隨著生成式AI（Generative AI）的快速普及，「AI代理人（AI agents）」的概念正以前所未有的速度竄紅於科技與產業界。這股風潮不僅吸引了無數創新者與投資者的目光，也催生了許多聲稱具備「代理人能力」的產品與服務。
然而，市場上對「AI代理人」的理解仍多流於表面，甚至出現所謂的「代理人洗白（agent washing）」現象：也就是將原本的AI助理、RPA（機器人流程自動化）工具，甚至是聊天機器人，重新命名為「AI代理人」，以營造技術創新的印象並吸引關注與資金投入。
這些被包裝的產品往往缺乏真正的自主性與行動能力，導致市場對AI代理人的認知產生過高期待與錯誤預期。要理解這個現象，首先必須釐清「AI代理人」與「AI助理」的根本差異。
AI代理人與AI助理的本質區隔
AI代理人是「代理型AI（agentic AI）」的具體表現形式，其核心特徵是具備目標導向的規劃能力、環境互動能力以及一定程度的自主行動能力。它們能在接收任務後，自行決策、選擇工具、整合知識並採取行動，甚至進行反思與調整。
相較之下，AI助理大多僅是基於輸入指令的回應系統，需仰賴使用者明確的操作或引導，缺乏真正的自主性與任務規劃能力。
目前市面上絕大多數的「AI代理人」產品，仍屬於傳統的助理型架構，只是透過整合大型語言模型（LLM）與工作流程工具，提升了自動化程度與語意理解能力，尚不足以稱為「真正的代理人」。
當前技術基礎與挑戰
當前AI代理人大多建構在大型語言模型之上，搭配記憶模組、工作記錄、外部API整合等輔助元件。然而，即便這些代理系統可執行系列任務與基本回溯推理，其學習能力仍明顯不足。
具體來說，目前的AI代理人雖具備短期與長期記憶能力，但尚無法如人類般「從經驗中學習」，其行為模式多仰賴初始訓練與即時提示，缺乏連續性自我演化的能力。
此外，AI代理人現階段主要以「窄域代理（narrow agents）」為主，僅能執行特定任務，對於跨領域、動態變化的問題處理仍力有未逮。
從推理能力、執行效率、系統延遲到成本控制、資安風險與可解釋性，皆是當前發展的瓶頸。
特別是在金融、醫療等高風險產業中，AI代理人若未具備足夠的穩定性與透明性，其應用將受到極大限制。
組合式AI與多代理系統的演進
面對現有架構的限制，「組合式AI（composite AI）」策略似乎更為可行。將不同類型的AI模型（如符號邏輯推理、圖神經網路、多模態模型等）整合進AI代理人系統中，以彌補單一模型的不足。這能提升任務完成度，也助代理人在面對多樣化問題時更具彈性。
另一重要發展方向則是「多代理系統（multi-agent systems）」的擴展應用。預期未來AI代理人將從單一平台走向跨平台合作，最終形成「代理人互聯網（Internet of Agents）」，也就是一種由分散式代理人組成、具備自動探索、互動與協作能力的網絡系統。
屆時，各種代理人將如同智慧節點般，彼此配合以解決高度複雜的問題，這對於供應鏈管理、智慧城市治理、國際金融交易等場景具有重大意義。
市場導入現況與商業策略
許多企業導入AI代理人仍停留在「技術驗證」階段。部分試點專案雖成功整合代理模組至內部流程，但真正能展現商業價值的案例仍屬少數。
值得注意的是，成功的AI代理人應用不在於其「能否運作」，而在於「是否能創造價值」。若僅為技術導入而導入，最終僅淪為實驗室模型，無法產生實質效益。
企業在部署AI代理人時，面臨從「預建代理人（prebuilt agents）」到「自建代理人平台（agent development platforms）」之間的選擇。無程式碼/低程式碼平台雖可加快導入速度，卻可能受限於彈性與可擴充性；而自建平台雖可量身打造代理功能，但同時對開發人才、架構設計與監理合規的要求亦大幅提高。
結語：策略性部署，迎向未來
AI代理人並非萬靈丹。它是技術創新的高峰，但也蘊藏風險與限制。面對這個尚未成熟但潛力無窮的領域，企業應採取策略性佈局，選擇合適的應用場景與合作模式，並持續觀察技術演進與監理動態。
現在就是決定「要不要參與AI代理人未來」的關鍵時刻。我們應以務實、前瞻的態度面對這波轉型浪潮，在政策、產業與技術三者之間取得平衡，為下一個AI時代鋪設穩健的基礎。
作者簡介_謝明華
鑫友會執行長
台灣亞太監理科技協會理事長
