「Agentic AI 為 2025 年最具戰略性的技術趨勢之一，且 Gartner 大膽預測，至 2028 年，將會有 15% 的日常決策任務交由 AI Agent 處理。」 -Gartner, 2025 Top Strategic Technology Trends

AI 技術發展迅猛，生成式 AI（Generative AI）及大型語言模型（LLM）的能力已不僅限於回答問題，而是開始具備推理、決策和自主行動的能力，因此，企業正在積極探索 AI 應用的更多可能性，並尋求更良好的投資報酬率，這促使了 AI Agent 的時代正式來臨，並預計成為 2025 年企業 AI 應用的重要趨勢。

（本文於 8 月 29 日更新）

文章大綱

1. AI Agent 是什麼？
2. 如何打造 AI Agent？五大關鍵組成要素
3. 目前市場上的 AI Agent 產品
4. AI Agent 未來發展趨勢
5. 「數位員工」加入，企業如何為人才編排工作角色？
6. AI Agent 時代，企業與人才如何應對？
7. FAQ 常見問答

AI Agent 是什麼？

AI Agent（或稱 Agentic AI，中文多譯為 AI 代理、AI 代理人、代理型 AI 等），是一種能夠自主（autonomous）感知、決策和執行任務，且不需要人為介入的 AI 應用概念。

理想的 AI Agent 四大關鍵能力：

1. 推理（Reason）：能主動分析環境、擬定計劃，並在執行過程中動態調整，提高結果的準確性與實用性。

2. 行動（Act）：自主判斷並調用不同工具，執行多步驟的具體任務。

3. 記憶與檢索（Access Memory）：能記憶過往互動，檢索跨系統數據，提高決策準確度。

4. 學習與反思（Learn and Reflection）：能透過不斷的反饋與調整，持續優化自身表現。

AI Agent vs. 傳統 AI 模型

相較於生成式 AI（Generative AI），AI Agent 具備更強的自主性、記憶性和學習能力。過往我們形容生成式 AI 是「大腦」，而 RPA（機器人流程自動化）是「手腳」，兩者協作即可執行固定流程完成任務。AI Agent 則進一步整合這些能力，使其更像一個「完整的人」，可以根據人類提供的行為準則和目標，自主決策、執行任務，並根據結果持續進行優化。

如何打造 AI Agent？五大關鍵組成要素

要建構出一個成熟的 AI Agent，企業須考量以下五大關鍵要素：

1. 資料來源與整合（Data Sources and Integration）

需能從各種來源獲取資料。這些資料來源可能包括 SQL 資料庫、電子郵件、文件等。Agentic 解決方案需要透過不同的整合技術，連接到這些資料來源，以獲取運作所需的資訊。例如，一個物流 Agent 可能會結合來自 API 的貨運資料和儲存在文字檔案中的客戶回饋，以優化遞送路線。

2. 意圖辨識與決策制定（Intent Recognition and Decision Making）

需要能夠理解使用者的意圖，並根據目標和約束條件，判斷最佳的行動方案。這需要運用自然語言理解（NLU）等技術來處理非結構化的查詢，並使用決策模型來評估和優先排序任務。例如，一個客戶服務 Agent 能夠理解「我的訂單狀態是什麼？」這樣的問題，並決定檢索相關資料。

3. 記憶體與上下文管理（Memory and Context Management）

為了提供更個人化和連貫的互動，需要記住過去的互動和資訊。這讓 AI Agent 能夠在對話過程中維持上下文，提高應答準確度。。

4. 回饋迴圈與自我改進（Feedback Loops and Self-Improvement）

AI Agent 需要能夠從經驗中學習，並不斷改進自身的效能。例如根據任務結果調整決策，或利用使用者的回饋來改進對模糊意圖的理解。這種迭代學習的過程確保了 AI Agent 能適應多變的業務需求，提高執行效率。

5. 動態任務協調（Dynamic Task Orchestration）

必須能夠處理複雜的多任務流程，例如 AI Agent 能 與其他自動化工具（如 RPA、API）協作，有時包括需與多個 Agent 協調，確保任務能夠以正確的資源、順序和最有效的方法完成。

目前市場上的 AI Agent 產品

許多科技公司已陸續推出具有「代理能力」（Agentic）的服務，以下列出值得關注的代表性產品（依品牌彙整）：

• OpenAI
  • ChatGPT Agent
    OpenAI 於 2025 年 7 月 17 日推出 ChatGPT Agent，將 ChatGPT 的對話與推理、Operator 的網頁操作，以及 Deep Research 的研究能力合而為一，可在虛擬電腦中自主規劃、在「推理 / 行動」間切換，並於執行關鍵操作前徵求使用者授權。亦可直接存取 API、透過 ChatGPT Connectors 連結常用服務，將研究、瀏覽、資料擷取到報告產出的一連串工作自動化。
• Microsoft
  • Microsoft 365 Copilot
    將 Copilot 直接整合於 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等應用程式，支援內容起草、會議與郵件摘要、資料分析與跨文件檢索；同時在 Copilot Chat 中提供可直接使用的 Agent，協助部門把重複性工作與流程自動化，並維持企業等級的安全與管理控管。
  • Copilot Studio
    Copilot Studio 是端對端對話式 AI 平台，可用自然語言或圖形化介面建立多層邏輯的 Agents，並讓其藉由資料連接器、REST API、MCP 伺服器與代理程式流程採取動作可直接部署到 Microsoft 365（如 Teams、SharePoint 與 Copilot Chat），提供超過 1,500 個預先建置的連接器以擴展整合能力，並具備治理、分析與生命週期管理。
• UiPath
  • Agent Builder
    在 UiPath Studio／Studio Web 中可以透過 Agent Builder 建置、測試與部署可「思考、規劃、行動」的 Agent；可沿用預建範本、在真實流程中除錯與評測，並以評分（scoring）工具持續改善表現。
  • Maestro
    UiPath Maestro 是企業級的流程協調與營運中樞，定位在「管理整體流程與協作」，而非單一 Agent 管理。可統一設計、執行與最佳化跨 Agent／機器人／人員的端對端流程；支援以 BPMN/DMN 建模、例外處理與人機協作、效能監測與持續改進，將分散的自動化串成長流程以提升可靠度。
• Anthropic
  • Claude Desktop／Computer Use
    Claude Desktop 讓 Claude 接上常用應用程式或平台（如 Google 服務），並可配合 MCP 或 Computer Use 呼叫工具執行任務；其中 Computer Use 以 API／雲端沙盒建立虛擬桌面，讓模型能「看見」畫面、操控滑鼠與鍵盤，完成跨應用與跨檔案的長鏈辦公任務（目前屬公測與漸進強化階段）。
• Google
  • Agentspace
    Agentspace 是針對企業及組織的客製化 AI Agent 平台，讓員工能夠充分利用 Google 的 AI 技術，包括 Gemini、Imagen 和 Veo 模型提供的多模態輔助，來理解及生成文字、圖像和影片。且無論這些資訊儲存在何處，都能用 Google Search 的品質搜尋最相關的資訊，並連接到最常用的第三方應用程式，打破資料來源之間的孤島。甚至根據公司獨特的資訊採取行動，成為企業的中心資訊來源。目前可先至 Google 官網登記或聯繫服務人員。
• Salesforce
  • Agentforce
    Agentforce 是一個 AI 服務專員平台，具備必要的業務知識，用於協助員工提升客戶體驗。根據公司的知識性文章、CRM 資料、透過 Data Cloud 取得的外部資料、公開網站等資訊來源，Agenforce 服務專員能藉由 Atlas 推理引擎檢索、計畫及執行任務，並設置 Einstein Trust Layer 做安全防護，來定義服務專員能做和不能做的事，以達到全年無休地為員工或客戶提供專門協助。
• GitHub Copilot 
  • Agent mode
    GitHub Copilot 的 Agent mode 能夠自行迭代程式碼、識別錯誤並自動修復，除了執行使用者要求的任務外，還可以推斷並執行未指定的額外任務。其中一項自主 SWE Agent 先發專案 Project Padawan 更成為注目焦點，期許可與 SWE AI Agent 一起協作進行軟體開發。

「AI Agent 將徹底改變企業的營運方式，使 AI 不僅是輔助工具，更能成為企業運行的核心驅動力。」-UiPath, AI and Automation Trends 2025

AI Agent 未來發展趨勢

機會與展望

過去兩年皆有許多趨勢報告提及 AI Agent，然而在 2025 年，AI Agent 即將由概念快速發展成實際應用，主要源自於兩項技術漸趨成熟：

1. LLM 開始具備自主推理能力

過去為了使 LLM（大型語言模型）生成精準的內容，使用者必須運用 CoT（Chain-of-Thought，思考鏈）等提示詞技術，引導模型逐步思考來激發推理能力。如今 OpenAI 推出 GPT-o3 、Google 推出 Gemini 2.0，許多主流 LLM 都能夠在回應中進行推理，而 AI Agent 正需要具備推理能力，才能夠理解使用者的意圖，並根據目標和條件，決定最佳的行動方案。

2. 配合 RAG 技術即時更新數據及資料庫

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種 AI 架構。傳統的 LLM 僅熟悉既有的訓練資訊，而無法有效因應日新月異的專業知識領域；RAG 則可讓 LLM 在不修改基礎模型本身的情況下，利用更多資料資源來改善生成式 AI 的品質。

RAG 藉由向量儲存建立向量資料庫，且可透過利用外部知識庫的補充資料，不斷地交叉比對以更正或刪除不正確的資訊，確保 LLM 能存取最可靠、最即時的資訊，進而協助生成式 AI 提供更及時、符合情境的答案，對企業或組織而言，無須重新訓練或微調，即可根據自己的資料自訂 LLM，以迅速、符合成本效益的方式部署量身打造的 LLM 應用。

3. MCP 及 A2A 協議制定加速 Agent 溝通

．MCP：面向「Agent × 工具／資料」的連接標準。

由 Anthropic 推動的開源協議，將應用（application）如何為 LLM 提供上下文（context）與工具存取標準化。Anthropic 官方文件中以「USB‑C」的比喻，以標準化的接口讓用戶、模型、工具串接在一起。MCP 採 server／client 架構，資料與工具可由 MCP server 暴露給 AI 應用（MCP client），以取代過去碎片化的一對一整合。這使 Agent 能以更簡單、可重用的方式接入多個系統，並在不同應用之間攜帶與共享所需的上下文。

．A2A：面向「Agent × Agent」的互通標準。

由 Google 發起並獲得多家產業夥伴支持，A2A 讓各個 Agent 能彼此通訊、在企業應用之上安全交換資訊並協調動作，強化跨廠商、跨框架、跨平台的協作能力。Microsoft 亦宣告支持並將其導入雲端產品，說明 A2A 能促成結構化的代理溝通（例如交換目標、管理狀態、呼叫動作與回傳結果），並在跨雲與組織邊界間維持可觀測性及安全性。

MCP 連接「資料／工具」，A2A 連接「Agent」，對企業而言，這代表更低的整合與維護成本、更快從 PoC 邁向生產級的多 Agent 工作流，擴張 AI Agent 覆蓋的任務範圍。

挑戰與限制

儘管全球頂尖企業皆表示 AI Agent 會是他們的投資方向，發展前景相當看好，但仍面臨一些疑慮與挑戰。根據多項報告對企業 IT 領導階層調查，資料安全、發展成本以及與現有系統的整合等將列為 AI 發展主要考量：

1. 安全性與合規性

由於 AI Agent 的特性是能夠自主決策並執行，因此確保其決策的安全性和準確性至關重要。而根據多項全球報告皆指出，決策者將 AI 的安全性與合規性視為重要考量，如資料安全與治理、隱私保護、網路安全與風險管理、道德倫理與法規遵循等。尤其在受高度監管的產業（如金融業、醫療業）中，資訊安全及法規遵循是最受關注的。

2. 可信度與可靠度

由於 AI Agent 的本質在於其自主性，因此必須經過嚴格的測試和驗證，以識別和解決潛在的偏見或錯誤。Wolters Kluwer 的全球資料分析和營運卓越團隊領導者 Abhishek Mittal 即表示，即使他們已在工作流程乃至決策中大量導入自動化，面對涉及重要交易與法規的任務時，依然需要由人類審查。因此人類的參與對於控制和管理 AI 驅動的自動化系統依然是至關重要的。

3. 前置難度與浮動成本

AI Agent 的複雜性，使其在整合過程中可能帶來巨大的挑戰。需要調度 AI 模型、自動化、企業資料庫及現有系統工具，並為其設置嚴謹的規則，以確保運行過程中準確且安全。而各個環節中，導入及協調的程度亦會在成本上反映出大幅落差，因此許多企業表示難以推測 AI Agent 的投資報酬率而對其卻步。

「數位員工」加入，企業如何為人才編排工作角色？

「主要的挑戰不會是技術問題，而是人本身的問題。」-McKinsey & Company, Seizing the agentic AI advantage

未來隨著技術趨於成熟並普及，AI Agent 將被視為「數位員工」，人的角色便不再是親自執行每一項任務的「執行者」，而是確保 Agent 依循清楚的規則與邊界，穩定、可預期地運作。

未來人才於組織中可分為三種定位（可由同一人在不同情境輪替，或依專案分工）：

• 設計者：把「流程—知識—策略」說清楚並定標準。包含工作流程如何展開、需要哪些資料與知識、遇到不同情境的判斷原則與例外規則，同時建立共同語言與責任邊界，讓成果可被理解、維護及再現，確保 Agent 在穩固的體系下運行。
• 協調者：連接跨部門與多個 Agent 的工作，確保任務分配與先後順序一致。在高層目標與前線場景之間進行轉譯，讓進度、風險與依賴關係清楚可見，維持協作的節奏與共識，減少溝通落差。
• 把關者：聚焦品質與信任。定期檢視產出的合理性與一致性，確認過程可被追溯；蒐集客戶與使用者回饋，將發現整理為共同的參照，必要時提出調整方向或進行人工介入，以維持可預期的表現。

設計者提供規則與語言 → 協調者據以分工與對齊 → 把關者以事實與案例回饋，形成持續精進的循環。

Aiworks 觀點 –  AI Agent 時代，企業與人才如何應對？

「我們正處於自主 AI Agent 發展的轉折點，這意味著企業若未積極投入 AI Agent 技術，將可能錯失未來的競爭優勢。」-IDC, 2024 Business Opportunity of AI

Aiworks 認為，AI Agent 的迅速發展與應用已然成為趨勢，為了迎戰 AI 為企業、人才及市場帶來的波動，不論是企業員工或是決策者都需要立即採取行動：

「除錯」成為 AI 及自動化人才必備技能

隨著 AI Agent 時代來臨，許多人擔憂 AI 的決策與執行能力是否會取代人類？然而根據對多家全球企業的訪談中可見，「人」在 AI 應用中仍是不可或缺的關鍵角色。

人才在 AI Agent 運行過程中，必須具備識別錯誤、分析原因並即時調整的能力，以確保 AI 精準決策與正確執行。而要能即時「除錯」，必須熟悉生成式 AI 及自動化工具，以提升應用效率，並持續維護確保系統穩定運行。這不僅是擁抱 AI Agent 的關鍵技能，也為團隊及企業的長遠發展做好準備。

▶︎ 參與 生成式 AI 自動化實務應用：效率與創造力提升，成為企業未來關鍵人才

Orchestration 在建立 AI Agent 時的重要性

UiPath 的 CEO Daniel Dines 表示：「沒有 Orchestration，就沒有 AI Agent。」
在部署 AI Agent 時，AI 模型、系統及資料庫等的整合相當重要。在整合的過程中，Orchestration（編排、協調）的作用就像一個交通指揮中心，確保 Agent 能夠順暢地與這些系統溝通，並有效地利用它們的功能。

Wesco Distribution 的全球智慧自動化卓越中心總監 Max Ioffe 則預期 RPA（機器人流程自動化）將在 AI Agent 部署中扮演重要角色，企業可以從在財務、網路安全或資料隱私方面風險較小的業務開始，嘗試進行流程自動化。

Orchestration 不僅僅是技術層面的問題，更涉及到企業的整體戰略和組織文化。不僅止於 AI Agent，透過清晰的流程梳理和規範，Orchestration 可以幫助企業更好地落地執行 AI 及自動化策略。

▶︎ 透過 打造高效團隊：流程健檢與自動化策略實作坊，發掘工作流程機會點

AI 不再只是呼聲與潮流，更是需要列入企業策略的重要考量

多項趨勢報告都指出，企業已開始確實衡量 AI 帶來的效益及投資報酬率，並計畫在 AI 應用中投入更多的資源。

IDC 的報告更標誌出「AI 領導者」（AI Leaders）的角色：AI 領導者並不僅僅是指那些在 AI 技術上投入大量資金的企業，更重要的是，他們能夠將 AI 策略與企業的整體業務目標緊密結合，並透過不斷重塑業務模式來創造實際的商業價值。

另外，隨著 AI 的影響持續擴大和加強，企業和技術供應商應積極參與 AI 政策與法規的制定，以確保這些 AI 應用執行時，在道德倫理、資料安全與隱私等方面，提供客戶、企業及技術供應商保障。

提供 AI 自動化培訓，為 AI Agent 的時代做好萬全準備

為了迎接 AI Agent，充分釋放 AI 的潛力，企業必須讓員工掌握使用 AI 的能力。然而在 McKinsey & Company 的報告中指出，雖然許多人才都已開始將 AI 應用在工作中，但多數員工卻認為企業缺乏正式培訓以支持 AI 落地應用，有 48% 的員工表示，若組織提供正式的 AI 培訓資源，更能提升將 AI 落地應用的意願。

透過提供 AI 自動化培訓或 AI 應用教學，企業可以幫助員工提前掌握與 AI Agent 協作的必備技能，從而實現人機協作，為 AI Agent 的時代做好萬全準備。

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FAQ 常見問答

Q1：AI Agent 與 ChatGPT 有什麼不同？

ChatGPT 屬於對話式 AI 工具，需用戶輸入提示詞 / 指令（prompt）以生成回應，且無法主動執行任務；AI Agent 則具備自主決策與執行能力。

Q2：企業該如何開始導入 AI Agent？

首先建立完善的資料庫 / 知識庫，梳理並整備現有工作流程，並從低風險業務流程（如內部知識管理與資訊查詢）開始試行，再逐步擴展至外部流程及決策支持。

Q3：AI Agent 會取代人類嗎？

現階段而言，AI Agent 的發展仍然面臨諸多挑戰，例如資料安全、系統整合、實施成本、以及缺乏足夠的 AI 人才等。短期內更可能出現的場景是人機協同工作的新模式，透過 AI Agent 的高效能和自動化能力，處理重複性工作並獲取即時資訊和分析洞察，從而做出更明智的決策。

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參考資料

• Gartner, Top 10 Strategic Technology Trends for 2025
• Google, Agents (White Paper)
• IDC, 2024 Business Opportunity of AI
• McKinsey & Company, Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential
• Microsoft, AI agents — what they are, and how they’ll change the way we work
• Oracle NetSuite, Orchestration vs Automation: What’s the Difference?
• UiPath, 2025 Agentic AI Report
• UiPath, 2025 AI and Automation Trends
• UiPath, Getting started with agentic AI: Harnessing automation with intelligent agents
• McKinsey & Company, Seizing the agentic AI advantage
• Anthropic, Introducing the Model Context Protocol
• Model Context Protocol, Introduction
• Google, Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)
• Microsoft, Empowering multi-agent apps with the open Agent2Agent (A2A) protocol
• Aiworks, 2025 台灣企業 AI 推進實況與人才轉型報告

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