AI Agent 是什麼？為什麼要用 RPA+AI 實現 Agentic Workflow

引言：在 AI 技術迅猛發展的今天，AI Agent（AI 代理）正在成為企業自動化與智慧應用的關鍵話題，並被視為 2025年 至 2028年的關鍵技術之一。市場研究機構 Gartner 將 Agentic AI 列為 2025 年十大技術趨勢之一，並預測到 2028 年，至少有 15% 的日常工作決策將由 Agentic AI 自主完成。

不同於傳統 AI 聊天機器人僅能基於輸入產生單一回應，AI Agent 具備自主決策、規劃與執行能力，能夠運用外部工具、動態適應環境，甚至進行多輪優化，以完成複雜的目標導向任務。

本文除了全面解析理想上的 AI Agent 核心概念、運作機制、應用場景外，也更落地的幫助你掌握這項顛覆性技術的現階段挑戰與最佳應對方式

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！

• 什麼是 AI Agent ？ 一個完整的 AI Agent 具備什麼特徵？
• AI 代理的關鍵組成與運作方式
• 目前最接近 AI 代理的主要應用場景
• 現階段及未來，在設計 AI 代理的挑戰與限制
• 透過 RPA ＋ AI Agent 實現 Agentic Workflow（智慧型代理工作流程）

一、什麼是 AI Agent ？ 一個完整的 AI Agent 具備什麼特徵？

AI Agent (AI 代理) 是一種具備自主決策能力的程式，透過大型語言模型（LLM）作為大腦，能夠規劃、記憶、反思、使用工具來執行任務，並有能力適應變化，以完成複雜的目標導向任務

這與僅回應使用者輸入的 AI 聊天機器人不同，AI 代理擁有更高層次的自動化能力，能夠自行決定工作流程，並在過程中動態調整策略，直到達成目標

An Agent is a system that leverages an AI model to interact with its environment in order to achieve a user-defined objective. It combines reasoning, planning, and the execution of actions (often via external tools) to fulfill tasks.  

想像，你有一位超級特助P，這個特助非常老練，反應快、個人經驗豐富、也擅長尋找外部資源，反思應變能力很強

當你對他說：「我需要一份關於市場趨勢的報告」，他會立即著手進行。

首先，他會理解你的需求，然後制定計劃：收集最新的市場數據、分析這些數據、撰寫報告，最後將報告呈交給你。

但在執行過程中，他可能會遇到一些挑戰，例如數據不完整或分析方法需要調整。他會根據情況重新評估，調整策略，確保最終報告符合您的期望。

如果你對初稿不滿意，他會收集你的反饋，進行深入分析，修訂報告，直到你滿意為止

一個完整的 AI Agent 具備什特徵？ AI 代理的能力特徵

✅ 自主推理與決策：根據任務需求，自主選擇最佳的執行步驟，而非僅僅對輸入做出反應
✅ 多步驟規劃與執行：能夠將複雜任務拆解為多個子任務，並進行多輪推理與動態調整，而非僅進行單一答案輸出
✅ 與環境互動：具備運用外部工具、存取 API 和查詢資料庫的能力，從而擴展其功能範圍，而非僅依賴內部語言模型的知識庫
✅ 非決定性 (Non-deterministic)：輸出的結果會根據上下文和環境變數而有所變化，AI 代理會根據實時狀況做出調整，無固定模式
✅ 循環迭代與優化：具備反思和自我調整能力，能夠進行多輪測試與調整，從而不斷優化其結果，避免僅有單一的輸出

二、AI 代理的關鍵組成與運作方式

可以把 AI Agent 視為一個擁有「大腦」和「身體」的個體，幫助你更直觀理解其運作方式

大腦（AI 模型)：

‍AI Agent 的「大腦」通常指的是大型語言模型（LLM），這個大腦負責整個系統的思考、推理和規劃，決定該如何行動，並最終實現目標

1. 推理與邏輯判斷：分析接收到的資訊
2. 規劃行動步驟：模型將複雜任務分解為可管理的子任務，並決定執行順序，使用 CoT 和 ToT 等思維技術
3. 選擇合適的工具：根據需求選擇執行任務的工具，超越簡單的文本生成
4. 決策中心：AI 模型是中央決策單元，協調整個系統的行為

身體（能力與工具)：

‍AI Agent 的「身體」代表了其所有的能力，特別是那些幫助其與環境互動並執行決策的工具

1. 與環境互動的手段：工具讓 AI 代理能夠與外部系統互動
2. 多種類型的工具：包括 API Extensions、函數Functions、RPA 流程自動化工具、資料儲存（Data Stores）和自定義工具（例如：網路搜尋、程式碼執行、控制硬體等）

我們可以把以上超級特助 P 的例子類比於 AI 代理的關鍵組成部分，這些關鍵組件塑造了 AI 代理的運作方式，使其具備高度適應性與靈活性

這些特性讓 AI 代理能夠真正執行類似人類的思考過程，而非僅僅產生靜態回應。所謂靜態回應，可以用我們與 ChatGPT 互動經驗為例

AI 代理 vs. AI 聊天機器人：有何不同？

虛擬助理 (Personal AI Assistant) 的應用，是 AI 代理人的最理想樣貌，當你提出需求時，它們能夠自主地完成任務，例如幫你查詢資料、安排行程，甚至參與會議並總結內容。如同鋼鐵人的 AI 管家 Jarvis ，他能夠在史塔克（鋼鐵人）的指示下處理各種事務，例如分析資訊、控制設備、甚至提供建議。

這種高自主性、多步驟、非線性、動態調整的過程，才是 AI 代理的核心價值。

三、目前最接近 AI 代理的主要應用場景

AI Agent 的效能與應用範圍，深受其大腦的智能程度（LLM 的能力）及身體的工具和能力所限制。透過大腦的深度推理與規劃，並結合身體中強大工具的應用，AI Agent 能夠高效地實現複雜目標，從而在各種領域發揮重要作用

但由於目前 LLM 能力還在發展中，目前大多數流程應用場景，還需要被高度預定義且缺乏真正的自主決策和非決定性行為，這些流程是更接近於增強型的自動化系統，而不完全是 AI 代理，而這也是目前全世界的現況

以下列舉市面上最接近、但還不是真正完整定義上的 AI 代理應用場景

1️⃣ 客戶服務自動化

• 應用案例：智慧客服、即時問題解決、複雜問題分流
• AI 代理可提供個人化客戶支援，即時解決常見問題，並在遇到複雜查詢時，自動轉接人工客服
• 透過 RAG (檢索增強生成) 技術，AI 代理可以快速從內部文件庫中檢索資訊，確保回應準確無誤
• 企業案例：ServiceNow 利用生成式 AI 代理程式處理 80% 的客戶支援查詢，僅將複雜案例交由人工處理，這種混合方法使複雜問題的解決時間在兩週內縮短了 52%

🎯 影響：降低客服負擔、提升客戶滿意度、減少回應時間

2️⃣ 潛在客戶開發與銷售自動化

• 應用案例：自動潛在客戶開發 (Lead Generation)、銷售機會評估
• AI 代理可透過數據分析與預測模型，識別高潛力客戶，並自動將其轉發給銷售團隊
• 可與 CRM (客戶關係管理) 系統整合，分析客戶行為、推薦最佳銷售策略，甚至協助起草銷售郵件與合約
• 實際企業運用案例： Salesforce 開發了 AI 代理程式，能夠自動回答客戶問題、處理潛在客戶，並提供個性化建議，從而優化銷售流程

🎯 影響：提高潛在客戶轉化率、加速銷售週期、減少手動篩選時間

3️⃣ 企業內知識管理與智能搜索

• 應用案例：企業內部知識庫管理、智慧文件檢索、自助服務系統
• AI 代理可幫助員工快速存取企業內部文件、技術手冊、政策規範，避免反覆查詢與信息孤島問題
• 企業可部署 AI 代理於內部搜尋引擎，讓員工透過對話式查詢即時獲取關鍵資訊，例如「如何提交報銷？」或「最新的市場報告在哪裡？」
• 企業應用： 德國電信（Deutsche Telekom）使用 AI 代理程式回答員工關於內部政策和福利的查詢，提升了內部知識管理的效率

🎯 影響：提升內部協作效率、減少重複查詢時間、優化知識流動

4️⃣ 工作流程自動化與任務統籌

• 應用案例：企業內部流程自動化 (如採購、入職)、跨系統任務協調
• AI 代理可協調跨系統工作流程，例如：
  ✅ 採購管理：自動生成採購申請，審批後提交訂單
  ✅ 人員入職：安排新員工培訓、建立系統帳號、發送入職指南
• 可與 ERP (企業資源規劃) 系統整合，根據業務規則動態調整流程，減少手動操作。
• 企業應用案例： eBay 內部使用 AI 代理程式協助編寫程式碼、建立行銷活動，並計劃推出能幫助消費者尋找商品、協助賣家列出商品的 AI 代理程式

🎯 影響：降低流程錯誤率、加速業務運行、提高組織效率

5️⃣ AI 代理驅動的開發人員助手

• 應用案例：程式碼生成、除錯、技術文件撰寫
• AI 代理可作為開發者的聯合駕駛員 (Co-Pilot)，例如 Github copilot、Cursor 這類的應用程式，幫助開發者：
  ✅ 生成程式碼片段，提高開發效率
  ✅ 自動檢測錯誤，提供修正建議
  ✅ 撰寫 API 文件，減少手動文檔編寫時間
• 儘管這些工具在很大程度上是輔助開發人員的工作，而不是完全自主地完成整個開發任務，但它們體現了 AI 代理的許多核心特性。它們在開發環境中自主地感知 (感知程式碼和上下文)、處理資訊 (分析程式碼)、做出決策 (提供建議) 並採取行動 (提供程式碼片段、錯誤警告等)，以幫助開發人員達成編寫高品質程式碼的目標

🎯 影響：縮短開發週期、減少程式碼錯誤、提升團隊生產力

6️⃣ 金融與風險管理

• 應用案例：異常交易偵測、法規遵循 (Compliance)
• AI 代理可透過機器學習偵測可疑交易模式，降低金融詐欺風險
• 企業可部署 AI 代理來監測合規性，確保業務符合 GDPR、HIPAA、SOC 2 等法規，避免罰款與法規風險
• 企業應用案例： 穆迪（Moody's）利用 AI 代理程式進行金融分析，提升決策的準確性和效率

🎯 影響：提升風險控制能力、減少人工審查成本、強化法規遵循

7️⃣ 人資與招聘自動化

• 應用案例：履歷篩選、面試安排、員工入職管理
• AI 代理可分析應聘者履歷，根據職缺需求自動篩選最合適的候選人
• 可與日曆工具整合，自動安排面試時間，並根據面試結果推薦最佳人選

🎯 影響：提升招聘效率、減少篩選錯誤、優化人才匹配

8️⃣ 科學發現代理 (Scientific Discovery Agent)

• 應用案例：自主科學實驗、藥物研發
• AI 代理可幫助科學家設計實驗流程、分析數據，甚至提出假設，大幅加速研究進程
• 企業實際應用： 強生公司（Johnson & Johnson）使用 AI 代理程式優化藥物發現中的化學合成過程，加速科學研究

🎯 影響：加速科學發現、降低研究成本、提升研發精準度

AI 代理的應用領域仍在持續擴展，AI 代理人的特性與能力可以被理解為如同擁有一個聰明、自主、且能根據指令和環境採取行動的數位助手或專家，它們能夠處理各種任務，從日常事務到專業工作，並具備學習和改進的能力。然而，如何有效地利用這些「數位夥伴」，將取決於我們如何主動地與它們互動和協作

五、現階段及未來，在設計 AI 代理的挑戰與限制

以上說明了未來三年內，一個理想上、完整的 AI Agent 會是什麼樣子，但就現階段來說，距離真正的完全自主 AI Agent (Autonomous AI Agent) 還有一段距離，最核心原因在於，在目前技術上 LLM 還不夠聰明到可以自主行動，所以需要用 RPA 設計行動框架，然後從框架中插入 Agent 的能力

當未來核心技術真的成熟時，在管理面的不確定性與挑戰包含：

1. 不可預測性和信任問題：由於 AI 代理人具有自主性，其行為可能難以完全預測。如果 AI 代理人在執行任務時出錯，可能會對企業造成損害。因此，建立對 AI 代理人決策的信任至關重要

2. 資料安全和合規性：AI 代理人在處理敏感資料時，必須遵守相關的法規，例如 GDPR 和 HIPAA。確保 AI 代理人的運作符合道德、透明且合法的方式至關重要

3. 系統整合的挑戰：將 AI 代理人整合到現有的企業系統和工作流程中可能需要克服技術和組織上的障礙

4. AI 代理人的持續學習和改進：AI 代理人並非「設定後就忘記」的工具，需要持續的監控、回饋和改進，以確保其效能和準確性

六、透過 RPA ＋ AI Agent 實現 Agentic Workflow（智慧型代理工作流程）

雖然有上述挑戰，在企業數位轉型的進程中，等待三年才導入 AI 顯然不是選項。我們主張以 RPA 為自動化系統的核心骨架，並在適當的節點引入 AI Agent 的能力（如 Tool 使用、長短期記憶），逐步引入 AI 提升智能化程度，同時降低系統的不可預測性。

從傳統自動化到智慧型代理工作流程

傳統的自動化流程多依賴預定義步驟（Pre-defined Flow），與代理工作流程（Agentic Workflow）概念相似 —— 即流程的步驟經過規劃與設計。藉由這種模式，AI 可以在特定節點執行特定任務（如自動生成採購申請、比價、發送通知），而整體框架與觸發條件則由 RPA 負責，確保流程的穩定性與可控性

整合 RPA 與 AI Agent，不僅能突破傳統流程自動化的彈性瓶頸，更讓企業即刻啟動智慧化流程轉型。這種混合模式能降低系統不可預測性，並逐步引入 AI 的強大能力（如決策輔助、工具應用、記憶能力），提升自動化流程的效率與智慧性

UiPath AI Agent 系列產品與 PGi AI Agent 應用開發平台

UiPath 在長期深耕的企業自動化技術基礎上，將 Agentic AI 與 RPA 這兩種技術整合，發揮各自的優勢，並即將推出專門用於協調和管理 Agentic AI 代理的解決方案，目前包含： UiPath Agent Builder、UiPath Agentic Orchestration、Autopilot™

而我們憑藉 6 年 RPA（UiPath）流程自動化經驗，結合自 2018 年開始累積至今的 AI 導入服務經驗，PGi 也同步推出 AI Agent 應用開發平台，為了讓不同需求的企業客戶，有多元選擇(雲端部署或是地端部署)。我們一樣融合 AI 代理的彈性應變力與 RPA 的穩定執行力，協助企業將 AI Agent 無縫整合進現有的 RPA 流程，從固定流程自動化升級至智慧型流程再造，進一步實現更高層次的營運自動化與競爭優勢。

我們的專業服務

✅ AI 應用需求評估：深入了解業務流程與痛點，選定最適合 RPA 搭配 AI 的應用場景
✅ 設計客製化 AI 解決方案：依據特定需求與業務目標，開發專屬 AI 模型與應用工具
✅ 提供技術導入與團隊培訓：確保 AI 解決方案順利實施，並提升團隊的操作與管理能力
✅ AI Agent x 自動化整合諮詢與導入框架：提供雲端 / 地端部署雙選擇，可在 No-Code 環境下，做出各種彈性應用的客製 Agent 應用程式

透過 RPA + AI Agent 的強強聯手，企業可即刻體驗智慧型流程的價值，實現更高效、更靈活、更具競爭力的營運模式。

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