代理式人工智慧（agentic AI）被認為是2025年產業重點關注的AI趨勢。進入落地階段，AI代理實則有多種應用形式。身為AI原生公司，Appier已經發展出哪些類型的行銷AI代理？為何擁有場域專精能力的AI代理，將是企業取得先機的關鍵突破點？
在過去三十年間，科技演進的每一個階段—從軟體數位化、網路連結、行動裝置普及到雲端運算的蓬勃發展，都為企業營運與人類工作模式帶來深遠改變。如今，人工智慧（AI）技術正推動企業邁向下一個轉型階段：從流程自動化，進化至能夠自主決策與執行任務的「AI 代理（AI Agents）」時代。
AI 代理，簡言之，是具備行動力與目標導向的 AI 系統，能代表用戶或企業自主完成任務。根據 IoT Analytics 2025 年第一季的調查，Agentic AI（代理式人工智慧） 的討論度飆升 275%，在全球企業財報電話會議中提及率超越了 copilot、chatbot 與 ChatGPT，突顯 AI 代理已成為企業高層與產業領袖的重點關注議題。
從萬能模型走向場域專精
麥肯錫依據 AI 代理的能力、角色、技能及訓練目標成果進行分類，部分 AI 代理類型包含個人增能型（Individual augmentation）、流程自動化型（Workflow automation）、場域專精 GenAI 原生型（GenAI-native agents for domain solutions）、AI 原生營運模式（AI-native enterprises）、AI 虛擬員工（AI virtual workers）。
其中，「場域專精 GenAI 原生型」即專為特定領域知識或職能量身打造的 AI 代理。這類型的 AI 代理並非傳統常見的做法，也就是疊加 AI 於既有流程之上；而是以 AI 為軟體解決方案的核心，從底層重構整個專有場域的應用邏輯與價值鏈。例如 AI 驅動的行銷自動化、客服系統或軟體開發流程等，皆已展現高效落地潛力。
打造懂行銷的 AI：行銷 AI 代理的應用場景
以 Appier 自己為例，作為 AI 原生的軟體科技公司，自創立第一天便專注於用 AI 解決真實世界的行銷場域問題，即便當時 AI 還不是熱門議題。從使命出發，Appier 一路走來持續在做的事，就是 Turn AI into ROI。
Appier 技術長陳明愉指出：「AI 代理的核心價值並非追求打造一個萬能模型，而是開發任務與場域專精的模型組合。」在不久的將來，人類的主要工作將可能聚焦於溝通、目標設定、策略規劃與創意解決問題，而由 AI 代理負責執行層面的任務。
Appier 把這個觀念嵌入每個產品的底層核心價值，並將數位廣告與行銷領域作為 AI 落地的應用場域。透過深厚的行銷領域 know-how 與累積十年以上的場景數據護城河，Appier 將加速發展出多種行銷 AI 代理（Marketing AI Agents），部分應用如下：
● 資料代理（Data Agents）：即時分析並洞察行銷成效數據，提供策略建議
● 內容代理（Content Agents）：生成精準貼合目標受眾的高成效行銷廣告創意視覺素材與文案
● 對話代理（Conversation Agents）：建立新的溝通管道以有效推廣、進行個人化互動行銷
● 旅程代理（Journey Agents）：設計跨渠道、全漏斗的顧客旅程地圖
● 實驗代理（Experiment Agents）：自動化執行 A/B 測試，持續優化投放效益
從部署到強化：企業導入 AI 代理的落地挑戰與解方
儘管 AI 代理展現巨大潛力，但針對 AI 代理自主決策與行動的能力，現階段企業與品牌在導入時，仍需考量如何降低出錯風險並維護品牌信任。例如，在面向終端客戶的情境中，AI 回應的準確性與穩定性至關重要。為此，許多企業也傾向採取「AI + 人工檢查」的部署策略，以兼顧創新應用與風險控管，逐步建立可持續擴展的 AI 代理機制。同時，打造企業專屬、可持續優化的 AI 代理，也成為其真正落地的關鍵方向。
其中，Appier AI 研究團隊於去年發表的其中一項研究成果《StreamBench：邁向語言代理持續改進的基準測試》，成功入選有 AI 界奧林匹克美譽的 NeurIPS 神經訊息處理系統會議數據集 & 基準組別，聚焦於評估大型語言模型代理（LLM Agents）在實際應用情境中，根據正確回饋逐步優化表現、進行即時修正與決策優化的能力。這樣的研究成果，若實際應用在行銷科技產品中時，不僅能做到「行銷自動化」，更能達成真正的「行銷自動進化。」
AI 代理已成為企業 AI 轉型過程中的關鍵技術應用。尤其是具備場域專精能力、可持續優化特性，並能深度協作於人類流程中的 AI 代理，將是企業在變動市場中取得先機的重要競爭力。對於仍在評估導入時機的企業，不妨從盤點當前最需突破的業務痛點與營運流程出發，聚焦目標明確、具備領域知識的 AI Agent，作為推動 AI 轉型與創造成效的第一步。
（專欄意見不代表《遠見》立場）
