AI Agent是什麼？如何重構企業生產力：定義、應用與未來趨勢

AI Agent的定義是什麼？

AI Agent近年快速竄紅，其概念其實早在1994年就由MIT教授派蒂・梅斯提出，當時便描繪出能協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劃行動。
• 推理與規劃：能拆解任務、動態調整策略。
• 工具協作：可調用API、資料庫，並與人或其他Agent協同完成任務。

若傳統AI像顧問提供建議，AI Agent則是能真正「執行任務」的專業助理，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對企業的影響是什麼？

AI Agent不僅是技術升級，更重新定義了企業的生產力、流程管理與組織結構，推動從「人力密集型」走向「智慧協作型」。

1.從技術突破到落地應用

AI Agent的興起其實來自近年來三大關鍵變化的驅動：

• 技術突破：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，企業信心大增。
• 市場趨勢：微軟、Google、Meta等科技巨頭相繼投入Agent生態系，新創公司也大量湧入，形成產業級浪潮。

2.深層改變：企業組織與角色的重構

AI Agent的加入，讓許多企業流程得以自動化甚至智慧化。這個轉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具備推理與規劃能力，可以執行更複雜的流程。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意等高價值工作。

• 提升效率，創造超乎想像的生產力：AI Agent能在短時間內處理龐大數據、快速執行複雜流程。在鼎新的AI Agent模型中，智能體（Agent）是一個由指揮官、專家與可攜式數位分身組成的協作體系。指揮官負責統籌全局、專家提供專業知識，而個人的數位分身則將專業能力無限延伸，三者協同合作，能讓企業流程的效率大幅提升。

• 優化決策，實現數據驅動的精準營運：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。

• 創新服務，打造全新商業模式：AI Agent的應用橫跨多個產業，例如金融業的金融交易監測、程式碼檢查，加速新商業模式的誕生。它讓企業能以更低的成本、更快的速度，創造出前所未有的創新服務。

3.生產力的重新定義

以往我們衡量生產力的指標多半是「完成多少工作」、「花多少時間」，而有了AI Agent之後，這個概念正在轉變成「完成正確的事」、「達成最佳結果」。

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，能在一年內實現正向ROI。

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

一、新型態的生產力：AI Agent 能與人類協同，共同完成更複雜、更具挑戰性的任務，創造出前所未有的生產力。它就像是人類能力的延伸，鼎新提出的「多智能體運行平台」，能夠整合「物理世界」與「數位世界」的模型來思考AI如何導入企業。可承載個人的專業知識與工作習慣，成為企業強大的生產力延伸。

二、物理世界與數位世界互相作用：AI Agent的應用將不僅限於虛擬空間。透過「數位孿生」等技術，它能將物理世界的數據數位化，並在虛擬世界中進行模擬與優化，再將結果回饋至現實，實現虛實整合。

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。傳統的AI Agent多半依附於特定平台，但多智能體運行平台由數位分身、領域專家、指揮官三種類型構成的協作系統，能讓你的智慧資產隨身攜帶，無論你在哪裡，它都能持續工作、累積經驗，將你的專業能力無限延伸。

AI Agent的導入現況與未來挑戰

AI 正迅速從科技圈的熱門話題，走進企業營運的核心。絕大多數企業對AI Agent 的理解與應用，仍處於初步摸索階段。問題並非技術不成熟，而是因為企業組織在觀念、流程與基礎建設上尚未到位。

趨勢已至，但轉型路徑仍存瓶頸

從大環境來看，AI Agent 已不再是「未來技術」，而是全球競爭的核心戰略。根據 IDC 報告，逾70%全球企業計畫兩年內導入自主性 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：

• 成本與投資回報不確定：AI Agent導入挑戰之一，是技術整合與運算資源成本高昂，短期難見成效，企業傾向觀望。
• 信任與準確性疑慮：對於金融、醫療等高風險場域而言，AI Agent的決策準確性至關重要。缺乏可解釋性的輸出結果，難以承擔關鍵決策責任。
• 技術與落地能力不足：雖然大型語言模型已有突破，但要讓 AI Agent多工處理、跨平台協作仍有門檻，加上企業內部缺乏數據整合與場景設計，導致導入成效受限。

由近而遠：從現實挑戰到未來藍圖

企業當前最急迫的課題，是找到AI Agent能真正發揮價值的企業AI應用場景，並解決內部抗拒與流程斷層。這需要從小規模試點起步，逐步累積信心與經驗。

展望未來，鼎新數智董事長葉子禎指出：「未來的生產力不再受限於物理時間與人力邊界，而是在物理世界與數位世界的交互中誕生的新型態智慧生產力。」

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繪圖與文生設計，讓創意專業人員擺脫技術門檻，專注創新本質。
• 思維限制：AI Agent能即時感知數據變化，實現隨需而動的決策機制。
• 時空限制：透過AI數智人，在多平台、全時段展開無休服務與互動。

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

從試點到整合：企業導入AI Agent關鍵路徑

面對AI Agent的全面崛起，企業最關心的問題莫過於：「我們現在該做什麼？可以做什麼？」。企業導入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「技術應用」走向「組織升級」。

短期：找出具體痛點，發掘企業AI應用場景

在導入AI Agent的初期，企業最需要做的，是找出真正能創造價值的企業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最能快速發揮效益的切入點。

這階段是企業導入 AI 的起步。企業會鎖定業務流程中最具痛點或效益最顯著的「單點」進行優化。例如，針對製造業的排產痛點，導入智能排程Agent，透過智慧排程邏輯與規則，實現排產優化。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AI驅動的企業流程

當單點AI累積足夠經驗後，企業將進入流程改造階段。此時，企業會將不同單點的AI Agent串聯起來，實現更具彈性與客製化的AI應用。例如，在「新產品導入流程」中，可利用指揮官Agent協同多個專家Agent加上數位分身，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、跨平台的流程整合架構。企業可透過AI Agent串接ERP、MES、CRM等核心系統，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：完善基礎建設，實現數位轉型與持續演化

在進入成熟階段後，AI Agent不再只是執行任務的工具，AI Agent的任務規劃與執行效果，深受資料可用性與一致性影響，因此企業在導入前，需先強化數據治理與平台整合基礎。

企業可透過「多智能體運行平台」，實現IT與OT數據虛實整合。所有智能體在專家、指揮官、數位分身的協調下，形成一個具備「協同意識」的智能系統。這三類智能體分工明確：可攜式數位分身負責執行與個人化任務，專家智能體提供專業判斷與決策建議，而指揮官智能體則負責整合與調度，最終實現從感知、分析、判斷到執行的智慧閉環，讓工廠邁向AI自主營運的新階段。

另外，企業需建立數據治理體系，確保資料可控與安全，並探索私有化模型、地端部署；最終實現多場域、多角色 AI Agent 的協同運作，從流程驅動邁向AI驅動，構築能持續進化的智慧組織。

AI Agent的未來願景：平台化的智能革新

從鼎新數智董事長葉子禎提出「一個模型、兩種內核、三類智能體」的多智能體運行平台，可看到並描繪未來企業在物理與數位交織世界中的運作樣貌。

一個模型：

企業同時存在於物理世界（人與設備）與數位世界（AI智能體與運算引擎），兩者如數位孿生般同步運作，推動效率與智慧升級。

兩種內核：

• 處理即時反應的「數據自決引擎」：能即時依資料變化自動調整任務，如動態規劃物流、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：

• 可攜式數位分身：像是個人助理，能幫你打理執行工作細節與個人化需求。
• 數位專家：專注於特定領域，如法務、財務、採購等，扮演知識型專家。
• 數位指揮官：則具備統籌與調度能力，能整合多項任務資源，成為智慧決策的核心。

這個系統在數位世界中運作，透過指揮官的調度，整合不同智能體的專業能力，並與物理世界的人與設備緊密合作，最終目標是創造新的生產力，讓人們能「智慧工作，樂享生活」。

多智能體運行平台：打造具協同意識的智能系統

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「多智能體運行平台」，企業可以建立一個強大的AI基礎架構，讓不同的AI Agent高效協作，實現跨部門、跨任務的無縫流轉，從單一任務執行邁向複雜任務的自主化管理。

若以未來AI工廠來想像，首要是讓現場數據即時成為決策依據。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判斷與執行。企業也可依場景需求，靈活配置AI Agent，如排產、預警、品管等智慧模組，透過三類智能體協作：分身負責執行，專家優化判斷，指揮官整合協作，實現從感知到優化的智慧閉環，讓工廠邁向AI自主營運的新階段。

隨著企業AI應用深化，AI 的能力、平台與場景將逐步融合為完整生態系統。「企業AI一體機」也將成為私有化部署的關鍵選項，不僅強化運算與分析能力，更確保資料隱私與安全，讓 AI Agent 深度參與決策與執行，成為新一代企業營運架構的核心。

結論：AI Agent與企業數智轉型

AI不再只是新技術，它正逐步融入每一個企業場景，改變我們對工作效率、決策機制與組織協作的想像。面對這場深刻的產業變革，企業需要積極建立與AI 協作的能力。

無論是將AI應用擴展到跨部門流程，或打造靈活、可調度的智慧系統，端看企業是否具備讓AI驅動生產力，讓AI「真正參與營運」的基礎條件與推動決心。

從「單點工具」到「智慧運作核心」，這趟轉型之旅需要明確的策略與長遠的規劃，從審視內部痛點，從核心業務場景著手，逐步建立起專屬於企業的AI驅動流程，重構營運邏輯，這不只是為了追趕趨勢，更是為了在快速變動的市場中，建立起能夠持續優化、自主創新的智慧營運體系。