AI Agent是什麼？如何重構(gòu)企業(yè)生產(chǎn)力：定義、應(yīng)用與未來趨勢

AI Agent的定義是什麼？

AI Agent近年快速竄紅，其概念其實(shí)早在1994年就由MIT教授派蒂?梅斯提出，當(dāng)時(shí)便描繪出能協(xié)助人類處理繁瑣資訊與任務(wù)的智慧「個(gè)人助理」。隨著資訊爆炸與工作複雜度提升，AI Agent的價(jià)值更加凸顯。

與一般AI工具相比，AI Agent具備四大特徵：

• 自主性：接收目標(biāo)後可獨(dú)立運(yùn)作。
• 目標(biāo)導(dǎo)向：圍繞明確目標(biāo)主動規(guī)劃行動。
• 推理與規(guī)劃：能拆解任務(wù)、動態(tài)調(diào)整策略。
• 工具協(xié)作：可調(diào)用API、資料庫，並與人或其他Agent協(xié)同完成任務(wù)。

若傳統(tǒng)AI像顧問提供建議，AI Agent則是能真正「執(zhí)行任務(wù)」的專業(yè)助理，能處理跨步驟流程，從自動化行銷到專案管理皆可勝任。

AI Agent對企業(yè)的影響是什麼？

AI Agent不僅是技術(shù)升級，更重新定義了企業(yè)的生產(chǎn)力、流程管理與組織結(jié)構(gòu)，推動從「人力密集型」走向「智慧協(xié)作型」。

1.從技術(shù)突破到落地應(yīng)用

AI Agent的興起其實(shí)來自近年來三大關(guān)鍵變化的驅(qū)動：

• 技術(shù)突破：以ChatGPT為代表的大語言模型（LLM），解決AI過去「能力不足」的瓶頸。
• 應(yīng)用落地：客服、行銷、流程自動化等場景成功商轉(zhuǎn)，企業(yè)信心大增。
• 市場趨勢：微軟、Google、Meta等科技巨頭相繼投入Agent生態(tài)系，新創(chuàng)公司也大量湧入，形成產(chǎn)業(yè)級浪潮。

2.深層改變：企業(yè)組織與角色的重構(gòu)

AI Agent的加入，讓許多企業(yè)流程得以自動化甚至智慧化。這個(gè)轉(zhuǎn)變不僅僅是工具的革新，更是對組織與角色定義的深層重塑，例如：

• 解放人力，聚焦高價(jià)值工作： 傳統(tǒng)的自動化只能處理單一、重複性的任務(wù)，但AI Agent具備推理與規(guī)劃能力，可以執(zhí)行更複雜的流程。例如，人資可透過AI Agent自動處理薪資查核等繁瑣任務(wù)，讓員工得以將精力集中於策略與創(chuàng)意等高價(jià)值工作。

• 提升效率，創(chuàng)造超乎想像的生產(chǎn)力：AI Agent能在短時(shí)間內(nèi)處理龐大數(shù)據(jù)、快速執(zhí)行複雜流程。在鼎新的AI Agent模型中，智能體（Agent）是一個(gè)由指揮官、專家與可攜式數(shù)位分身組成的協(xié)作體系。指揮官負(fù)責(zé)統(tǒng)籌全局、專家提供專業(yè)知識，而個(gè)人的數(shù)位分身則將專業(yè)能力無限延伸，三者協(xié)同合作，能讓企業(yè)流程的效率大幅提升。

• 優(yōu)化決策，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)營運(yùn)：AI Agent具備強(qiáng)大的感知與分析能力，能即時(shí)分析市場趨勢與使用者行為，提供精準(zhǔn)洞察。例如，在零售業(yè)可即時(shí)分析市場與行為，提供精準(zhǔn)洞察，提供個(gè)人化推薦，讓決策更為精準(zhǔn)。

• 創(chuàng)新服務(wù)，打造全新商業(yè)模式：AI Agent的應(yīng)用橫跨多個(gè)產(chǎn)業(yè)，例如金融業(yè)的金融交易監(jiān)測、程式碼檢查，加速新商業(yè)模式的誕生。它讓企業(yè)能以更低的成本、更快的速度，創(chuàng)造出前所未有的創(chuàng)新服務(wù)。

3.生產(chǎn)力的重新定義

以往我們衡量生產(chǎn)力的指標(biāo)多半是「完成多少工作」、「花多少時(shí)間」，而有了AI Agent之後，這個(gè)概念正在轉(zhuǎn)變成「完成正確的事」、「達(dá)成最佳結(jié)果」。

Gartner預(yù)測，到 2028 年，將有15%的日常工作決策由AI Agent自主完成；麥肯錫也指出，85%導(dǎo)入Agentic AI的企業(yè)，能在一年內(nèi)實(shí)現(xiàn)正向ROI。

在2025年WAIC（世界人工智能大會）上，鼎新數(shù)智董事長葉子禎也提到AI Agent的發(fā)展將帶來三大變革：

一、新型態(tài)的生產(chǎn)力：AI Agent 能與人類協(xié)同，共同完成更複雜、更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，創(chuàng)造出前所未有的生產(chǎn)力。它就像是人類能力的延伸，鼎新提出的「多智能體運(yùn)行平臺」，能夠整合「物理世界」與「數(shù)位世界」的模型來思考AI如何導(dǎo)入企業(yè)?？沙休d個(gè)人的專業(yè)知識與工作習(xí)慣，成為企業(yè)強(qiáng)大的生產(chǎn)力延伸。

二、物理世界與數(shù)位世界互相作用：AI Agent的應(yīng)用將不僅限於虛擬空間。透過「數(shù)位孿生」等技術(shù)，它能將物理世界的數(shù)據(jù)數(shù)位化，並在虛擬世界中進(jìn)行模擬與優(yōu)化，再將結(jié)果回饋至現(xiàn)實(shí)，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)整合。

三、工作者不再受限於時(shí)間與空間：AI Agent能全天候無休地運(yùn)作，讓人類工作者不再受限於辦公地點(diǎn)與時(shí)間，得以隨時(shí)隨地展開工作，工作模式將變得更加彈性與自由。傳統(tǒng)的AI Agent多半依附於特定平臺，但多智能體運(yùn)行平臺由數(shù)位分身、領(lǐng)域?qū)＜?、指揮官三種類型構(gòu)成的協(xié)作系統(tǒng)，能讓你的智慧資產(chǎn)隨身攜帶，無論你在哪裡，它都能持續(xù)工作、累積經(jīng)驗(yàn)，將你的專業(yè)能力無限延伸。

AI Agent的導(dǎo)入現(xiàn)況與未來挑戰(zhàn)

AI 正迅速從科技圈的熱門話題，走進(jìn)企業(yè)營運(yùn)的核心。絕大多數(shù)企業(yè)對AI Agent 的理解與應(yīng)用，仍處於初步摸索階段。問題並非技術(shù)不成熟，而是因?yàn)槠髽I(yè)組織在觀念、流程與基礎(chǔ)建設(shè)上尚未到位。

趨勢已至，但轉(zhuǎn)型路徑仍存瓶頸

從大環(huán)境來看，AI Agent 已不再是「未來技術(shù)」，而是全球競爭的核心戰(zhàn)略。根據(jù) IDC 報(bào)告，逾70%全球企業(yè)計(jì)畫兩年內(nèi)導(dǎo)入自主性 AI，以提升決策效率與自動化。然而，導(dǎo)入過程仍面臨三大挑戰(zhàn)：

• 成本與投資回報(bào)不確定：AI Agent導(dǎo)入挑戰(zhàn)之一，是技術(shù)整合與運(yùn)算資源成本高昂，短期難見成效，企業(yè)傾向觀望。
• 信任與準(zhǔn)確性疑慮：對於金融、醫(yī)療等高風(fēng)險(xiǎn)場域而言，AI Agent的決策準(zhǔn)確性至關(guān)重要。缺乏可解釋性的輸出結(jié)果，難以承擔(dān)關(guān)鍵決策責(zé)任。
• 技術(shù)與落地能力不足：雖然大型語言模型已有突破，但要讓 AI Agent多工處理、跨平臺協(xié)作仍有門檻，加上企業(yè)內(nèi)部缺乏數(shù)據(jù)整合與場景設(shè)計(jì)，導(dǎo)致導(dǎo)入成效受限。

由近而遠(yuǎn)：從現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)到未來藍(lán)圖

企業(yè)當(dāng)前最急迫的課題，是找到AI Agent能真正發(fā)揮價(jià)值的企業(yè)AI應(yīng)用場景，並解決內(nèi)部抗拒與流程斷層。這需要從小規(guī)模試點(diǎn)起步，逐步累積信心與經(jīng)驗(yàn)。

展望未來，鼎新數(shù)智董事長葉子禎指出：「未來的生產(chǎn)力不再受限於物理時(shí)間與人力邊界，而是在物理世界與數(shù)位世界的交互中誕生的新型態(tài)智慧生產(chǎn)力?！?

他指出，AI Agent不僅能突破人力限制，更能突破：

• 動機(jī)限制：可以補(bǔ)人力的不足。承接人類不願處理的繁瑣任務(wù)，提升效率。
• 能力限制：可以補(bǔ)能力的不足。如AI繪圖與文生設(shè)計(jì)，讓創(chuàng)意專業(yè)人員擺脫技術(shù)門檻，專注創(chuàng)新本質(zhì)。
• 思維限制：AI Agent能即時(shí)感知數(shù)據(jù)變化，實(shí)現(xiàn)隨需而動的決策機(jī)制。
• 時(shí)空限制：透過AI數(shù)智人，在多平臺、全時(shí)段展開無休服務(wù)與互動。

這些突破將推動企業(yè)邁向「物理+數(shù)位雙世界」架構(gòu)，傳統(tǒng)管理模式將被重構(gòu)，組織也將更加扁平、靈活與智慧化。

從試點(diǎn)到整合：企業(yè)導(dǎo)入AI Agent關(guān)鍵路徑

面對AI Agent的全面崛起，企業(yè)最關(guān)心的問題莫過於：「我們現(xiàn)在該做什麼？可以做什麼？」。企業(yè)導(dǎo)入AI Agent，應(yīng)將其視為策略性投資，並依短期、中期、長期三階段逐步推進(jìn)，從「技術(shù)應(yīng)用」走向「組織升級」。

短期：找出具體痛點(diǎn)，發(fā)掘企業(yè)AI應(yīng)用場景

在導(dǎo)入AI Agent的初期，企業(yè)最需要做的，是找出真正能創(chuàng)造價(jià)值的企業(yè)AI應(yīng)用場景：例如客服、知識文件生成、排程派工、報(bào)表彙整等高重複性工作，這些都是AI Agent最能快速發(fā)揮效益的切入點(diǎn)。

這階段是企業(yè)導(dǎo)入 AI 的起步。企業(yè)會鎖定業(yè)務(wù)流程中最具痛點(diǎn)或效益最顯著的「單點(diǎn)」進(jìn)行優(yōu)化。例如，針對製造業(yè)的排產(chǎn)痛點(diǎn)，導(dǎo)入智能排程Agent，透過智慧排程邏輯與規(guī)則，實(shí)現(xiàn)排產(chǎn)優(yōu)化。同樣地，在供應(yīng)鏈管理上，可利用缺料預(yù)警 Agent，將物料資料進(jìn)行整合，即時(shí)監(jiān)測與預(yù)測缺料風(fēng)險(xiǎn)，並給出採購或替代物料的建議。

中期：建構(gòu)AI驅(qū)動的企業(yè)流程

當(dāng)單點(diǎn)AI累積足夠經(jīng)驗(yàn)後，企業(yè)將進(jìn)入流程改造階段。此時(shí)，企業(yè)會將不同單點(diǎn)的AI Agent串聯(lián)起來，實(shí)現(xiàn)更具彈性與客製化的AI應(yīng)用。例如，在「新產(chǎn)品導(dǎo)入流程」中，可利用指揮官Agent協(xié)同多個(gè)專家Agent加上數(shù)位分身，如「庫存查詢」與「訂單審核」，加速新品導(dǎo)入或交期查詢與客訴回應(yīng)等，大幅縮短人力時(shí)間。

這個(gè)階段的任務(wù)，是建立跨部門、跨平臺的流程整合架構(gòu)。企業(yè)可透過AI Agent串接ERP、MES、CRM等核心系統(tǒng)，讓資料能在不同流程間自動流通，從+AI到+Agent的「單點(diǎn)任務(wù)或單一場景自動化」轉(zhuǎn)向「串接跨部門營運(yùn)流程智慧化」，才是真正的AI應(yīng)用升級。

長期：完善基礎(chǔ)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)位轉(zhuǎn)型與持續(xù)演化

在進(jìn)入成熟階段後，AI Agent不再只是執(zhí)行任務(wù)的工具，AI Agent的任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行效果，深受資料可用性與一致性影響，因此企業(yè)在導(dǎo)入前，需先強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理與平臺整合基礎(chǔ)。

企業(yè)可透過「多智能體運(yùn)行平臺」，實(shí)現(xiàn)IT與OT數(shù)據(jù)虛實(shí)整合。所有智能體在專家、指揮官、數(shù)位分身的協(xié)調(diào)下，形成一個(gè)具備「協(xié)同意識」的智能系統(tǒng)。這三類智能體分工明確：可攜式數(shù)位分身負(fù)責(zé)執(zhí)行與個(gè)人化任務(wù)，專家智能體提供專業(yè)判斷與決策建議，而指揮官智能體則負(fù)責(zé)整合與調(diào)度，最終實(shí)現(xiàn)從感知、分析、判斷到執(zhí)行的智慧閉環(huán)，讓工廠邁向AI自主營運(yùn)的新階段。

另外，企業(yè)需建立數(shù)據(jù)治理體系，確保資料可控與安全，並探索私有化模型、地端部署；最終實(shí)現(xiàn)多場域、多角色 AI Agent 的協(xié)同運(yùn)作，從流程驅(qū)動邁向AI驅(qū)動，構(gòu)築能持續(xù)進(jìn)化的智慧組織。

AI Agent的未來願景：平臺化的智能革新

從鼎新數(shù)智董事長葉子禎提出「一個(gè)模型、兩種內(nèi)核、三類智能體」的多智能體運(yùn)行平臺，可看到並描繪未來企業(yè)在物理與數(shù)位交織世界中的運(yùn)作樣貌。

一個(gè)模型：

企業(yè)同時(shí)存在於物理世界（人與設(shè)備）與數(shù)位世界（AI智能體與運(yùn)算引擎），兩者如數(shù)位孿生般同步運(yùn)作，推動效率與智慧升級。

兩種內(nèi)核：

• 處理即時(shí)反應(yīng)的「數(shù)據(jù)自決引擎」：能即時(shí)依資料變化自動調(diào)整任務(wù)，如動態(tài)規(guī)劃物流、更新庫存策略。
• 面對複雜任務(wù)時(shí)的「智能生成引擎」：依靠生成式AI模型，進(jìn)行分析、規(guī)劃與決策，像是自動撰寫報(bào)告、制定行銷策略等，處理需要思考的「慢任務(wù)」。

三類AI智能體：

• 可攜式數(shù)位分身：像是個(gè)人助理，能幫你打理執(zhí)行工作細(xì)節(jié)與個(gè)人化需求。
• 數(shù)位專家：專注於特定領(lǐng)域，如法務(wù)、財(cái)務(wù)、採購等，扮演知識型專家。
• 數(shù)位指揮官：則具備統(tǒng)籌與調(diào)度能力，能整合多項(xiàng)任務(wù)資源，成為智慧決策的核心。

這個(gè)系統(tǒng)在數(shù)位世界中運(yùn)作，透過指揮官的調(diào)度，整合不同智能體的專業(yè)能力，並與物理世界的人與設(shè)備緊密合作，最終目標(biāo)是創(chuàng)造新的生產(chǎn)力，讓人們能「智慧工作，樂享生活」。

多智能體運(yùn)行平臺：打造具協(xié)同意識的智能系統(tǒng)

目前的AI 應(yīng)用多為單點(diǎn)式的工具，各自為營，AI Agent的未來將走向更宏觀的格局。

透過鼎新的「多智能體運(yùn)行平臺」，企業(yè)可以建立一個(gè)強(qiáng)大的AI基礎(chǔ)架構(gòu)，讓不同的AI Agent高效協(xié)作，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨任務(wù)的無縫流轉(zhuǎn)，從單一任務(wù)執(zhí)行邁向複雜任務(wù)的自主化管理。

若以未來AI工廠來想像，首要是讓現(xiàn)場數(shù)據(jù)即時(shí)成為決策依據(jù)。透過Edge AI，OT與IT資料可即時(shí)感知與解讀，無需整合延遲，即可啟動AI判斷與執(zhí)行。企業(yè)也可依場景需求，靈活配置AI Agent，如排產(chǎn)、預(yù)警、品管等智慧模組，透過三類智能體協(xié)作：分身負(fù)責(zé)執(zhí)行，專家優(yōu)化判斷，指揮官整合協(xié)作，實(shí)現(xiàn)從感知到優(yōu)化的智慧閉環(huán)，讓工廠邁向AI自主營運(yùn)的新階段。

隨著企業(yè)AI應(yīng)用深化，AI 的能力、平臺與場景將逐步融合為完整生態(tài)系統(tǒng)?！钙髽I(yè)AI一體機(jī)」也將成為私有化部署的關(guān)鍵選項(xiàng)，不僅強(qiáng)化運(yùn)算與分析能力，更確保資料隱私與安全，讓 AI Agent 深度參與決策與執(zhí)行，成為新一代企業(yè)營運(yùn)架構(gòu)的核心。

結(jié)論：AI Agent與企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型

AI不再只是新技術(shù)，它正逐步融入每一個(gè)企業(yè)場景，改變我們對工作效率、決策機(jī)制與組織協(xié)作的想像。面對這場深刻的產(chǎn)業(yè)變革，企業(yè)需要積極建立與AI 協(xié)作的能力。

無論是將AI應(yīng)用擴(kuò)展到跨部門流程，或打造靈活、可調(diào)度的智慧系統(tǒng)，端看企業(yè)是否具備讓AI驅(qū)動生產(chǎn)力，讓AI「真正參與營運(yùn)」的基礎(chǔ)條件與推動決心。

從「單點(diǎn)工具」到「智慧運(yùn)作核心」，這趟轉(zhuǎn)型之旅需要明確的策略與長遠(yuǎn)的規(guī)劃，從審視內(nèi)部痛點(diǎn)，從核心業(yè)務(wù)場景著手，逐步建立起專屬於企業(yè)的AI驅(qū)動流程，重構(gòu)營運(yùn)邏輯，這不只是為了追趕趨勢，更是為了在快速變動的市場中，建立起能夠持續(xù)優(yōu)化、自主創(chuàng)新的智慧營運(yùn)體系。