AI代理發展趨勢與跨域應用

出版單位:資策會MIC

作者:王宇祥、朱南勲、張家輔、張皓甯、陳彥蓉、劉佳苹、盧美惠、韓揚銘

出版日期:2025/12/03

實體書:12,500元(12,500)


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★AI發展的浪潮已步入Agent階段,Agentic AI具備橫跨企業多元職能領域的能力,可自主完成複雜的工作流程,為企業提升營運效率與創新發展注入新動能。
★應用層面,本書分析國際領先新創公司在企業跨職能Agentic AI平台的產品發展現況與技術架構,為企業導入評估與解決方案供應商提供實務參考。探討 AI Agent對製造業作業流程的影響,並從實際案例觀察導入效益。
★在處理器與品牌廠積極布局軟硬整合,力推Agentic AI核心概念,旨在將AI工具逐漸發展為主動協作的數位代理人,並連帶影響AI NB硬體規格跟進變化。
★在資料工程之應用,說明AI Agent如何協助企業優化資料工程的效率和品質,建立可信的資料處理架構。為企業負責資料任務的專業角色,如資料工程團隊主管,提供技術面洞察,以因應資料量快速成長且資料來源異質化所帶來之挑戰。在醫療照護的應用層面,分析AI Agent
★在智慧醫療照護的發展趨勢,提供業者發展創新科技或服務之借鏡參考。

第一章 AI Agent 發展趨勢
AI Agent 起源與發展 
企業跨職能Agentic AI平台之產品與技術分析
「AI代理工作流程」深入百工百業
 
第二章 產業應用發展與現況
製造業應用發展 
資料工程現況與應用分析 
醫療照護業應用發展 
電信業發展近況 
資訊業發展近況
 
附錄
英文名詞縮寫對照表 
中英文名詞對照表    

    2025年快速發展的準殺手級應用,正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起,AI代理(AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力,漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測,AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業,甚至推動工作流程的大幅變革,可能超越下一代基礎模型。


    AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎,運用海量知識,對於本身產出的內容再進行反思與規劃後,再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程,徹底解決博學多聞的傳統LLM,在面對複雜工作環境時,需要使用者不斷來回引導與介入的限制。


    AI Agent 的關鍵突破點,在於它具備自主性(獨立運作無須人工干預)、適應性(從經驗與環境回饋過程中持續學習)及目標導向(將複雜任務分解為可管理步驟)等三大核心特性。在技術組成上,Agent 依靠感知能力(蒐集即時數據與指令)、規劃能力(利用思維鏈推理策略)、記憶能力(透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習)及工具使用能力(調用 API、網路搜尋、執行程式碼)。Agentic AI 平台因此能夠打破傳統 RPA 規則的僵化限制,成為能夠理解語義、自主判斷、規劃與執行任務的「智慧化」數位勞動力。


    AI Agent 的應用已經不再侷限於單一領域,而是走向企業跨職能的整合。國際新創業者如 Moveworks、Aisera、CrewAI等企業,正在引領這波趨勢。Moveworks公司以 IT 營運為利基市場出發,系統採用「Agentic 推理引擎」,打造跨資訊技術、人力資源及財務的多職能 AI 代理;Aisera公司則以分層技術架構,深耕垂直領域,打造「25 個特定領域 LLMs」以強化 Agents 的環境適應力;而開源框架 CrewAI 則是強調多代理人協作 (Multi-Agent Collaboration)的特性,透過「角色多代理框架」實現不同 Agents 共同合作解決複雜問題。
    AI Agent 的崛起也成為個人電腦 (AI NB/PC) 領域的競爭焦點。

    NVIDIA、Qualcomm 等晶片大廠積極布局 Agentic AI 願景。透過地端推論技術,AI Agent 成為能夠推理、使用工具,並且與人類協作的數位代理人,能夠保障資料隱私並提供低延遲體驗。展望未來,為支援複雜的地端 AI 應用,AI NB 的硬體規格也將同步升級,記憶體配置將普及提升至 32 GB LPDDR5X以上,藉以滿足數據暫存與模型載入的需求。
    企業在導入 Agentic AI 平台時,必須建立完善的安全治理與系統整合框架,確保其具備安全、穩定與整合性,並遵守國際數據法規。從虛擬世界走向真實世界 (Physical AI),AI Agent 的發展不僅重塑企業 AI 應用,更為通用人工智慧 (AGI) 的發展揭開新篇章。企業應在配套措施符合規範的前提下,利用 AI Agent獲得產業競爭力,成為智慧型企業。