- 25 6 月, 2025
- AI 專欄
Agentic AI 代理式人工智慧是 2025 年最夯的 AI 話題之一，很多人說它是下一波企業升級的關鍵技術。跟以前只能回應問題的 AI 不一樣，Agentic AI 有能力自己規劃、做決策，甚至主動幫你把事情完成。這篇文章會帶你快速搞懂什麼是 Agentic AI、它為什麼這麼重要、有哪些產業已經開始應用了，以及企業導入時要注意哪些重點。
Agentic AI的核心觀念是什麼？
在 AI 已經深入我們日常生活的現在，你可能會問：「又一種 AI 嗎？這次有什麼不一樣？」其實 Agentic AI（代理式人工智慧）正是下一波真正能「自己完成任務」的智慧系統。它不只是回應問題，而是具備思考、規劃、採取行動的能力，像一位數位助理甚至數位員工一樣主動幫你解決問題。這段會帶你從定義開始，搞懂 Agentic AI 的核心概念、與傳統 AI 的差別，以及它為什麼會被稱為 2025 年最具顛覆性的技術趨勢。
Agentic AI 的定義與發展背景
Agentic AI代理式人工智慧 是一種具備「目標導向、自主決策、動態學習」能力的 AI 系統。它的核心在於能根據目標自行制定執行計畫，不需要人類一步步下指令。這個概念其實早在 2023 年左右就開始被研究，到了 2025 年，隨著大語言模型（LLM）越來越強，才真正進入可以落地的階段。OpenAI、NVIDIA、Google 都把 Agentic AI 視為未來主流，因為它讓 AI 從「工具」變成能一起工作的人機夥伴。
與傳統 AI 最大的差異在哪？
傳統 AI 多半只能執行「單次指令回應」，像是你問它一個問題，它回你答案，但遇到複雜任務就卡住。而 Agentic AI 不一樣，它會主動思考、拆解任務，甚至在過程中修正策略、學習經驗。可以這麼說，傳統 AI 像是有問才有答的智慧詞典，Agentic AI 則像是一位實習生，雖然偶爾會出錯，但會越做越好、越幫越多。
Agentic AI核心3特性
Agentic AI 的厲害之處，在於三個能力：
1、自主決策：根據目標與環境，自行判斷最適合的做法。
2、任務拆解：能把一個大任務拆成幾個小步驟（Sub-goals），用「思維鏈（Chain of Thought）」或「反思機制」逐步完成。
3、工具調用：不只靠內建知識，還會調用搜尋引擎、API、資料庫等外部資源輔助決策。這讓它不只是「會說」，還真的「做得到」。
AI Agent 與 AI 模型的差異比較
AI 模型（像 GPT-4）主要是一個語言理解與生成系統，它回答問題很厲害，但多數情況下是被動式的。而 AI Agent 是一種運用模型、但具備感知、記憶、推理與行動能力的「執行體」。簡單來說，模型像大腦，Agent 則像整個人，除了會想，還會做事，還能與人協作、與其他 Agent 溝通完成複雜任務。
從 Chatbot 到數位員工的演進之路
過去我們認識的 AI 多是客服 Chatbot，能回答 FAQ，卻很難處理真正有變化的情境。而現在，Agentic AI 已經能做到像「數位員工」的等級，幫你排行程、分析報表、甚至與其他系統協作處理申請、訂票等流程。這代表 AI 不再只是工具，而是參與你工作流程的角色，正在改變企業運作的邏輯與效率。
為什麼 2025 被稱為 Agentic AI 元年？
這幾年 AI 技術一波接一波，從聊天機器人、生成圖片、語音合成到現在最熱門的「Agentic AI」，每一波都像科技界的一場地震。但為什麼大家都說 2025 是 Agentic AI 的元年？因為這一年，AI 不只會聊天，更開始會「自己動起來、幫你把事情做好」。從產業巨頭黃仁勳、吳恩達的公開談話，到各大科技公司搶推 AI Agent 工具，無不證明這已經不是實驗室技術，而是實際落地、能創造產值的新賽道。
黃仁勳、吳恩達如何看待這波革命？
黃仁勳在 2025 年 CES 演講中直接說：「Agentic AI 就是下一個數位員工時代的開始。」他不只談 AI，更強調這是一場足以改變企業運作邏輯的革命。吳恩達也早在 2024 年便預測，AI Agent 將會從單一互動走向多輪對話與多步驟任務完成，是讓 AI 真正產生現實影響力的關鍵。他們兩位的共識是：Agentic AI 能幫助企業真正節省人力、強化決策，並推動數位轉型往前走一大步。
NVIDIA、OpenAI、Google 3大勢力佈局解析
這3家可以說是 Agentic AI 的領頭羊：
- NVIDIA 推出 NIM 微服務、NeMo 框架與 Cosmos 世界模型，從基礎模型訓練到實體模擬都包含在內；
- OpenAI 則開發 Agent SDK 與多工具整合平台，讓開發者能快速部署具備規劃與工具使用能力的 Agent；
- Google 也在 Project Astra 與 Gemini 中加入多模態理解與多步推理的功能，主打生活場景應用。
這些佈局不只是要賣模型，而是明確要把「AI 員工」的能力建出來、放進企業與日常生活中。
大語言模型技術進展，推動 Agent 能力升級
為什麼以前做不到，現在卻可以開始落地？關鍵就在於 LLM（大型語言模型）記憶力與推理力大幅升級。從 GPT-3.5 的 4K 上下文到 GPT-4、Claude 3 的百萬上下文長度，讓 AI 能「記得事情」、「理解流程」。再加上 ReAct、Toolformer 等技術成熟，AI 開始能夠自動拆解任務、調用工具、甚至評估自己表現。這些進展，讓原本只能回答問題的語言模型，變成真正能「完成事情」的 Agent。
Agentic AI 為何成為企業數位轉型的關鍵技術？
過去講數位轉型，很多企業會想到 ERP、CRM、雲端遷移，但這些都屬於「系統級升級」。Agentic AI 的進場，則直接改變「人怎麼工作」。它可以成為財務助理、行銷工具、客服代表，幫助企業自動化處理重複性任務、優化跨部門流程、提升決策效率。更重要的是，它的學習與適應能力，能隨著企業運作不斷進化，是活的系統、不是死的腳本。這就是它被視為下一階段轉型「關鍵槓桿」的原因。
Agentic AI 應用場景盤點實例
過去我們聽到 AI，常聯想到的是客服機器人、語音助理這類「會講話的工具」，但 Agentic AI 已經不只是回答問題，而是能主動執行任務的數位代理人。從金融分析、供應鏈管理，到幫你規劃旅遊、比價訂票，Agentic AI 正在企業內外快速落地。這段就帶你看看，這種新型態 AI 怎麼在不同場景中發揮實力，不管你是老闆、工程師、還是一般消費者，都能找到切身的應用點。
金融、醫療、製造業的應用案例解析
在金融產業，Agentic AI 可以用來自動調整投資組合、偵測詐欺交易、生成風險報告；醫療領域則能協助影像判讀、規劃個人化治療計畫、提醒用藥時程；製造業則常透過 AI Agent 來監控設備狀況、預測維修時間、模擬工廠流程。這些應用都已在實際場域上線運作，不再只是概念，而是具體提升效率、降低風險的實用工具。
AI Agent 如何優化客服、流程與決策管理
企業最常開始導入 Agentic AI 的地方就是客服。它不只能自動回覆問題，還能根據上下文分析客戶意圖、主動提供協助或引導交易流程。進階一點的，甚至能協助內部人員跨部門處理表單、請款、資料彙整等流程。管理層也可以透過 Agentic AI 快速彙整資料、模擬決策結果，讓決策不再只是憑直覺，而是有數據、有推理邏輯地做出來。
個人化助理、旅遊規劃、研究報告都能做
對一般人來說，Agentic AI 最直覺的應用就是「生活助理」。你可以叫它幫你查資料、排旅遊行程、幫你比價飯店與機票；學生或研究者也能用它來整理文獻、撰寫摘要、甚至產出格式正確的研究報告初稿。這些都不是幻想，而是現有工具就能做的事情。未來你身邊的 AI，可能比你還懂你的偏好、行程與需求。
B2B 與 B2C 使用情境差異與價值
B2B 應用多半著重在提高效率、強化流程整合與知識管理，像是企業內部的流程自動化、財務分析、採購比價等；而 B2C 則偏向個人化體驗與生活便利化，像是手機內建 AI 助理、智慧客服、健康管理工具等。兩者的共通點在於：AI 不再只是輔助，而是能主動「代勞」的角色，差別只在應用的深度與複雜度。
未來生活中常見的 Agentic AI 使用情境
想像一下，未來的你早上起床後，AI Agent 已經幫你排好一天的行程，知道你喜歡喝哪一間咖啡、會提醒你準備開會資料、甚至幫你訂好回家的 Uber。出門旅遊，它能幫你根據預算與偏好找出行程、聯繫飯店與交通工具。這些不是科幻，而是現在正在發生的趨勢。Agentic AI 將逐漸變成你生活中的默默助攻者，比朋友還懂你。
導入 Agentic AI 的挑戰與技術門檻
雖然大家都說 Agentic AI 是 2025 年的重點趨勢，但從「會聊天的 AI」變成「能執行任務的數位員工」，中間其實有一段技術與實作的門檻要跨過。無論是企業內部開發、外部工具串接，甚至是怎麼確保 Agent 不出包，導入 Agentic AI 絕對不是買個套件就能解決的事。這段我們就來說清楚，從錯誤率、推理力到技術選型，導入前你該先搞懂什麼。
多步驟任務錯誤率高？信任與風險問題解析
AI Agent 看起來很厲害，但實際上越複雜的任務，出錯機率就越高。舉例來說，10 個步驟只要每個步驟出錯率是 10%，整體錯誤率就可能超過 60%。這種「累積型風險」會讓企業在導入時卻步。尤其當 Agent 對外接觸客戶、處理金流、下單或傳遞商業資訊時，只要出錯一次，品牌信任感可能就直接歸零。因此許多企業即便看好，也會搭配人工覆核、預設動作範圍來控風險。
規劃與推理能力仍是瓶頸
Agentic AI 的強項之一是「自己拆解任務、規劃流程」，但這其實也是目前技術最難突破的部分。大語言模型雖然語言理解能力很強，但要做到真正邏輯清晰、判斷正確、能應變突發狀況，仍然有限。
例如在行程規劃中，Agent 可能不知道哪些航班會延誤、哪些地點有交通限制；又或在處理商業報表時，推論不夠準確、格式不符合需求。這些細節差異，讓很多 Agent 看起來能做事，但其實「靠不太住」。
如何設計有效的 Agentic Workflow？
成功導入的關鍵，在於流程設計要「一開始就設好框架」。所謂 Agentic Workflow，就是讓 AI 清楚知道「任務目標是什麼、流程步驟有哪些、需要哪些工具與資訊」。
與其讓它自由發揮亂跳流程，還不如像日本旅遊 App 那樣設定：只做訂票、訂飯店、找租車，不做的就不碰。這種半開放式設計，既保留彈性，又避免 Agent「太聰明反被聰明誤」，是目前企業導入最穩的做法。
API、工具整合與資料存取的實作重點
AI Agent 能不能發揮效用，關鍵在於它「能不能接到資料、能不能用對工具」。像客服應用，如果 Agent 查不到客戶歷史紀錄，它就無法做出個人化應對；或是分析報表功能，若無法抓取即時訂單或庫存資訊，分析就會失準。
技術實作上，開發者需處理 API 權限控管、回傳格式、資料處理效率等問題，並確保 Agent 存取的資料是安全、合法、更新過的。
從 AutoGen 到 crewAI 的架構選擇
目前開發 Agentic AI 的架構越來越多，其中最知名的像是 Microsoft 的 AutoGen 與 吳恩達團隊開發的 crewAI。AutoGen 主打多 Agent 協作，適合做跨部門任務處理；crewAI 則像一個指揮官，讓各 Agent 扮演明確角色並互相合作。
這些架構看起來很炫，但企業在選擇時必須根據自身需求、資料架構與技術團隊能力做選擇，不是套用熱門就有效，反而可能導入失敗還賠了信任與成本。
Agentic AI 的未來趨勢與企業因應策略
Agentic AI 雖然還在發展初期，但技術進展的速度非常快，從大語言模型到多 Agent 架構，已經逐步落地到實際應用中。接下來幾年，它不只會改變 AI 的工作模式，也會直接重塑企業的營運邏輯。
企業如果想在這場變革中不落人後，現在就該開始思考部署策略、培養內部人才，建立自己的 AI 生態系。這段我們來看看技術趨勢怎麼演進，以及企業該從哪些面向因應。
從 one-shot 到 multi-shot，AI 行動能力升級
傳統的 AI 模型多半只做「one-shot 回應」，也就是一次回答一個問題。但 Agentic AI 的發展方向是「multi-shot 行動」，意思是 AI 不只回應，還會自己規劃接下來的動作、修正流程、反覆驗證成果。
這種多步推理、多回合執行的能力，會讓 AI 更像真正的數位員工，而不只是聊天機器人。這也是為什麼像 OpenAI、Google 都在強化模型的上下文記憶力與任務管理機制。
多 Agent 協作是下一步核心戰場
單一 AI Agent 能完成的任務有限，但多個 Agent 分工合作，就能處理更大型、更複雜的工作流程。像是研究報告可以由「資料搜尋 Agent」、「分析整理 Agent」、「撰寫排版 Agent」共同協作完成。
這種模式稱為 Multi-Agent Systems，也是 NVIDIA、Microsoft 等大廠現在主打的重點方向。未來，不是你只需要一個聰明的 Agent，而是要會管理一個整合性 Agent 團隊。
企業該如何打造自己的 AI 代理生態系？
企業不需要從零開發整套系統，但應該開始思考「哪些流程可以交給 AI Agent 處理」、「哪些系統需要與 Agent 串接」、「哪些部門可以先試行導入」。像是客服部門、財務處理、文件產出等都是導入門檻較低的切入點。
關鍵是建立起一個能整合內部知識、工具、流程與 AI Agent 的生態系架構，這不只是買軟體，而是一場組織能力的重建。
人才、技術、治理3大導入條件
要真正導入 Agentic AI，企業至少要準備3件事：
1、人才：內部要有懂 prompt、懂流程整合與資料治理的跨域人才。
2、技術：包含 API 管理、資料倉儲、模型部署等基礎架構。
3、治理：導入 AI 必須設計明確的「邊界」，例如哪些任務可以全權交給 AI、哪些仍需人類審核，避免誤用或出錯。
現在開始部署的企業將具備競爭優勢
AI 的發展從來不等人，越早部署，越有機會站穩下一個產業週期的浪頭。2025 年雖然是 Agentic AI 的起點，但真正影響產業競爭力的，將是企業能不能在接下來 2～3 年內建立起自己專屬的 AI 操作流程。
比起觀望，不如從小規模試行開始，讓企業的系統、資料與人員，提前與 AI 建立協作習慣，等到技術成熟時，你的組織就已經準備好全面接軌。
Agentic AI 是企業升級的必修課
從定義、技術、應用到挑戰與未來趨勢，Agentic AI 正快速從「聽起來很炫」的技術名詞，轉變成真正影響企業營運與競爭力的核心工具。
不論你是正在規劃導入，還是還在觀望，現在開始理解並佈局 Agentic AI，就是為未來三年搶下先機的關鍵一步。與其等到別人先用出成果，不如現在就開始試水溫、優化流程，讓 AI 成為你組織最可靠的數位夥伴。
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快速了解 Agentic AI 的 5 個常見問題
Q1：什麼是 Agentic AI？跟一般 AI 有什麼不同？
Agentic AI 指的是具備「自主決策、任務執行、工具調用」能力的 AI，不只是回應問題，而是可以主動幫你完成任務。相較於傳統 AI，Agentic AI 更像是一個可以工作的「數位員工」。
Q2：Agentic AI 能應用在哪些產業？
目前已經在金融、製造、醫療、零售等產業落地。舉例來說，它可以用來自動分析報表、監控機器、推薦治療方案或當客服助理，幫助企業節省人力、提升效率。
Q3：我跟 ChatGPT 聊天也是 Agentic AI 嗎？
不完全是。ChatGPT 屬於語言模型，主要是回答問題、生成文字；而 Agentic AI 則會根據目標主動規劃行動，甚至能跨系統操作、協作執行任務。兩者的差別在於「會回應」跟「會做事」。
Q4：Agentic AI 要怎麼導入？會很難嗎？
導入門檻取決於用途。像客服、文件生成、流程自動化這類應用，只要透過已有平台或 SaaS 工具就能上手。若要客製化深度整合，就需要考慮 API 串接、流程設計與資料安全。
Q5：現在導入 Agentic AI 會太早嗎？
不會，2025 正是起步的好時機。越早導入，就越能掌握內部流程與資料的整合方式，讓你的企業在 AI 浪潮中站穩腳步，不用等到大家都用了才來追趕。
Agentic AI 全面總覽表（2025 最新整理）
| 類別 | 說明內容 |
| 定義與核心概念 | Agentic AI 是能自主規劃、拆解任務並執行的 AI 系統，比傳統 AI 更像數位員工 |
| 與傳統 AI 差異 | 具備「目標導向、自主決策、工具調用、記憶與學習能力」，可多步驟完成任務，非單次回應型 AI |
| 技術能力關鍵詞 | ReAct、思維鏈（Chain of Thought）、Agentic Workflow、Tool Use、反思機制 |
| 產業應用場景 | 金融（投資分析、風控）、醫療（診斷輔助、提醒用藥）、製造（預測維修、流程模擬）、客服、報表生成 |
| 個人化應用例子 | 規劃旅程、查價比票、排日程、報告撰寫、找餐廳訂位等生活助理型功能 |
| 導入挑戰 | 多步驟錯誤率累積、推理力不足、資料權限整合困難、流程未定義清楚、品牌信任風險 |
| 企業導入建議 | 從低風險流程先試行（如客服、資料整理）、設計明確工作流程、搭配 API 整合與人為審核機制 |
| 未來趨勢 | 從 one-shot 進化為 multi-shot，多 Agent 協作、AI 生態系成型、可管理任務與資源 |
| 行動建議 | 趁早試行部署，建立內部 AI 協作文化與基礎架構，累積資料與流程整合經驗，未來更具競爭優勢 |
