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隨著 Agentic AI 成為主流，市場上 AI Agent 琳瑯滿目。唯有具備 Agentic AI 能力的 AI Agent，才能 自主規劃與執行任務、持續優化結果，真正提升企業效率與決策價值。

想知道什麼是 AI Agent ？本文帶你了解企業如何導入自主行動的 AI 代理，實現自動化任務、跨系統運作，讓 AI 成為企業真正的數位人力。

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什麼是AI Agent ？（產品與應用視角）

AI Agent 是基於 Agentic AI 技術 的數位角色或系統模組，專門用來承擔特定業務任務。簡單來說，它是 「能理解目標、制定計畫並自主執行任務的 AI 角色」。

你可以把 AI Agent 理解為：

「由 Agentic AI 技術實現的具體數位角色或產品形態」

常見類型 ：

• 客服 AI Agent

• 營運決策 AI Agent

• IT 維運 AI Agent

• 智慧製造 AI Agent

AI Agent 關鍵不在技術名詞，而是：

• 它負責什麼工作

• 它幫企業解決什麼問題

• 它如何被部署與使用

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為什麼企業不能只談 AI Agent？

許多企業只關注「有沒有 AI Agent」，卻忽略背後的 Agentic AI 架構，常導致：

• AI 只能回答問題，卻無法完成任務

• 系統之間無法真正串接

• 看似自動化，實際仍高度依賴人工

沒有 Agentic AI，AI Agent 只會是進階版 Chatbot。

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Agentic AI、AI Agent 與 LLM關係

項目	LLM (大型語言模型)	Agentic AI (代理型AI)	AI Agent
角色定義	大腦 能理解與生成自然語言的模型	神經系統 + 身體 系統架構，賦予 AI 自主規劃與行動能力	把大腦 + 身體用於完成任務的具體角色
核心能力	語言理解、推理、生成內容	目標理解、任務拆解、規劃、行動、回饋學習	利用 LLM + Agentic AI 完成實際任務
自主性	低 → 需要人操作	高 → 可自主規劃與執行任務	高 → 可自主執行、跨系統操作、學習優化
工具/系統整合	無法調用工具	可設計呼叫 API、控制流程	可整合各類工具與系統完成任務
應用範圍	提供建議、回答問題、生成內容	可支援多步驟任務、決策規劃、自主行動	客服 AI、智慧製造、個人助理、企業決策 AI 等
輸出形式	文字、語言	行動計畫、決策策略	實際行動結果、任務完成報告

• LLM = 大腦（能思考）

• Agentic AI = 神經系統 + 身體（能感知、規劃、行動）

• AI Agent = 具體角色（把大腦 + 身體用於完成任務）

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 AI Agent 能做到什麼？

• 跨系統整合與行動

• 多步驟任務處理

• 事件驅動的主動決策

• 持續優化行動結果

這些能力是企業判斷 AI 是否能真正「減少人力」的關鍵。

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AI Agent 的應用場景

• 企業管理：自動化報表、事件判斷、決策建議

• 客服系統：自主分類問題、提供解決方案，協助客服快速完成任務

• 智慧製造：異常分析、預測與行動建議

• 智慧城市 / 交通：即時感知事件並自動調整策略

• 個人助理：規劃行程、訂票訂餐、個人化服務

這些場景的共通點是：AI 不只是建議者，而是執行者。

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我們總結：選擇的是 AI 角色，關鍵在於底層能力

在 CES 2026 之後，AI Agent 產品只會越來越多。但真正的競爭優勢，不在於部署多少 AI Agent，而在於：是否擁有一個能自主行動、可治理、可擴展的 Agentic AI 架構。

Agentic AI 是企業級 AI 的核心能力，

AI Agent，則是它被世界看見的樣子。

隨著企業進入 Agentic AI 時代，單靠傳統 Chatbot 或 AI Agent 已不足以支援多步驟任務與跨系統決策。

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