為什麼 AI Agent 代理人是企業應用 AI 不可逆趨勢？又與生成式 AI 有什麼關係？
過去兩年，生成式 AI（Generative AI）憑藉驚人的內容創造生成與認知能力，一直位居企業應用 AI 的熱門話題榜首；針對各類使用場景，也出現了不少基於生成式 AI 技術所打造的工具與解決方案（從生成文本、圖像、音樂、程式碼、到影片生成）
而從去年開始，企業除了持續關注如何選擇合適的生成式 AI 應用、賦能員工使用這些創新功能外，也逐漸將注意力轉向「如何透過 AI Agent 實現更高層次的自動化」及「如何因應代理型 AI（Agentic AI）時代的來臨」等相關議題。
那麼，為何企業在深入探索生成式 AI 後，開始更加關注 AI Agent？為什麼市場上普遍認為，AI Agent 將會是未來 3 年企業應用 AI 的關鍵？
接下來，本文將簡要說明生成式 AI 與 AI Agent 之間的層級關係與基本概念，幫助您快速理解——擁有自主決策與執行能力的 AI Agent 為什麼將成為未來 3 年內企業提升生產力的關鍵
內容涵蓋如下，您也可在右側欄，挑選感興趣的段落直接閱讀！
- 一、生成式 AI 的概念
- 二、生成式 AI 與 AI Agent 之間的關係
- 三、實現 AI Agent 的四大關鍵技術
- 四、企業應如何迎接 AI Agent 浪潮？
- 結論：AI Agent 是不可逆的趨勢
- FAQ 常見問題釐清、必要名詞解釋
一、生成式 AI 的概念
生成式 AI 是一個涵蓋廣泛的技術領域，核心在於利用大型多模態模型（Multimodal Model）從海量數據中進行訓練，進而自動生成或解析文字、圖像、音訊、影片、程式碼等各種內容。
在企業應用層面，生成式 AI 帶來多種創新，例如：
- 內容創作：文案撰寫、設計構圖、行銷素材生成
- 數據洞察：語言理解、情感分析、自動摘要
- 流程優化：初步協助程式碼開發、報表產出、自動客服回答
透過這些應用，企業第一次真正感受到 AI 對員工生產力與創造力的直接衝擊。然而，如果只停留在使用單一的「生成內容」或「回答問題」工具，仍有以下限制：
- ⚠️ 缺乏持續性與記憶能力（任務內的子任務連貫性）：無法在同一次多步驟流程中，動態記錄前一步的結果，來決定下一步行動。
- ⚠️ 無法主動執行決策與行動：需要人類不斷介入指令，無法完全自動化。
- ⚠️ 與外部工具整合性不足：生成的內容或分析結果，需要人工再進行後續處理。
因此，企業在使用生成式 AI 後，往往會提出下一個問題：「能不能讓 AI 主動去『做事』，而不僅僅是回答問題？」 也就是本文要探討的 AI Agent。
二、生成式 AI 與 AI Agent 之間的關係
生成式 AI 是一個「底層技術範疇」，一種透過深度學習模型，來生成內容或解析內容的技術，包含文字、圖片、程式碼等多模態處理能力。
AI Agent 則是基於生成式 AI 的技術+ 記憶 + 工具調用 + 自主決策，整合各面向進行自動化與決策執行，而不只是單純的『生成』或『回答』
AI Agent 是屬於生成式 AI 應用層中的一個專門分支，重點在於「自動化與決策執行」。簡單來說：
- ✅ 生成式 AI：提供技術基礎，能夠生成多模態內容，是所有創意與自動化應用的「底層引擎」，最常被大眾視為「提供創造力與回答問題」的能力來源。
- ✅ AI Agent：在生成式 AI 技術基礎之上，更進一步整合「同一次任務中的上下文記憶、「外部工具調用」與「自主決策能力」。這意味著 AI 不再只是被動回應，而能夠主動規劃並執行工作流程。
因此，當討論生成式 AI 與 AI Agent 時，不是兩個領域之間的轉換，而是層次上的細分與應用：AI Agent 正是在生成式 AI 這個大領域中，專注於「做事」，也就是自動化決策與操作的那一部分
簡單來說，生成式 AI 解決「知道與理解」的問題，AI Agent 解決「決策與行動」的問題。
企業之所以會將注意力慢慢轉向企業如何運用 AI Agent ，是因為企業和市場發現，僅靠「生成內容、回答問題」不足以解決真正的業務需求，而具備自主決策與執行能力的 AI Agent ，能「主動解決問題」，才是提升生產力的關鍵
三、會主動做事的 AI Agent 具備五大能力
具備自主決策與自動執行能力的 AI Agent，通常需要下列 5 大能力：
- 有大腦：能串接支持 Tool Use 的語言模型 (LLM) 作為大腦
- 執行指令：會遵照設定的指示進行回覆或執行任務
- 持續上下文或長期記憶（此處以任務內為主）：在同一次工作流程中，能記錄並管理子任務成果，確保多步驟執行的連貫性，實現持續性的交互
- 能調用各式工具 (API)：如計算機、網頁搜尋、RPA 流程、自定義系統等
- 可串接資料來源作為知識：如向量知識庫、資料庫、內外部系統等，以獲得精準知識
以上五種能力讓 AI Agent 不再只是輔助工具，而是能夠自主處理業務流程的智能代理人，雖目前部分技術成熟度還需要一點時間，但當這四面向的技術都成熟的那刻，所謂「高自主性的 AI Agent 」也就真正成真了。
Accenture 《Technology Vision 2025》 的報告提到 2025 年為 AI 大規模落地的關鍵時期，並強調生成式 AI 與 AI Agent 的應用將重塑企業運營模式，推動決策自主化和數位轉型
Forrester Research 報告也指出，未來五到十年內，AI 技術將大幅提升自動化決策的比重；Gartner 則預測，到了 2028 年，至少 15% 的日常業務決策將透過代理 AI 自主做出
四、企業應如何迎接 AI Agent 浪潮？
企業若想在這波 AI Agent 浪潮中取得先機，可考慮從以下三個階段逐步推進：
短期：生成式 AI 基礎運用
- 內部應用： 先從 AI 增強（AI-augmented）應用開始，如 AI 助手、智能搜尋等開始，協助員工快速獲取信息或自動生成基礎內容。
- 基礎建設： 讓 AI 能夠訪問內部知識庫、SaaS 工具，打通數據流，為更高階自動化做準備。
中期：開始融合自動化概念，部署 AI Agent
- 工作流程自動化： 讓 AI 負責簡單決策與部分執行，如自動回應客戶、安排會議等
- 多代理協作： 針對不同部門或任務，設置專職的 AI 代理（如銷售 AI、客服 AI 等），相互協同
長期：AI Agent 生態系統
- 高度自治 AI 員工： 讓 AI 參與核心業務決策，甚至管理其他 AI
- 企業級 AI 基礎架構： 朝「AI-first」的數位運營模式邁進，逐步實現更全面的自動化和智慧化。
結論：AI Agent 是不可逆的趨勢
生成式 AI 已經展現了內容創造與認知能力的巨大潛能，而企業真正需要的是「會執行」的 AI，能主動解決問題並減少人工干預。
具備單一任務內上下文記憶、工具調用及自主決策能力的 AI Agent，正是下一階段企業大幅提升生產力與自動化水平的關鍵動力。
隨著 AI 在記憶管理、決策自主化、工具整合等方面的快速突破，AI Agent 將不再只是輔助工具，而是能真正「行動」的智能代理。這股趨勢已不可逆轉，企業越早著手規劃與導入，就能越快在未來的競爭中掌握優勢。
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FAQ 常見問題與本文重點名詞複習
1. 什麼是生成式 AI（Generative AI）？
- 利用深度學習模型從海量數據中學習，進而能自動生成或解析文字、圖片、音訊等多模態內容的廣泛技術領域
2. 什麼是多模態模型（Multimodal Model）？
- 定義： 一種能同時處理多種類型數據（如文字、圖像、音訊及影片）的 AI 模型
- 應用重點：因為可跨越不同類型的資料來源，有助於在內容創作、決策支援、客戶服務等多領域推動服務上的創新與轉型
3. 什麼是 AI Agent 代理人？
- 定義： 在生成式 AI 的基礎上，整合記憶、工具調用與自主決策能力，可在同一次任務流程中動態安排子任務並執行
- 重點： 不只回答問題，也能主動「做事」，大幅推動企業流程自動化與決策效率
4. 生成式 AI 與 AI Agent 有何不同？
- 生成式 AI：是一種「透過深度學習模型來生成或解析多模態內容」的底層技術。最常見的應用是文案、圖片、程式碼等內容生成。
- AI Agent：基於上述技術，整合「同一次任務中的上下文記憶、外部工具調用、自主決策機制」，真正落實自動化與流程執行
5. 多代理協作（Multi-Agent Systems）
- 定義：由多個 AI 代理人分工處理不同任務，再協同合作完成更大型、複雜的業務流程
- 重點：在大規模與高複雜度的自動化場景下，透過分工協作提升整體效率與彈性
