AI Agent是什麼?如何重構(gòu)企業(yè)生產(chǎn)力:定義、應用與未來趨勢
AI Agent正在重塑企業(yè)營運邏輯,從自主決策、跨部門協(xié)作到流程自動化,全面提升生產(chǎn)力。
本文解析AI Agent定義、企業(yè)AI應用場景、企業(yè)導入AI的挑戰(zhàn)與未來願景,助你掌握企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型關(guān)鍵。
AI Agent的定義是什麼?
AI Agent近年快速竄紅,其概念其實早在1994年就由MIT教授派蒂?梅斯提出,當時便描繪出能協(xié)助人類處理繁瑣資訊與任務的智慧「個人助理」。隨著資訊爆炸與工作複雜度提升,AI Agent的價值更加凸顯。
與一般AI工具相比,AI Agent具備四大特徵:
- 自主性:接收目標後可獨立運作。
- 目標導向:圍繞明確目標主動規(guī)劃行動。
- 推理與規(guī)劃:能拆解任務、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。
若傳統(tǒng)AI像顧問提供建議,AI Agent則是能真正「執(zhí)行任務」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)突破到落地應用
AI Agent的興起其實來自近年來三大關(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,聚焦高價值工作: 傳統(tǒng)的自動化只能處理單一、重複性的任務,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,讓員工得以將精力集中於策略與創(chuàng)意等高價值工作。
-
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。指揮官負責統(tǒng)籌全局、專家提供專業(yè)知識,而個人的數(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,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準營運:AI Agent具備強大的感知與分析能力,能即時分析市場趨勢與使用者行為,提供精準洞察。例如,在零售業(yè)可即時分析市場與行為,提供精準洞察,提供個人化推薦,讓決策更為精準。
-
創(chuàng)新服務,打造全新商業(yè)模式:AI Agent的應用橫跨多個產(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。
3.生產(chǎn)力的重新定義
以往我們衡量生產(chǎn)力的指標多半是「完成多少工作」、「花多少時間」,而有了AI Agent之後,這個概念正在轉(zhuǎn)變成「完成正確的事」、「達成最佳結(jié)果」。
Gartner預測,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%導入Agentic AI的企業(yè),能在一年內(nèi)實現(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,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如何導入企業(yè)??沙休d個人的專業(yè)知識與工作習慣,成為企業(yè)強大的生產(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,並在虛擬世界中進行模擬與優(yōu)化,再將結(jié)果回饋至現(xiàn)實,實現(xiàn)虛實整合。
三、工作者不再受限於時間與空間:AI Agent能全天候無休地運作,讓人類工作者不再受限於辦公地點與時間,得以隨時隨地展開工作,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,但多智能體運行平臺由數(shù)位分身、領(lǐng)域?qū)<摇⒅笓]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,將你的專業(yè)能力無限延伸。
AI Agent的導入現(xiàn)況與未來挑戰(zhàn)
AI 正迅速從科技圈的熱門話題,走進企業(yè)營運的核心。絕大多數(shù)企業(yè)對AI Agent 的理解與應用,仍處於初步摸索階段。問題並非技術(shù)不成熟,而是因為企業(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 報告,逾70%全球企業(yè)計畫兩年內(nèi)導入自主性 AI,以提升決策效率與自動化。然而,導入過程仍面臨三大挑戰(zhàn):
- 成本與投資回報不確定:AI Agent導入挑戰(zhàn)之一,是技術(shù)整合與運算資源成本高昂,短期難見成效,企業(yè)傾向觀望。
- 信任與準確性疑慮:對於金融、醫(yī)療等高風險場域而言,AI Agent的決策準確性至關(guān)重要。缺乏可解釋性的輸出結(jié)果,難以承擔關(guān)鍵決策責任。
- 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,導致導入成效受限。
由近而遠:從現(xiàn)實挑戰(zhàn)到未來藍圖
企業(yè)當前最急迫的課題,是找到AI Agent能真正發(fā)揮價值的企業(yè)AI應用場景,並解決內(nèi)部抗拒與流程斷層。這需要從小規(guī)模試點起步,逐步累積信心與經(jīng)驗。
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:
- 動機限制:可以補人力的不足。承接人類不願處理的繁瑣任務,提升效率。
- 能力限制:可以補能力的不足。如AI繪圖與文生設(shè)計,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能即時感知數(shù)據(jù)變化,實現(xiàn)隨需而動的決策機制。
- 時空限制:透過AI數(shù)智人,在多平臺、全時段展開無休服務與互動。
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。
從試點到整合:企業(yè)導入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)導入AI Agent,應將其視為策略性投資,並依短期、中期、長期三階段逐步推進,從「技術(shù)應用」走向「組織升級」。
短期:找出具體痛點,發(fā)掘企業(yè)AI應用場景
在導入AI Agent的初期,企業(yè)最需要做的,是找出真正能創(chuàng)造價值的企業(yè)AI應用場景:例如客服、知識文件生成、排程派工、報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。
這階段是企業(yè)導入 AI 的起步。企業(yè)會鎖定業(yè)務流程中最具痛點或效益最顯著的「單點」進行優(yōu)化。例如,針對製造業(yè)的排產(chǎn)痛點,導入智能排程Agent,透過智慧排程邏輯與規(guī)則,實現(xiàn)排產(chǎn)優(yōu)化。同樣地,在供應鏈管理上,可利用缺料預警 Agent,將物料資料進行整合,即時監(jiān)測與預測缺料風險,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
當單點AI累積足夠經(jīng)驗後,企業(yè)將進入流程改造階段。此時,企業(yè)會將不同單點的AI Agent串聯(lián)起來,實現(xiàn)更具彈性與客製化的AI應用。例如,在「新產(chǎn)品導入流程」中,可利用指揮官Agent協(xié)同多個專家Agent加上數(shù)位分身,如「庫存查詢」與「訂單審核」,加速新品導入或交期查詢與客訴回應等,大幅縮短人力時間。
這個階段的任務,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「單點任務或單一場景自動化」轉(zhuǎn)向「串接跨部門營運流程智慧化」,才是真正的AI應用升級。
長期:完善基礎(chǔ)建設(shè),實現(xiàn)數(shù)位轉(zhuǎn)型與持續(xù)演化
在進入成熟階段後,AI Agent不再只是執(zhí)行任務的工具,AI Agent的任務規(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)在導入前,需先強化數(shù)據(jù)治理與平臺整合基礎(chǔ)。
企業(yè)可透過「多智能體運行平臺」,實現(xiàn)IT與OT數(shù)據(jù)虛實整合。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)位分身負責執(zhí)行與個人化任務,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責整合與調(diào)度,最終實現(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;最終實現(xiàn)多場域、多角色 AI Agent 的協(xié)同運作,從流程驅(qū)動邁向AI驅(qū)動,構(gòu)築能持續(xù)進化的智慧組織。
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「一個模型、兩種內(nèi)核、三類智能體」的多智能體運行平臺,可看到並描繪未來企業(yè)在物理與數(shù)位交織世界中的運作樣貌。
一個模型:
企業(yè)同時存在於物理世界(人與設(shè)備)與數(shù)位世界(AI智能體與運算引擎),兩者如數(shù)位孿生般同步運作,推動效率與智慧升級。
兩種內(nèi)核:
- 處理即時反應的「數(shù)據(jù)自決引擎」:能即時依資料變化自動調(diào)整任務,如動態(tài)規(guī)劃物流、更新庫存策略。
- 面對複雜任務時的「智能生成引擎」:依靠生成式AI模型,進行分析、規(guī)劃與決策,像是自動撰寫報告、制定行銷策略等,處理需要思考的「慢任務」。
三類AI智能體:
- 可攜式數(shù)位分身:像是個人助理,能幫你打理執(zhí)行工作細節(jié)與個人化需求。
- 數(shù)位專家:專注於特定領(lǐng)域,如法務、財務、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,能整合多項任務資源,成為智慧決策的核心。
這個系統(tǒng)在數(shù)位世界中運作,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」。
多智能體運行平臺:打造具協(xié)同意識的智能系統(tǒng)
目前的AI 應用多為單點式的工具,各自為營,AI Agent的未來將走向更宏觀的格局。
透過鼎新的「多智能體運行平臺」,企業(yè)可以建立一個強大的AI基礎(chǔ)架構(gòu),讓不同的AI Agent高效協(xié)作,實現(xiàn)跨部門、跨任務的無縫流轉(zhuǎn),從單一任務執(zhí)行邁向複雜任務的自主化管理。
若以未來AI工廠來想像,首要是讓現(xiàn)場數(shù)據(jù)即時成為決策依據(jù)。透過Edge AI,OT與IT資料可即時感知與解讀,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)、預警、品管等智慧模組,透過三類智能體協(xié)作:分身負責執(zhí)行,專家優(yōu)化判斷,指揮官整合協(xié)作,實現(xiàn)從感知到優(yōu)化的智慧閉環(huán),讓工廠邁向AI自主營運的新階段。
隨著企業(yè)AI應用深化,AI 的能力、平臺與場景將逐步融合為完整生態(tài)系統(tǒng)。「企業(yè)AI一體機」也將成為私有化部署的關(guān)鍵選項,不僅強化運算與分析能力,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企業(yè)場景,改變我們對工作效率、決策機制與組織協(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應用擴展到跨部門流程,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」的基礎(chǔ)條件與推動決心。
從「單點工具」到「智慧運作核心」,這趟轉(zhuǎn)型之旅需要明確的策略與長遠的規(guī)劃,從審視內(nèi)部痛點,從核心業(yè)務場景著手,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)新的智慧營運體系。

我想瞭解
我是用戶
我是夥伴 



