AI Agent是什麼？一次看懂核心概念、常見類型與企業應用

什麼是AI Agent？

AI Agent（人工智慧代理）又稱AI代理，不只會回答問題，還能先理解您的目標再自行規劃步驟、做出判斷並執行任務。有別於只對單一指令做出反應的AI工具，AI Agent像是進階的數位助理，會先觀察環境或取得需要的資訊，再使用各種工具查找資料、整理文件或更新系統資訊並完成較複雜的任務。

AI Agent特性

AI Agent最主要的特性是「自主性」，從規劃、判斷到決策皆自主完成，使用者僅需交付任務，AI Agent便會自行將任務拆成多個子任務，並依序規劃與執行，過程中也能視情況調整策略。AI Agent會先從環境取得必要資訊，例如：文件內容、對話訊息、系統狀態或資料庫資料，再判斷與進行下一步行動。 

此外，AI Agent具備「上下文記憶」能保留前後脈絡，避免使用者需重複提問，同時也能從過往資料、使用者互動與商業情境變化中持續改進。AI Agent不僅可以與人互動、交換資訊，也能與其他工具或系統協作。

AI Agent核心能力

AI Agent通常具備以下5種核心能力，以下為您詳細說明：

• 感知能力：擅長接收並理解各種輸入資訊，例如：文字、表單、文件內容、對話紀錄及系統訊號
• 推理能力：可分析情境與限制條件，判斷優先順序與可能選項並做出合理的決策
• 規劃能力：擅長把大目標拆成可執行的步驟，例如：找資料 → 檢查條件 → 套用模板 → 產出文件
• 行動能力：擅長實際使用工具或系統完成步驟，例如：查找資料、整理文件、寄信、建立工單、更新CRM及ERP
• 記憶能力：可保留重要資訊與前後脈絡，例如：客戶偏好、過往對話、公司規則與流程，讓相關人員下次處理同類任務能更加快速一致，且減少重複詢問與出錯機率

AI Agent運作步驟

以下為您整理AI代理工作流程：

步驟一：接收目標與限制條件

AI Agent會先掌握當前情境與需求來源，包括：使用者輸入資訊、系統資料、歷史記錄與外部資訊，以建立足夠的背景與上下文，作為後續決策依據。

步驟二：拆解任務與規劃步驟

蒐集資訊後，AI Agent會進行任務規劃與策略選擇，並能拆解目標、判斷優先順序，以做出符合情境的決策。

步驟三：選工具與取資料

為了把規劃落地，AI Agent會以整理資料庫、外部資訊取得...等方式補齊資訊，在需要執行時透過API串接、工具操作或指令執行，取得或調用所需資源。

步驟四：執行動作與產出結果

當步驟確定後，AI Agent可以實際執行任務，包含：撰寫報告、查詢資料、控制設備或自動發送郵件、通知任務...等，並輸出可用結果。

步驟五：回報、修正、持續優化

AI Agent會在完成任務後，根據執行結果與外部回饋進行自我調整，並透過強化學習或歷史資料訓練，優化下一次的任務表現。

AI Agent常見類型

不同的AI Agent設計理念與能力組合不同，您可以把它想成不同職能的工作者：有些習慣按照規則行動、有些會理解狀態及規劃路徑、有些是多個Agent組成的小團隊，可分工協作完成複雜流程...等。以下為您完整說明各類型的特徵與適用場景：

簡單反射型AI Agent

簡單反射型AI Agent也稱為被動式Agent，通常依賴明確規則或固定條件判斷並立即反應，因沒有記憶，也不會推理長遠結果，所以適合執行單一、重複且低風險任務，例如：若表單欄位缺漏就提醒補填、若工單狀態變更就自動通知、若出現關鍵字就會觸發回覆（輸入退款，就出現提供退貨流程連結）

基於模型的反射AI Agent

基於模型反射的AI Agent具備環境模型與短期記憶，能理解當下周圍環境處於什麼狀態再做反應，適用於流程固定但狀態會變動的場景，可降低誤判機率與減少重複作業，例如：出貨流程、客訴案件、IT維修與運作。

目標導向AI Agent

目標導向型也稱為主動式Agent，當有明確目標時可規劃行動路徑及主動推進流程，並把目標拆成多步驟再逐步執行。目標導向型適用於物流、客服流程、跨部門、跨系統、需要多步驟處理的日常工作..等場景，例如：

• 物流：依訂單狀態與庫存狀況，自動選擇出貨方案、建立出貨單並通知倉儲
• 客服：接到客訴後自動分類、建工單、派工、追進度、彙整處理結果，最後回覆客戶
• 業務支援：收到詢價後自動查找商品資料、套用報價模板、提醒業務確認後送出報價

效用導向AI Agent

效用導向型擅長權衡成本，同時考量風險、體驗、時間...等因素再選出最符合期待的方案，但因涉及風險與責任，通常會搭配更嚴格的資料治理、規則限制與人工覆核，適用於金融、醫療、策略決策...等方面，例如：

• 金融：評估風險與收益之間的平衡，提出投資或授信建議
• 醫療：在不同治療方案間評估副作用、成功率、成本以輔助專業醫師決策（仍需專業人員把關）
• 營運策略：在多種促銷方案中比較毛利、轉換率、客戶體驗，提出最優行銷組合

多代理人系統

多代理人系統（Multi-Agent System）也被稱為協作型Agent，是一組Agent負責不同角色或專長的協作架構，每個Agent可能彼此協作或互相競爭，最後整合成完整的決策與行動，以處理複雜流程與大型系統。優勢是可分工、可擴展及互相驗證，但設計與管理成本較高，需要明確的協作規則、權限控管與結果整合機制。下列為您整理適合使用的情境：

• 智慧城市：善用交通Agent、能源Agent、安全監控Agent…等共同協調資源與即時調度
• 企業流程：業務Agent產出需求、法務Agent檢查條款、財務Agent檢核成本與付款條件，再整合成為可簽核的提案
• 供應鏈：採購Agent負責比價、庫存Agent監控缺料、風控Agent評估供應商風險，共同做出採購策略

跨類型的能力與設計方式

實務上，AI Agent的分類不是互斥的，學習能力通常不是獨立類型，而是一種加乘能力，企業實務中常見的混合式Agent是用「系統設計方式」把多種類型的能力組合在一起，而非只依賴單一類型。企業任務通常同時需要規則穩定性（降低風險）、狀態理解（降低誤判）、目標推進（把事做完）以及方案權衡（做出更好的決策），故常有跨類型的能力與設計。

AI Agent如何與企業既有系統整合？

以下為您詳細說明AI Agent與企業既有系統整合的方式：

AI Agent可整合的常見企業系統

企業級AI Agent在設計時就把「整合」視為核心需求，因此可連接多種既有系統包含：

• 客戶關係管理系統（CRM）：Salesforce、HubSpot、Microsoft Dynamics
• 企業資源規劃系統（ERP）：SAP、Oracle、NetSuite
• 通訊與協作工具：Slack、Microsoft Teams、Zoom
• 數據倉儲與分析平台：Snowflake、Google BigQuery、Tableau
• 企業內部或自訂應用程式：可透過API與可客製化連接器進行整合

企業導入AI Agent的主要整合方式

企業在實務上讓AI Agent連接系統的方式可分為以下三種，差異在於速度、彈性與客製化程度：

第一種：以API為核心的即時資料串接

AI Agent可以透過API即時讀寫資料，比如：查詢客戶資訊、更新工單狀態、CRM記錄或拉報表數據，適合需要即時性及可追蹤的流程。

第二種：依需求客製化的系統連接器

若企業系統比較特殊或整合需求較複雜時，可用客製化的系統連接器將資料的結構與流程規則對齊，確保能貼近公司的實際作業方式，避免「接得到但不好用」。

第三種：低程式碼或無程式碼整合介面

為了降低門檻，有些整合可用低程式碼或無程式碼方式完成，讓非工程背景的團隊也能參與設定，例如：快速串接通知、表單流程、簡單資料交換，加快導入速度。

整合AI Agent對企業營運模式的實際影響

AI Agent的角色是強化既有工作流程，而不是全面取代原本系統，整合能降低導入初期的系統衝擊與調整成本：因為能接上既有系統，所以無需大改架構即可開始產生效益。此外，AI Agent透過即時資料交換與串接，可提升多系統協作效率以及決策的即時性。

AI Agent、AI助理和AI Chatbot的差異

以下為您整理AI Agent、AI助理（AI Assistant）和AI Chatbot（聊天機器人）的差別：

AI Agent有哪些公司？

市面上的企業級AI Agent供應商可大致分為「企業流程自動化或數位員工」、「CRM/ERP內建AI」、「企業搜尋與知識管理」、「雲端AI平台」...等類型。以下為您列出常見的AI Agent供應商：

企業流程自動化或數位員工

• GPTBots.ai（企業級AI智慧體平台）：主打多Agent、工具串接、流程自動化
• IBM Watson Assistant：需搭配IBM 生態系（Automation、API）才可完整使用AI Agent
• Amelia by IPsoft：AI Agent常應用於企業IT、HR、客服流程
• UiPath AI Center：主要是RPA + AI Agent的組合平台

內建AI Agent能力（非獨立AI Agent）

• Salesforce Einstein：可執行CRM內任務、跨流程建議
• Microsoft Dynamics 365 AI：結合Copilot、Power Platform後，具備明確AI Agent功能
• Oracle AI Applications：偏向任務導向AI Agent，用於財務、供應鏈、人資

企業搜尋與知識管理

• Sema4.ai：主打企業知識AI Agent、流程AI Agent
• Coveo：主要應用於企業內部的搜尋、推理與行動建議
• Yext AI Search：常見於品牌、門市、客服知識AI Agent
• Lucidworks Fusion：搜尋型AI Agent架構明確
• Mindbreeze InSpire：偏大型企業知識管理AI Agent

雲端AI平台

此類平台多為AI Agent的開發與部署基礎，而非可直接使用的AI Agent：

• Google Cloud AI Platform：屬於建構工具，提供Vertex AI、Agent Builder…等工具
• Amazon AWS AI Services：屬於建構工具，提供Bedrock、Agents for Bedrock…等工具

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