AI不再只是聊天機器人，已經進化為能自主決策、執行任務的「AI同事」。企業如何在這波數位轉型浪潮中搶先機？《遠見》整理零售、半導體、製造業、行銷科技等不同領域專家的實戰經驗，從戰略布局、導入準備、執行心法到挑戰解方，提供一份最完整的企業級AI Agent導入指南。
辦公室的風景正在改變。過去，人工智慧是工程師的工具、是客服系統的後盾；如今，它正化身為能獨立思考、規劃並執行任務的「AI Agent」（AI代理），從被動的助理蛻變為能獨當一面的同事。
這場由AI Agent引領的產業革命，正以前所未有的速度重塑企業的營運模式與競爭力，宣告著人機協作新時代的正式來臨。
然而，將AI Agent引入團隊並非易事。企業該如何制訂戰略？導入過程會面臨哪些技術與文化的陷阱？又該如何衡量其真實效益？
釐清Agent定義：不只聊天，還是能自主行動的數位員工
在投入龐大資源前，企業主與決策者必須清晰地理解AI Agent的核心價值。它與人們熟悉的ChatGPT、Copilot有著本質上的區別，關鍵在於「自主性」與「行動力」。
聯發科資深經理陳宜昌解釋，傳統聊天機器人是腳本式的對話，AI Agent則著重在自主決策與行動。
「Chatbot是利用LLM（大型語言模型）的對話能力，而Agent則是將這種對話能力轉換成一種『思路』，去使用工具，做更自主化的工作。」
91APP產品長李昆謀補充，近年有許多企業推動數位轉型，因此導入大量資訊系統，建置資料庫、確定工作流程，許多高薪聘請的員工，其主要工作內容便是在這些系統上執行重複性的工作流程。
「Agent出現之後，第一個重要的應用，就是讓這些Agent透過LLM操作這些系統。」換句話說，Agent把LLM當作聰明的大腦，透過它來操作既有工作流程與內部系統。
沛星科技（Appier）執行長游直翰也從商業應用角度強調，Agent與AI最大的不同在於它不僅能提供建議，更能採取行動。「Agent可以更end-to-end（端到端）把事情完成。」
以產品行銷影片的生成為例，Agent的角色已遠不止是影像工具。游直翰指出，自家Agent能自主整合品牌需求與產業洞察，自動化完成從分析潛在受眾、撰寫腳本到生成影片的完整流程，確保最終成品能精準對焦市場。
這種由Agent接手完整流程、大幅節省人力時間的模式，正是軟體進化到「軟體Agent」的最大價值，也是提升企業效率的關鍵所在。
確認Agent用途：由內而外，三大Agent策略布局
為了幫助企業找到切入點，李昆謀進一步將導入Agent的應用，由內而外歸納為三大方向：
第一，聘請更多Agent（Hire More Agent）。他指出，利用Agent提升內部流程效率，將繁瑣、重複的行政工作交給Agent，如同為公司聘請了不知疲倦、全年無休的數位員工，這是導入Agent的起點。
第二，建立Agent服務（Build Agent Service）。在改善內部流程的基礎上，下一步便是將Agent的能力延伸至客戶互動，例如打造出全新的銷售或客服介面，主動且聰明地提供客戶個人化服務。
第三，為Agent做好準備（Ready for Agent）。李昆謀認為，這是最具前瞻性的布局。未來，不僅企業有Agent，消費者也會有自己的購物Agent。企業必須確保自身的系統與服務能被客戶的Agent讀取、理解與互動，才能在下一個流量入口的競爭中立於不敗之地。
導入Agent前準備：打下穩固基礎，避免事倍功半
企業準備導入Agent之前，應該做好哪些準備？
評估切入點：從最痛的「痛點」下手
李昆謀分享的零售業「商品上架」案例，是企業內部想用Agent提升效率時可以參考的範本，與其追求炫技，不如從最實際、最困擾團隊的痛點著手。
李昆謀解釋，品牌可能每週有一百個新品要上架，同時又有五個不同的電商通路，每個通路欄位規格都不同，加總起來就有超過一萬個欄位需要填寫。
據他估算，以上述例子來說，每週要花上單一員工41個小時，「一個禮拜光上架這100個新品，人生就結束了。」
這種高重複性、低創造性的工作，正是導入AI Agent能立即創造價值、獲得團隊支持的最佳切入點。
建立穩固基礎：「Context Engineering」是成功的金鑰
AI Agent的表現優劣，直接取決於它能獲取多少有用且相關的資訊。
陳宜昌引用OpenAI共同創辦人、曾任特斯拉AI總監的卡帕西（Andrew Karpathy）所提出的熱門詞彙「Context Engineering」（上下文工程），並以計算機概論的觀念解釋意思。
「LLM就像一個新型的作業系統，模型則像CPU（中央處理器），那context window（上下文視窗）就像RAM（記憶體），上下文工程就是想辦法在有限的上下文視窗中，巧妙放進去有用的東西。」
陳宜昌認為，企業在導入Agent前，應系統性地整理好三類資訊，準備放入Context當中。
第一是指令（Instruction），要包含明確的任務提示、少量的成功範例（few-shot examples）、以及可使用工具的詳細描述。
第二是知識（Knowledge），要替Agent準備好專業知識庫，涵蓋企業內部的事實、數據、產品規格、FAQ文件等。
第三是工具（Tool），扮演Agent的手腳，讓它能與現實世界互動。企業需要將內部的API、資料庫查詢介面、甚至是發送Email的系統，都打包成Agent可以調用的「工具」。
規劃策略藍圖：設計可擴充框架，避免未來「孤島效應」
和碩科技技術長王炳欽從企業文化的高度提醒，倘若同時有各個部門意識到Agent的潛力，若缺乏統一規劃，極可能出現孤島效應。
「每個部門需求不太一樣，但又因為領域需要發展自己的AI。最後管理不易，而且部署困難、成本高，也有可能大家都在做一樣的東西，造成重複開發、浪費。」
因此，王炳欽指出，在導入Agent之前，一項至關重要的準備工作，就是從企業最上層，規劃一個具備彈性與擴充性的框架，讓未來遍地開花的AI應用，能夠互相串接。
在準備階段，企業應該思考這個框架需具備幾種能力。
第一是要整合新舊系統，與企業現有的工具和資料庫順暢對接。王炳欽提醒：「你不可能導入AI以後，舊的工具你都不要了……，你怎麼樣把這個傳統跟現代結合在一起，這非常重要。」
第二是注重開放與互通，框架不應封閉，除了容納內部開發的AI模型以外，同時也能讓開發者調用外部如OpenAI、Anthropic的模型，以保持技術領先。
第三是做到隨插即用與共享，讓各部門開發的Agent能像App一樣「隨插即用（plug and play）」，不同Agent能夠發現並調用彼此的能力，進而實現跨部門的合作與共享。
導入Agent時注意：三大黃金法則，確保專案精準落地
當準備工作就緒，在實際導入過程中，又該注意哪些事，才能避開常見的陷阱、發揮最大效益？
最佳實踐：擁抱「人、規則、AI」的黃金組合
追求100％全自動化，在現階段往往不切實際且成本高昂。李昆謀分享了91APP在實踐中摸索出的寶貴經驗：當前效率化的最佳解方是「規則引擎（Rule Engine）＋ AI Agent ＋ 人類協作」的黃金組合。
在商品上架的案例中，他們將任務分類、拆解。
倘若欄位有明確規則、非黑即白，例如品牌名稱，可以交給最穩定、最快速的規則引擎處理，在他們的案例中約占四成。若需要理解商品描述、進行創意生成與分類的任務，交給AI Agent，約占五成。最後僅剩約10％的模糊地帶或需要最終拍板的內容，由人類專家處理。
藉由這種混合模式，李昆謀表示，整體效率提升了驚人的十倍，遠勝於單獨倚賴任何一方。
「所謂的內部效率化，目前來講的最佳解其實不是百分之百用人類，也不是百分之百用AI，而是它會形成這種混搭的組合。」
架構設計：以「多Agent協作」發揮團隊戰力
複雜的商業流程，絕非單一、萬能的Agent所能應付。這時，就該引入「多Agent協作」（multi-agent collaboration）架構。
第一種分工接近流水線，讓Agent接力處理任務。
李昆謀舉例，看似單純的客服Agent，背後其實可以由分工精密的團隊組成。它由「Auditor（審核員，負責過濾不當問題）」、「Operator（操作員，負責解析問題並分派任務）」、「Composer（組織者，負責匯總答案並生成最終回覆）」等多個Agent協調工作，確保了回答的品質與安全。
第二種分工偏向分拆後組裝，讓Agent各自認領子任務。
陳宜昌舉例，接到複雜的旅遊規劃需求以後，可以採用「Sub-agent」架構，將任務拆分給功能單一的「機票助手」、「飯店助手」、「景點規劃助手」，每個專家在自己獨立的Context中完成任務，再將結果回傳給主Agent整合，既專注又高效。
從企業策略層級來看，王炳欽補充，應該建立一個多代理協作平台，如同完整的公司組織。平台上有不同角色的代理，例如負責初步診斷的「User-facing Agent（如同醫院的家醫科）」、負責任務規劃與整合的「Orchestration Agent（如同專案經理）」，透過A2A（Agent-to-Agent）協議互相溝通、合作，形成一個強大的AI生態系統。
風險控管：務必確保人類在迴圈當中（Human-in-the-loop）
賦予AI自主行動的能力，就如同交出汽車鑰匙，風險控管是絕對的紅線。王炳欽強調，在Agent完成任務後，必須設計「反思（Reflection）」機制，讓AI自我檢查結果的正確性與合理性，避免因「幻覺」或錯誤執行造成巨大損失。
而人類監督者，依然是這個流程中不可或缺的最後一道防線。
游直翰也分享了沛星的做法，除了邀請大量產業專家標註與校正，訓練出懂行話的Agent，同時也要讓Agent具備風險概念，在處理高風險、高不確定性的決策時，會主動提示、要求人類確認，確保安全。
導入Agent後：如何跨越成效不彰的絆腳石？
導入Agent之路並非坦途，企業必然會遭遇技術、系統與應用層面的挑戰。
LLM原生挑戰：應對AI的「幻覺」與「遺忘」
AI會產生幻覺（Hallucination），一本正經地胡說八道；或是在處理長文本時遺忘前面的內容，導致上下文理解不全，這是目前LLM常見的技術瓶頸。應該要如何克服？
解方一，要求AI解釋理由。李昆謀分享了一個簡單卻極其有效的技巧，也就是要求在下指令時，多加一句「回答請寫理由」。他發現，當AI被要求解釋其選擇的理由時，它會進行自我驗算與邏輯檢查，這個過程能大幅提高答案的正確率。
解方二，讓AI展示思考過程。陳宜昌指出，可以讓AI採用CoT（Chain of Thought，思維鏈）模式，將其推理過程展示給使用者。例如，旅遊Agent在推薦行程時，會明確說明「因為網路評論顯示該飯店空間較為擁擠，不適合四人家庭，故不選擇」，這讓人類能清晰地理解其決策依據，並判斷其合理性。
Agent品質挑戰：避免AI「幫倒忙」，產出結果比空白更糟
將AI Agent導入實際工作流程後，一個極為殘酷的現實挑戰很快就會浮現：AI的執行結果，是否真的能減輕人類的負擔？
李昆謀分享，在研發上架商品Agent的初期，曾驚喜發現Agent能夠填滿98％的空白欄位，實際檢查時，卻發現Agent產出的內容有大量錯誤，讓工作任務從填資料變成挑錯，員工感受反而更痛苦。
這便呼應陳宜昌所說，在導入Agent之前，企業要確認是否有提供足夠知識，讓Agent能夠遵循。
生產線上有熟悉參數的老師傅，上架商品時也有熟知產品的品類經理，但Agent往往缺乏人類員工在長期實踐中積累的潛規則與部落知識（Tribal Knowledge），通用的AI模型未必可以從資料中學會隱性的業務邏輯。
因此，企業在導入Agent以後，時常會面臨效果不夠好的挑戰，解決關鍵在於設法將業務邏輯交給、教會Agent，否則再強大的AI Agent，也可能淪為一個製造更多麻煩、最終被棄用的昂貴玩具。
效益評估挑戰：建立全局ROI視野，打破資料鴻溝
企業在評估Agent成效時，有可能只有片面單一的資料點，卻忽略了Agent最終是否能創造整體的商業價值。
游直翰認為，AI Agent要從單純工具進化為商業伙伴，最大挑戰在於能否獲取並利用完整資料。
他強調，許多企業的資料是割裂的。例如，行銷部門的AI Agent可能只看得到廣告的點擊成效，而銷售部門的系統才記錄著最終的交易結果，因此形成資料鴻溝。
游直翰以行銷為例說明：「網路上的廣告常常都是你在search click以後，然後後面行銷人員再看成效去優化。」這種模式下，AI Agent只能被訓練去改善點擊率這類「中間指標」，但一個高點擊率的創意，未必能帶來高轉換率的訂單。
他進一步闡述，真正能創造價值的AI，其訓練基礎必須是「從第一個資料點跟客戶接觸、互動到最後的交易」的完整資料。
只有當AI Agent能看到從最初的廣告曝光到最終的購買行為這條完整的因果鏈時，才能學會如何做出真正能達成商業目標的決策。
因此，企業在導入Agent以後，想要設法改進表現時，同樣又要回頭詢問自己，有沒有打通組織內部的資料？有沒有辦法建立起完整評估ROI的框架？倘若無法跨越這道資料鴻溝，AI Agent的能力將永遠被局限在單點的任務改善，難以對企業整體的營收和利潤產生實質性的貢獻。
結語：AI Agent已是企業必修課
AI Agent的導入，已非選擇題，而是攸關企業未來十年競爭力的必修課。
企業若要擁抱AI Agent，真正的起點並非技術採購，而是從三個根本問題出發：我們的目標是什麼？最痛的流程在哪裡？以及，我們準備好迎接數位同事的基礎建設了嗎？
從聊天機器人、自動化助手，到能獨當一面的「數位同事」，誰能率先讓Agent真正融入組織，誰就能打造更敏捷、更智慧的企業，迎接人機協作的新時代。
