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為什麼企業 AI 正式進入Agentic AI（代理型 AI）時代？

在 CES 2026，企業 AI 正式邁入「自主行動階段」，Agentic AI（代理型 AI） 成為企業最受矚目的技術之一。
代表 AI 的角色，正從輔助工具，轉變為能「主動行動、承擔任務」、為企業創造實際價值的智能系統。

AI 的演進路徑也越來越清楚：

「會說話的 AI」 → 「會做事的 AI」 → 「能對結果負責的 AI」

AI 的角色正在改變：從工具到代理人

過去企業導入的 AI，大多屬於被動回應型系統，運作方式如下：

收到指令 → 回傳結果 → 由人判斷是否行動

然而在企業實務場景中，這種模式逐漸出現瓶頸：

• 資料量龐大、事件頻繁

• 系統分散、流程斷裂

• 人力無法即時處理每一個異常

AI 能看見問題，卻無法真正「解決問題」。

Agentic AI (代理型AI) 是什麼？(技術與架構視角)

Agentic AI（代理型 AI） 是一種賦予 AI「自主行動能力」的系統設計架構。它的核心不在於模型有多聰明，而在於：

AI 是否能理解目標、規劃行動、執行任務，並依結果持續修正策略。

它不是單一模型，而是一套 AI 系統運作哲學與架構模式，結合 LLM 推理能力、工具調用與記憶管理，讓 AI 能在複雜企業場景中自主行動。

Agentic AI (代理型AI) 的四大核心能力

1. 語意理解與任務推理
利用 LLM 將自然語言、結構化資料或情境需求，轉化為可執行的行動計畫。

2. 多步驟規劃能力

拆解複雜目標，安排優先順序，並持續監控任務進度。

3. 自主行動能力

能呼叫 API、存取資料庫、觸發流程或控制系統完成任務。

4. 回饋與持續學習

根據執行結果自我修正策略，提升效率與決策品質。

導入Agent AI 關鍵架構 

LLM 是 Agentic AI 的「大腦」，但 Agentic AI 是整個「自主行動系統」，還包含感知層、決策層、行動層與治理層。

典型架構層：

• 感知層：資料、事件、影像、IoT

• 理解層：LLM / VLM / 分析模型

• Agentic 決策層：目標推理、任務規劃

• 行動層：API、流程引擎、控制系統

• 治理層：權限、紀錄、風控、人機協作

導入建議：

對 SI：強調可擴展、可組合的 Agent 設計，並說明跨系統整合能力

對企業決策者：問「AI 能不能幫我完成任務？」，將 AI 視為數位人力，而非單純工具。

為什麼 Agentic AI (代理型AI) 對企業如此重要？

Agentic AI 讓 AI 從「提供建議」升級為「實際行動者」，為企業帶來：

• 提高效率：減少人工判斷與重複操作

• 加快決策：即時行動，而非事後分析

• 降低錯誤：依數據與策略自動調整

• 支援複雜流程：適合多步驟、跨系統的工作場景

Agentic AI 是企業級 AI 的底層能力，正在將 AI 從「回答問題的工具」，進化為「能完成任務的系統」。

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