什麼是代理型 AI？

你可能聽過 AI 代理人——但到底什麼是代理型 AI？

即使你對這個詞不熟悉，代理型 AI 其實已經融入你的日常生活。在 2025 年的 Blueprism 全球企業 AI 調查中，29% 的企業表示已經在使用代理型 AI，另有 44% 計畫在一年內導入。

它的受歡迎程度可以理解。「代理型 AI 系統能理解使用者的目標或願景，以及他們想解決問題的情境，」AI 專家 Enver Cetin 解釋。

代理型系統正在改變我們的工作方式。

我們每天都協助企業部署代理型 AI——以下是你必須知道的重點。

什麼是代理型 AI？

代理型 AI 指的是能夠自主決策的軟體，通常設計來以最少的人為干預達成特定目標。

這些系統會根據情境感知、推理與學習，針對變化的狀況做出決策。

代理型 AI 常見於虛擬助理、企業自動化與自駕車等領域。

代理型 AI 與 AI 代理人

代理型 AI 與 AI 代理人密切相關——代理型 AI 描述的是能力，而 AI 代理人則是這種能力的具體實現。

所以代理型 AI 是更廣泛的自主與行動概念，而 AI 代理人則是具體實踐這個概念的軟體程式。

不過，代理型 AI 也可以以非代理人形式存在，例如整合系統、框架，甚至大型平台。

代理型 AI 與生成式 AI

雖然這兩種 AI 能力不同，代理型 AI 與生成式 AI（能產生文字、圖片、音樂、程式碼等的 AI）經常協同運作。

代理型 AI 指的是具有自主決策能力的程式，其中部分決策可能包含生成內容。例如，代理型 AI 系統可能會利用生成式 AI 來：

• 撰寫個人化行銷訊息
• 透過 對話式 AI 推薦動態產品

代理型 AI 如何運作？

代理型 AI 結合感知、推理與行動，能夠獨立運作。

它會先從環境中蒐集資訊，例如文字、圖片或使用者輸入。透過 自然語言處理（NLP）或圖樣辨識等工具，詮釋資料以理解情境並辨識任務。

接著，它會運用推理來評估選項、規劃最佳行動方案並執行任務——可能是回應使用者、管理系統或解決問題。

之後，它會監控結果並從回饋中學習，隨著時間提升表現。

這種感知、規劃、執行與學習的循環，讓代理型 AI 能以極少人為監督處理複雜任務，並適應新挑戰。

代理型 AI 應用場景

代理型 AI 的應用非常多元。只要搭配彈性的平臺，發揮空間只受限於創意。

它不僅能產生內容，還能進行分析並提出建議。

專家甚至認為，到 2028 年，日常決策中有 15% 將由代理型 AI 完成。如果你曾經請 ChatGPT 給你建議怎麼做某件事——你其實已經在使用了。

以下是企業運用代理型 AI 強化企業聊天機器人的幾種常見方式：

客服自動化

你應該對傳統的 客服聊天機器人不陌生，但代理型 AI 也能推動更複雜的客服系統。

Gartner 預測，到 2029 年，代理型 AI 將能自動處理 80% 的客服問題（無需人為介入）。

說真的？我相信這一點。我親眼看過我們的客戶中有些人用 AI 代理人自動化了 98% 的客服詢問。只要部署得當，真的非常有效。

與傳統僵硬的腳本機器人不同，代理型 AI 能動態調整以滿足使用者需求。透過理解情境與意圖，提供個人化解決方案，簡化客戶互動並提升滿意度。

常見用途包括：

• 自主解決問題
• 將複雜問題（含情境）升級給真人客服
• 分析客戶互動以找出趨勢

個人化行銷

代理型 AI 專為提升銷售流程效率而設計，包括 AI 潛在客戶開發、客戶資格審查、後續追蹤與預約展示。

它也能在新興的 聊天機器人行銷領域發揮關鍵作用，讓簡單的對話式 AI 更上一層樓——分析客戶互動，優化目標策略與參與度，完全不需人為介入。

銷售線索管理

AI 在銷售上的應用非常多元。代理型 AI 能結合各種優勢。

它能自主篩選、排序並培養潛在客戶，強化銷售流程。代理型系統可分析互動數據，找出高價值客戶並確保及時跟進——回歸到個人化行銷流程。

代理型 AI 可用於：

• 根據互動與潛力評分潛在客戶
• 透過電子郵件或聊天發送個人化後續訊息
• 通知銷售團隊高優先機會

醫療協助

在醫療領域，代理型 AI 可簡化行政與臨床流程。它能安排預約、根據症狀分流病患，甚至協助醫療編碼。

金融與風險管理

最優質的金融聊天機器人現在都具備代理型能力。

代理型 AI 協助自動化簡單任務，並提供更深入的資訊，幫助員工做出數據導向決策。它還能：

• 標記可疑交易供審查
• 分析市場或客戶數據並提出建議
• 自動執行合規檢查與費用報告
• 提供趨勢洞察，提升決策品質

內容審查

掃描社群媒體頻道、辨識目標內容並採取行動（刪除、回應或追蹤用戶情緒）都在代理型 AI 系統的能力範圍內。讓員工專注於複雜互動，其餘交給代理型系統處理。

程式輔助工具

2023 年有 10% 的軟體工程師使用程式輔助工具。但 Gartner 預測，將有 75% 的軟體開發人員會使用代理型 AI 來完成日常工作。

這些輔助工具不僅能產生程式碼，也能作為編輯與審查員，協助檢查問題。老實說，我身邊的軟體工程師同事現在工作的速度比幾年前快多了。

人資自動化

使用 人資聊天機器人，能讓人資專員專注於更高層次的工作。

代理型 AI 透過自動化重複性工作（如履歷篩選、面試安排、新人引導），簡化人資作業流程。

甚至還能處理休假審核、預約休假或排班等事務。

代理型 AI 的類型

代理型 AI 的應用方式非常多。以下是 5 種最常見的代理型 AI，包括 AI 代理人的實際應用及其驅動的系統。

1. 反應型代理型 AI

定義：對特定刺激或情境做出回應，無長期記憶或學習能力的系統。

範例：處理預設問題的聊天機器人、推薦系統。

反應型代理型 AI 擅長以快速且精確的方式執行簡單任務。這類系統非常適合需要根據已知條件立即回應的應用情境，例如回答常見問題或推薦產品。

2. 推理型代理型 AI

定義：這類系統透過推理與規劃來做決策，經常會考慮長遠的結果。

範例：自駕車在交通中導航、AI 管理供應鏈。

推理型代理型 AI 運用邏輯與預測來處理複雜任務，確保決策與整體目標一致。這類系統對於需要策略規劃與高度適應性的應用場景至關重要。

3. 互動型代理型 AI

定義：設計用於與人類或其他系統互動的 AI，通常應用於動態環境中。

範例：虛擬助理、工業場域中的協作機器人（cobot）。

互動型代理型 AI 著重於促進人機之間的順暢互動。這類系統在需要理解並回應使用者需求的環境中扮演關鍵角色。

4. 自適應型代理型 AI

定義：這類系統會透過回饋與數據不斷學習與改進，並根據情況調整自身行為。

範例：個人化學習平台的 AI 代理人、電商動態定價系統。

自適應型代理型 AI 持續利用數據來優化決策與行為。這類 AI 特別適合需要靈活調整並隨時間進步以達到最佳成效的情境。

5. 多代理人系統（MAS）

定義：由多個代理式 AI 組成的網路，協作或競爭以達成共同或個別目標。

範例：群體機器人、用於智慧電網的分散式 AI 系統。

多代理人系統包含多個 AI 實體互相協作，解決複雜且大規模的問題。這類系統在分散式環境中特別有效，能夠結合多元觀點或協作策略來完成任務。

代理式 AI 的優勢

自主決策

‍代理型 AI 能自動處理重複或複雜的工作，讓你的團隊不必每次都親自介入。

提升效率

‍代理型 AI 能快速分析資料、做出決策並立即執行，幫助企業節省時間與資源。

高度可擴展性

‍無論你要管理 10 個還是 1 萬個流程，代理型 AI 都能輕鬆應對，隨著需求成長自動調整。

高度適應性

‍代理型 AI 不只是照本宣科——它會根據新資訊與變化調整，確保始終保持相關性與準確性。

更強的問題解決能力

‍具備推理與學習能力，代理型 AI 能解決最棘手的挑戰，並提出聰明又有創意的解決方案。

降低成本

‍透過自動化耗時的工作，代理型 AI 幫助你降低成本、善用資源。

優化使用者體驗

‍從客服到行銷，代理型 AI 提供個人化且即時的互動，提升用戶參與度。

全天候運作

‍與人類團隊不同，代理型 AI 永不打烊，全天候提供服務與產能。

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常見問題

1. 代理式 AI 如何處理道德決策？

代理式 AI 會依照開發者預先設定的規則、政策或限制來處理道德決策——它本身並不具備道德判斷能力。AI 的行為反映其程式中嵌入的道德框架，因此人為監督非常重要。

2. 代理式 AI 能否覆蓋人類輸入或指令？

除非特別設計，否則代理式 AI 不會覆蓋人類輸入或指令。預設情況下，它會在嚴格的範圍內運作，但開發者可針對特定情境設計升級流程或條件性覆蓋。

3. 代理式 AI 有哪些風險或限制？

代理式 AI 的主要風險包括基於有偏見的數據做決策，或因設定不當而執行非預期行為。若缺乏詳細的稽核紀錄與人為介入機制，這些問題會更難排查。

4. 代理式 AI 一定要雲端部署嗎？可以在地端運行嗎？

代理式 AI 不僅限於雲端，也可以在地端運行。雲端部署因具備可擴展性而受歡迎，但許多如醫療、金融、國防等產業會選擇地端部署以符合安全需求。

5. 代理式 AI 在特定產業的表現與人類團隊相比如何？

在重複性高、需大量數據處理的任務（如文件處理或客服單分類）上，代理式 AI 的表現優於人類團隊。但在需要情感智慧或道德判斷的角色（如心理諮商或法律仲裁）上，人類仍然更具優勢。