文／林裕洋 本刊特約記者 圖／Shutterstock
當生成式AI快速進入企業後，市場討論焦點正逐漸從「模型能力」轉向「實際落地」。對多數企業而言，真正重要的問題早已不是AI能否聊天，而是AI究竟能否協助完成工作，也讓AI Agent成為企業AI市場最受矚目的發展方向。
不同於過去僅能提供問答與內容生成的AI工具，AI Agent開始具備跨系統操作、工作流程協調與自主任務執行能力。對企業來說，AI不再只是員工身邊的輔助工具，而是逐漸成為能夠參與流程、協助執行工作的數位角色。
目前，企業已逐漸發現AI真正價值，並非僅止於生成內容，而是在於能否重新改變工作流程。因此，AI Agent 的應用場景已日趨多元，涵蓋辦公流程、智慧製造、供應鏈管理、客服、金融服務與行政管理等領域。
AI重構辦公室流程 對話驅動工作模式
過去企業導入生成式AI，多半集中在會議摘要、文件生成與簡報撰寫等「內容產出」層面；但隨著AI Agent能力成熟，應用正進一步延伸到「工作流程的執行端」，開始真正參與日常營運。例如在行政與營運管理中，AI Agent可以協助處理多種重複性與跨系統任務，如「自動安排會議時間與行程協調」、「整理與彙整跨部門文件」、「更新專案進度與狀態追蹤」、「協助採購流程與表單處理」、「管理個人或團隊待辦事項」、「協調部門之間的溝通與訊息同步」等。
這代表未來企業員工的工作方式將出現明顯改變：不再需要頻繁登入多個系統逐一操作，而是透過自然語言直接與AI Agent互動，由Agent代為完成跨系統的流程整合。目前Microsoft 與 Google 也正積極將AI Agent能力整合進辦公生態系之中，例如 Microsoft 365與 Google Workspace，希望打造下一代以「對話驅動工作」為核心的AI辦公模式。
對企業而言，真正的價值不再只是AI是否能生成文字，而是它能否實質降低跨系統、跨部門之間的協作成本，並將原本分散在不同工具中的流程整合為可自動執行的工作鏈。
代理式AI興起 重構知識工作模式
隨著AI Agent從單純的內容生成工具進化為能夠執行任務、調用系統與協調流程的數位工作夥伴，其影響已不再侷限於行政作業，而是開始深入企業核心的知識工作領域。過去需要耗費大量時間蒐集資訊、整理資料與跨部門協調的工作，如今都可由AI Agent協助完成，讓員工能將更多精力投入決策、創新與策略規劃等高價值任務。
以日常工作場景為例，AI Agent不僅能協助安排會議、整合與會者行程並自動發送通知，也能在專案管理過程中追蹤進度、提醒待辦事項，甚至主動彙整跨部門資訊形成專案報告。
在法務與合規領域，AI Agent可快速查詢法規條文、比對內部規範與外部要求，縮短研究與審閱時間。對企業主管而言，AI Agent更可進一步協助進行商業分析，整合銷售、財務、客戶與供應鏈等不同系統資料，提供決策參考與趨勢預測。
從分析走向工廠決策
AI Agent重塑智慧工廠 的角色定位在IT維運、辦公流程之外，製造業對引進AI Agent也非常感興趣。過去幾年全球製造業積極推動智慧工廠的重點，多半集中在設備聯網、IoT感測器與數據蒐集，期盼能在供應鏈快速變化下，強化產線訂單調配的速度。
但隨著生成式AI成熟，製造業希望AI不只是提供資料，而是能夠協助理解問題、分析狀況與執行決策。如在設備維護方面，AI Agent可整合感測器數據、設備歷史紀錄與維修文件，自動分析異常原因，甚至預測設備可能故障時間。
對工廠而言，這類預測性維護（Predictive Maintenance）能力，有機會降低停機風險與維修成本。此外，製造業也開始嘗試將AI Agent應用於「生產排程」、「品質檢測」、「工單管理」、「庫存協調」、「供應鏈分析」、「能源管理」等領域。舉例來說，過往當有客戶提出高利潤的急單需求時，產線人員需要查詢「庫存系統」、「產線排程」等等系統，不僅耗時，也容易出現人工誤差。現今當AI Agent可存取MES與ERP系統後，面臨此類訂單需求變動時，系統可同步分析原料庫存、生產排程與設備狀況，自動向產線人員提出調整建議。
此種工作模式改變，正好讓AI角色從「數據分析工具」，逐漸轉變為「生產流程協調者」。
台灣製造業搶進 積極驗證自主代理價值
雖然AI Agent概念問世時間不長，但不少製造業者在推動數位轉型過程中，已經同步將此技術落地。如身為全球工業電腦龍頭的研華，也運用輝達的 NVIDIA NemoClaw，正式推出 AI 原生工廠架構（AI-Native Factory Architecture），協助產業因應生產彈性、人力優化與能源效率等關鍵營運需求。目前研華已於自身製造場域中，完成兩項基於 NVIDIA NemoClaw 的 AI Agent 驗證專案。其中，iEnergy Agent 可透過交叉比對生產排程、即時 Vision AI 畫面與 SCADA 系統數據，自主控制 HVAC 與照明設備，全面部署後預計可降低整體工廠約 10% 能源消耗。
在半導體方面，AI Agent也成為智慧晶圓廠的重要助手。其中，設備維護Agent能夠持續監測機台運作狀態，透過分析感測器數據、歷史維修紀錄及異常事件，提前預測設備故障風險，降低非計畫性停機時間。另一方面，良率分析Agent則可整合製程、測試及生產數據，自動找出影響良率的關鍵因子，協助工程師快速定位問題根源，加速製程優化。
在半導體之外，電子製造業也積極導入AI Agent，推動工廠營運從自動化邁向自主化。
其中，生產排程Agent可即時分析訂單需求、設備稼動率、產能配置及人力狀況，自動產生最佳化排程方案，當出現急單、缺料或設備異常時，也能快速重新規劃生產計畫，降低交期延誤風險。在供應鏈管理方面，供應鏈協調Agent能整合供應商、物流及庫存資訊，主動預測缺料風險並提出替代方案，提高供應鏈韌性。
從國際案例來看，Siemens也已公開提出「industrial AI agents」概念，並納入Industrial Copilot生態系，透過多個專業Agent分工協作，支援設備監控、工程設計、流程優化與維護等工業任務。這顯示AI Agent正從辦公室應用延伸至工業現場，推動智慧工廠由「輔助決策」邁向「自主執行」。
AI Agent 落地關鍵 首重資料治理
儘管AI Agent快速發展，但企業實際導入後也發現，真正困難之處往往不在模型本身，而是營運流程與資料治理方面。由於許多企業內部資料格式混亂、系統彼此孤立，導致AI難以真正取得有效資訊。即使模型能力再強，若資料品質不佳，也難以發揮效果。其次是權限與安全問題，當AI開始能操作系統後，企業必須思考AI「可以存取哪些資料」、「能執行哪些操作」、「如何避免誤操作」、「如何建立稽核紀錄」等，都與企業治理制度息息相關，也凸顯出推動AI治理的重要性。
在AI治理之外，AI Agent落地還存在另外兩大挑戰。首先是AI幻覺問題仍然無法完全避免，若AI Agent在工作流程中做出錯誤判斷，可能導致實際商業損失，所以目前多數企業仍傾向讓AI扮演「半自主」角色，由人類進行最終確認。其次則是成本，由於AI Agent需要長時間推論、呼叫工具與跨系統操作，運算成本往往高於一般聊天式AI。如何在效益與成本之間取得平衡，也成為企業導入的關鍵。
電電公會認為代理式AI不僅是AI技術演進的重要里程碑，更將深刻影響企業營運模式與產業競爭力。對台灣電子資訊與製造產業而言，如何結合既有智慧製造基礎、強化資料治理能力並培育AI人才，將成為掌握下一波產業升級契機的重要關鍵。