文／白佩華
在過去幾年，我們驚嘆生成式AI如何像一位才華洋溢的實習生，能為我們撰寫文案、繪製初稿。但如果這位實習生不僅能聽懂指令，更能獨當一面，像一位資深專案經理那樣，自主規劃、執行、甚至解決突發狀況，那將為企業帶來何種期待和衝擊？
這是目前正在發生的革命，Agentic AI（代理式AI或稱自主式AI）的崛起。如果說ChatGPT是我們與AI對話的開端，那麼Agentic AI就是我們未來協作和團隊的AI同事。它預示著一個從「任務自動化」邁向「流程智慧化」的全新時代，而準備好擁抱這場變革的企業，將獲得無可比擬的競爭優勢。
從「聽話的助理」到「自主的隊友」，Agentic AI究竟是什麼？
對於使用生成式AI，你可能會說：「請幫我寫一封關於產品A的行銷文案」，它會迅速產出一份文案，甚至包含A、B版提供選擇。至於Agentic AI，你的指令會是：「我們的目標是提升產品A的客戶回購率5%，請規劃並執行一個為期一個月的行銷活動。」
這個「AI代理」會像一位真人行銷經理，開始自主行動：
- 感知與分析（Perception）：它會自動連接到公司的CRM和銷售數據庫，分析過去購買產品A的客戶輪廓與消費習慣。
- 推理與規劃（Reasoning & Planning）：它發現高回購率的客戶普遍在購買後30天內有互動。因此，它規劃了一個多步驟計畫：識別不積極或沉睡型客戶、設計不同誘因的A/B測試郵件、設定發送排程。
- 行動與協作（Action）：它不僅會自主生成這些郵件，還會自主調用公司的電子郵件行銷工具將其發送出去。接著，它會持續追蹤郵件的開啟率和點擊率，並主動在向行銷團隊回報初步成效，甚至建議：「B方案的郵件成效顯著高於A方案，建議下週全面採用B方案。」
Agentic AI的核心是「目標導向的自主性」。它不是一個被動等待指令的工具，而是一個能理解最終目標、拆解任務、調動資源、並根據回饋進行調整的智慧夥伴。
Agentic AI與RPA的差異——從「數位勞工」到「數位經理」的思維躍進
許多已導入RPA（機器人流程自動化）的企業可能會問：「這聽起來不就是更進階的自動化嗎？」這正是關鍵的思維轉變。RPA如同一個勤奮的「數位勞工」，它能精準無誤地執行你預先設定好的腳本，例如複製、貼上、填寫表單。它擅長在規則明確的軌道上行駛。
而Agentic AI則是智慧的「數位經理」。它不僅會執行，更會判斷與決策。
讓我們以常見的「供應商發票處理」為例：
- RPA的世界：RPA機器人被設定好，從信箱下載PDF發票，讀取固定位置的金額與日期，再輸入到會計系統。如果今天供應商換了新的發票格式，金額位置變了，RPA就會卡住，流程中斷，得等待人類工程師來修改腳本。
- Agentic AI的世界：它的目標是「核對並處理所有應付發票」。當它收到一張格式不同的發票時，它能像人一樣「理解」整份文件，找到關鍵資訊。更重要的是，當它發現這張發票的金額比上個月的訂單暴增30%時，它不會盲目輸入，而是會自主決策：比對採購訂單，發現金額不符，然後自動草擬一封郵件給採購部門主管，附上兩份文件的對比，並寫道：「發現發票金額與採購訂單異常，請確認是否支付？」
RPA提升的是「執行效率」，而Agentic AI提升的是整個流程的「智慧韌性」與「決策品質」。您現有的RPA投資不會浪費，反而能成為Agentic AI手下可供調用的「數位勞工」，去完成更宏大的目標。
| 技術 | 核心能力 | 特點 | 適合應用情境 |
| RPA | 按規則、自動重覆作業 | 固定流程、無學習能力、無法應付例外 | 重複性高的資料輸入、簡單跨系統操作 |
| 生成式AI | 自然語言、圖像內容生成 | 能產生豐富內容，但不具決策規劃能力 | 聊天機器人、行銷文案、自動圖像產生 |
| Agentic AI | 多步驟、自主學習與行動 | 能自主管理複雜工作流、多代理人協作，善於處理模糊情境 | 動態客服、流程自動優化、自主數據治理 |
（製表：作者自AI整理）
迎接智慧革命：企業該如何佈局？
將「數位經理」引進組織，絕非單純採購一套軟體。這是一場由上而下的組織轉型，需要三大支柱的支撐：
- 策略與治理：領導者必須先問：「我們希望Agentic AI解決什麼核心業務問題？」從最有價值的場景切入。同時，必須建立清晰的治理框架，劃定AI的決策紅線，設立人工監督機制。賦予AI自主性的同時，也要為它裝上「煞車」。
- 技術與數據： Agentic AI的決策品質高度依賴數據。企業必須擁有乾淨、整合、且易於存取的數據。同時，穩健的API基礎設施是讓AI能順利「調用」各個內部系統（ERP、CRM等）執行任務的關鍵。
- 人才與文化：員工的角色將從重複性的執行者，轉變為AI的管理者、訓練者與協作者。企業需要投資於員工的技能提升，培養他們與AI共事的能力，並營造一個鼓勵實驗、擁抱變革的文化。恐懼將被好奇心與創造力所取代。
除了導入和運用，風險仍為管理重點
Agentic AI帶來極大商業潛力，但因其自主決策與多代理協作特性，同時產生獨特且更高的風險，涵蓋資安攻擊與濫用、決策不透明與責任歸屬、治理與合規挑戰和資料與倫理風險四大面向，需特別謹慎管理。
- 加強「人機協同」監控與審核（human-in-the-loop），定期測試、回溯與解釋決策。
- 建立透明審計、動態權限、資安即時監控與反應體系，完善資料治理與合規政策。
- 強化供應鏈治理，有效管控第三方風險，對所有外部引入的AI模型、API、工具組件進行嚴格安全評估，包括漏洞掃描、功能審核與依賴風險分析。
因Agentic AI架構與作業方式跨越傳統AI與自動化系統，完善風險治理框架和持續警覺，才能達致商業效益與安全共存。
未來的辦公室，一場人與AI的多重奏
Agentic AI的浪潮不僅僅是技術的演進，它正在重新定義「工作」的本質。那些繁瑣、重複、需要跨系統協調的流程，將交由不知疲倦及不會抱怨的「數位經理」處理。而人類，則能真正解放出來，專注於那些機器無法取代的領域：策略創新、複雜的同理心溝通、以及建立深刻的客戶關係。
專欄作者簡介：白佩華
現任國際知名風險管理集團資深顧問，專司企業整體風險評估及整合解決方案、新興風險及政治前瞻顧問。
留美傳播學院雙碩士，並擁有英國劍橋大學Judge 商學院循環經濟及永續策略證書、哈佛商學院策略分析(包含破壞性策略、策略執行及永續策略)、領導與管理(management and leadership)以及Business in Society專業證書，美國華頓商學院ESG 重大因素分析證書，工研院TCFD, CDP, SBTi培訓證書，MIC產業分析師課程證書。ISO 14064 (主稽), ISO 14067, ISO 14068-1 (主稽) BS 8001, ISO／IEC42001 主稽
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