FIND研究員：韓意勤 近年來，隨著⼤型語⾔模型（LLM）快速進化，⼈⼯智慧的⾓⾊正從「回答問題的⼯具」逐步邁向「能理解⽬標並主動執⾏任務的⾏動型系統」。在這波技術演進中，Agentic AI 正成為全球企業⾼度關注的新焦點。相較於過去只能根據單次指令產⽣內容的 AI，Agentic AI 更強調⽬標導向、⾃主規劃、多步驟執⾏，以及在動態環境中持續調整策略的能⼒。這使得 AI 不再只是輔助員⼯完成單⼀⼯作，⽽是有機會成為具備⼀定決策能⼒的「數位同事」或「智慧代理⼈」，深度參與企業營運流程。
圖1：Agentic AI 可從單次回應型 AI，進化為具備規劃、執⾏與協作能⼒的企業智慧代理⼈。
圖片來源：本⽂作者以AI⽣成
然⽽，Agentic AI 的崛起不只是⼯具能⼒的提升，更代表企業組織、流程與管理⽅式可能⾯臨全⾯重構。過去企業導入 AI，多半聚焦於客服聊天機器⼈、內容⽣成、報表分析等明確且相對封閉的任務；未來 Agentic AI 則可能進⼀步負責跨系統資料擷取、任務排程、流程協作、例外處理、決策建議，甚⾄在特定規則下主動完成部分⼯作。這種從「被動回應」到「主動執⾏」的轉變，將使企業重新思考：哪些⼯作仍需由⼈主導、哪些可交由 AI 代理、以及⼈機協作的新分⼯模式應如何建立。
【發展背景】
在企業數位轉型的長期進程中，⾃動化始終是核⼼⽬標之⼀。從 早期的 ERP、CRM，到後來的 RPA（機器⼈流程⾃動化），企業不斷追求以系統 取代重複性⼯作，以提升效率並降低⼈為錯誤。然⽽，傳統⾃動化⼯具多仰賴固定流程與明確規則，⼀旦任務情境改變、資訊不完整或需要跨部⾨協調，便容易失去彈性。⼤型語⾔模型的出現，讓 AI ⾸次能夠理解⾃然語⾔、摘要資訊、撰寫內容並與⼈互動，為企業帶來新的可能性。
但單純的⽣成式 AI 仍有明顯限制：它能回答、能建議，卻未必能「真正完成事情」。例如，若企業希望 AI 協助完成⼀項跨部⾨作業，如彙整市場資訊、分析競品動態、⽣成簡報、安排後續跟進任務，傳統聊天型 AI 通常只能在每⼀個步驟被動等待⼈類下指令。 Agentic AI 的重要性，正是在於它把 AI 從「回應系統」推進為「⽬標導向的執⾏系統」。它通常具備幾項關鍵能⼒：理解⽬標、拆解任務、調⽤⼯具、根據結果調整下⼀步，以及在必要時與⼈確認。這種模式讓 AI 得以在更複雜的企業場景中運作，成為流程中的主動參與者，⽽不只是內容產⽣器。
【產業趨勢】
Agentic AI 的興起，顯⽰企業 AI 應⽤正從單點⼯具化走向流程智慧化。這波趨勢不只是技術升級，更是⼀種企業營運思維的轉變，主要可歸納為以下幾個⾯向：
1.從 Copilot 走向 Autopilot：⽬前許多企業仍把 AI 視為輔助⼯具，⽤於草稿撰寫、資料整理與問答⽀援；未來 Agentic AI 將逐漸承擔更多可定義邊界內的⾃主⼯作，從協助者轉為可被委派任務的執⾏者。
2.從單⼀模型走向多代理協作：未來企業 AI 不會只有⼀個⼤型聊天介⾯，⽽可能出現多個具不同職能的代理⼈，例如客服代理、採購代理、法務審閱代理、財務分析代理，彼此分⼯合作，共同完成流程。
3.企業流程將重新模組化：當 AI 能接⼿部分資訊流、溝通流與決策⽀援任務，企業將重新設計⼯作流程，把可標準化、可監控、可審核的⼯作切分給 AI，讓⼈類聚焦在⾼價值判斷與關係協調。
4.治理與權限管理將變成核⼼能⼒：Agentic AI ⼀旦具備⾏動能⼒，企業將更重視權限控管、審批機制、可追溯性與風險邊界。未來 AI 導入的關鍵，不只在於模型能⼒，⽽在於能否建立安全、透明、可治理的運作框架。
【應⽤案例】
Agentic AI 對企業的影響，已逐步在多種場景中浮現，以下為幾個具代表性的應⽤案例：
● 客服與營運⽀援：傳統客服 AI ⼤多只能回覆常⾒問題，但 Agentic AI 可進⼀步整合 CRM、訂單系統與知識庫，在理解客⼾問題後⾃動查詢資 訊、產⽣回覆草稿、建立⼯單，甚⾄根據規則完成退款申請或升級轉派。這不僅提升處理效率，也讓客服⼈員能專注處理⾼情緒、⾼複雜度的個案。
● 銷售與商務開發：在 B2B 銷售流程中，Agentic AI 可⾃動彙整潛在客⼾資訊、分析企業背景、⽣成開發信草稿、追蹤互動紀錄，並提醒業務下⼀步⾏動。未來它甚⾄可協助安排會議、整理談判重點與⽣成提案初稿，成為業務團隊的智慧幕僚。
● 企業知識⼯作：對於需要⼤量蒐集、分析與整合資訊的⼯作，如研究、顧問、⾏銷與策略部⾨，Agentic AI能依⽬標⾃動蒐集資料、比對來源、整理摘要、輸出簡報與報告雛形，⼤幅縮短從資訊到洞察的時間。
● IT 與內部營運：在 IT 維運、內部服務台與⽇常⾏政流程中，Agentic AI可協助監控事件、初步判斷問題類型、執⾏標準化排查流程、建立紀錄並通知相關⼈員。若結合權限與審批機制，未來也有機會在可控範圍內直接執⾏部分維運動作。
【未來展望】
展望未來，Agentic AI 將不只是企業採購的⼀項新⼯具，更可能成為重塑組織競爭⼒的重要基礎設施。未來企業可能看到以下發展：
1.⼈機協作將從「⼈問 AI 答」進化為「⼈設定⽬標、AI 執⾏流程、⼈負責監督與決策」。
2.企業將建立專屬的 AI 代理系統，讓不同部⾨擁有符合⾃⾝需求的代理⼈，並以統⼀平台管理權限、資料與操作紀錄。
3.AI 能⼒的競爭將從模型效果，延伸到流程整合能⼒、⼯具串接能⼒與治理能⼒。
4.中⼩企業也有機會藉由 Agentic AI 取得過去只有⼤型企業才擁有的營運效率與分析能⼒，縮⼩資源落差。
整體⽽⾔，Agentic AI 的真正影響，不只是讓企業「做得更快」，⽽是讓企業重新定義「誰來做什麼」。它將改變流程設計、職能分⼯、管理機制，甚⾄影響企業⽂化與競爭策略。對未來企業⽽⾔，真正的關鍵不只是是否導入 AI，⽽是能否在風險可控的前提下，建立⼀套讓 AI 成為可被信任、可被管理、可被放⼤的⾏動系統。當 AI 從⼯具變成代理⼈，企業的下⼀場競爭，也許就從這裡開始。
參考資料來源：
1.Microsoft. (2025). The rise of agentic AI in the enterprise.
2.McKinsey & Company. (2025). The state of AI: How organizations are rewiring
workflows with agents.
3.IBM. (2025). What is agentic AI?
4.Deloitte. (2025). AI agents and the future of enterprise operations.
5.Accenture. (2025). Reinventing organizations with autonomous AI systems.
