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從 AI 助手到 AI 團隊：AI Agent 新趨勢與應用藍圖

  • lidialee0
  • 6月13日
  • 讀畢需時 5 分鐘

隨著 AI 技術快速演進，企業對人工智慧的應用模式正從「輔助工具」走向「自主協作系統」。微軟在《2025 年工作趨勢指數報告》中指出，AI Agent 的興起，將成為影響企業營運與人力角色的重要轉捩點。對於處於永續轉型關鍵時期的製造業而言，理解 AI Agent 的定位與潛力，將有助於更有效地部署智慧化減碳方案。


AI Agent 是什麼？從助理到團隊的智能進化

在微軟《2025 年工作趨勢指數》報告中，「AI Agent」被視為企業導入 AI 的關鍵轉捩點之一。該報告訪問來自全球 31 個國家、超過 30,000 名受訪者，觀察企業與個人如何實際應用 AI 技術，並將 AI 的發展過程劃分為三個階段，描繪出 AI Agent 的演化路徑。


第一階段：AI 作為輔助工具（Human with assistance）

在這個階段，AI 扮演的是輔助角色，類似一位數位助理，協助人類完成重複性高、規則明確的任務。例如，使用者透過 Microsoft Copilot、ChatGPT 等工具自動撰寫文字、整理資訊、總結會議紀錄等。AI 不主導工作決策，而是提升效率的輔助者。


第二階段：AI 執行單一任務（Human-agent teams）

進入第二階段後，AI 的角色由輔助者提升為執行者。人類不再僅是操作 AI，而是指派特定任務，由 AI 來完成。例如，要求 AI 撰寫特定段落的報告、進行碳排資料初步整理等。雖然 AI 能完成這些工作，但整體任務架構與品質仍需由人類設計與審核。這個階段的 AI 更像一位具備特定技能的「同事」。


第三階段：AI Agent 團隊自主協作（Human-led, agent-operated）

這是報告預測即將主流化的下一階段。AI 不再執行單一任務，而是由多個 AI Agent 組成一個智能團隊，具備任務拆解、角色分工、互相協作與決策的能力。當使用者輸入一個整體性目標（如提升能源效率、整理 ESG 報告初稿），AI Agent 能自行規劃工作流程，分派子任務，透過 Agent-to-Agent 溝通完成協作，並在中途或結束時回報結果給人類。人類則在重要檢查點（Human in the Loop）進行審核與修正。


這樣的 AI Agent 模型，與兩年前的 LLM（大型語言模型）截然不同。它不只是提供答案，而是具備完整流程管理能力。輸入形式也從純文字擴展至語音、影像、照片，甚至是來自 IoT 裝置的資料；輸出也不再只是資訊，而是可直接驅動行動的任務結果。
這樣的 AI Agent 模型，與兩年前的 LLM（大型語言模型）截然不同。它不只是提供答案，而是具備完整流程管理能力。輸入形式也從純文字擴展至語音、影像、照片，甚至是來自 IoT 裝置的資料；輸出也不再只是資訊，而是可直接驅動行動的任務結果。


AI Agent 的關鍵特徵與挑戰


  • 協作能力：AI Agent 能與人互動，也能與其他 Agent 溝通協作，構成新的數位工作網絡。

  • 指令導向的任務分解：使用者僅需設定目標，AI Agent 可自行拆解與執行子任務，減少人類介入細節。

  • 責任歸屬明確：儘管 AI Agent 具備高度自動化與決策能力，但最終成果仍需人類審核與承擔責任。報告強調，「出錯時仍然是人類負責」。

  • 安全與治理機制：為避免資料濫用與系統風險，AI Agent 的設計需內建資安架構。例如 Microsoft 365 Copilot 會根據使用者身分權限限制 AI 的資料存取範圍，並遵循零信任（Zero Trust）原則強化防護。

  • 負責任 AI 準則：AI Agent 的開發與部署須符合公平性、安全性、隱私、包容、透明度與責任歸屬等六大原則，確保其運作合乎倫理與社會期望。

透過這種結構化且可協作的 AI 模型，AI Agent 正在成為工作環境中嶄新的行動主體，不只是輔助工具，而是可委任的執行單元，逐步重塑企業流程與個人職責。


AI Agent 在製造業永續工作的應用潛力


永續管理涉及的任務通常跨部門、跨系統，資料來源多元、格式不一，正是 AI Agent 展現效能的理想場域：

  • 目標導向任務處理：AI Agent 可針對宏觀任務（如「降低碳排 10%」）自動拆解為具體子任務，如資料收集、能耗分析、改善模擬、追蹤進度等，並完成初步結果彙整。

  • 整合異質資料來源：能處理來自 IoT、ERP、生產管理、碳排盤查等系統的多元數據，並進行標準化轉換與統一分析。

  • 產出具建議與行動的內容：不僅提供報告摘要，AI Agent 可進一步輸出具體建議，或觸發系統內部工作流（如寄出改善通知、排程內部審查）。

  • 促進 Agent-to-Agent 協作：多個 AI Agent 可代表不同部門角色，互相溝通資料與任務內容，模擬組織內的協作流程，降低跨部門溝通成本。


建立信任基礎：負責任 AI 與資料安全


導入 AI Agent 技術，資料安全與責任治理不可忽視。微軟等主流平台皆強調將「負責任 AI」作為產品設計基礎，從系統底層強化可信任架構：

  • 內嵌安全機制：如採用零信任架構（Zero Trust），AI Agent 僅能存取使用者有權限操作的資料，與身分驗證系統綁定，降低資安風險。

  • 保障隱私與公平性：面對 ESG、供應鏈風險等敏感議題時，需防範 AI 模型產生偏誤解讀，並建立清楚的審核與追溯機制。

  • 強調人類最終責任制：無論 AI 產出多自動化，最終決策與報告責任仍需由企業或顧問負責，這一點對於 ESG 揭露、稽核與利害關係人溝通至關重要。


結語：AI Agent 將成為永續轉型的關鍵夥伴


AI Agent 正在重新定義資料分析與知識工作的邊界。對製造業而言，這意味著能以更高的效率整合數據、優化決策流程、強化永續目標的落地執行。從簡化碳盤查流程，到生成改善建議與跨部門協作，AI Agent 已展現高度潛力。

未來 AI Agent 不只是工具，而是一組可持續運作、具彈性與學習能力的智能工作團隊。選擇具備透明性與安全性的 AI 架構，並善用其流程整合與自動化能力，將是企業邁向低碳轉型與數位治理的關鍵一步。




舞雲智網將持續以 AI 數據驅動、系統導入、場域落地為核心，協助各產業穩健邁向 2050 永續轉型淨零願景。

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