent 通常依靠 API（系統之間的資料橋樑）或資料管線（Data pipeline）進行數據傳輸。若是企業的舊系統資料接不出來，就會造成導入 AI agent 的阻礙。需要基於企業實際現況的評估，選擇適合的替代數據擷取方式。
資料架構限制
企業現況儲存資料的架構，與 AI agent 基於查詢，企業脈絡數據（廣數據），執行工作的架構不同，因此通常需要針對既有資料，及未來資料累積流程，進行處理，才能為 AI agent 提供適合的資料基礎。
傳統治理的侷限
過去的 IT 治理，是基於「指令與回饋」，但 AI agent 具有自主性，若使用舊有的審核機制（例如每一步都要人工簽核），反而阻撓 AI agent 應該發揮的反應速度與效率。
延伸閱讀：《宇鯨智能強調：數據與流程雙引擎策略》
4 步驟選 AI agent 的打造工具
企業打造 AI agent，宇鯨智能建議，從使用容易上手的 No-Code/Low-code 工具開始。
No-Code/Low-Code 工具，顧名思義，不需要寫 Code（程式碼），或只需要撰寫少許程式碼，即可完成過去依賴工程師才能完成的事。
藉由工具低門檻、可快速導入的優勢，企業能快速在實作經驗中，釐清對 AI agent 的真實期待。
具體選擇步驟，請見：《4 步驟選 AI agent 打造工具》
常見FAQ
Q1：ChatGPT 是 AI Agent 嗎？
2024 年以前的 ChatGPT，主要功能是問答、產生圖片、影片，主要依靠的是大型語言模型 LLM 來互動，不算是 AI agent。
2025 年初，ChatGPT 推出 Deep Research 功能開始，便已經是 AI agent 了，只是還僅限於「搜尋資料、回答」的範圍。 2025 年底推出 ChatGPT Agent 功能開始，更是擴大為更通用、更符合大眾想像的 AI agent。
Q2：目前的 AI Agent 有哪些？
大眾常見使用的工具例如 ChatGPT、Gemini，在 2025 年後的版本都已經是 AI agent 了。
我們可以在與問答的過程中發現：它們會先思考問題含義、計畫如何回答、進行資料搜尋、自我問答是否需要更多資料、持續搜尋、最後再進行回覆。這過程便是 AI agent 的行為展現。
其餘如 Gemini Agent、ChatGPT Agent、Manus AI、Claude Cowork，也都是辦公室生產力的通用型 AI agent。
而許多企業也開始針對特定領域，提供產品型的 AI Agent 服務。例如：
- 協助企業擴展業務的 GTM （Go-to-Market）AI agent 工具 — Clay
- 專門協助軟體開發的 Coding AI agent — Antigravity
- 基於 Salesforce 資料，協助用戶進行行銷、客服等業務的 AI agent — Agentforce
- 協助行銷人員進行內容生成、數據分析、客戶互動的 AI agent — copy.ai
Q3：Google AI Agent 是什麼？
Google AI agent 指的是 Google 生態系中，提供企業導入 AI agent 的開發工具及產品。包含 Vertext AI Agent Builder、Agent Development Kit（ADK）、Gemini Enterprise。
Q4：如何使用 ChatGPT AI Agent？
ChatGPT 將其 AI agent 功能提供給付費版的用戶使用，只要在進行對話時，直接從使用工具的下拉選單中，選擇「智慧體模式」，就能打開 ChatGPT 的 AI agent 功能。
結語
AI agent 的出現，代表企業需要開始使用新的角度，看待每日營運的工作。
宇鯨智能作為企業 AI 轉型的最佳合作夥伴，協助成長型企業跨越數位鴻溝，從「數據驅動」演進為「智能代理 (Agentic) 驅動」。我們以「廣數據（企業經營脈絡）」為燃料，以「AI Agent 系統」為引擎，建構人機協作的次世代生產力體系。
我們不只提供工具，更透過「教育賦能、產品導入、顧問實施」的整合形式，協助企業將隱性經驗轉化為自主運行的「數位員工」，實現業務規模化的指數級成長，讓 AI 真正成為企業獲利與競爭力的核心。
歡迎聯繫宇鯨智能諮詢，了解貴公司如何打造專屬數位員工 AI agent。
