人工智慧最新應用及其法律議題 系列3 -- AI代理 v. 代理AI
科技產業資訊室 - 陳家駿 & 許正乾 發表於 2025年9月19日
圖、人工智慧最新應用及其法律議題 系列3 -- AI代理 v. 代理AI
一、代理AI之興起
代理AI不局限於內容生成，而是生成式AI的另一種「程式化形式」（programmed form of GAI），邁向自主數位系統（autonomous digital systems）；相較於生成式AI對輸入作出回應的「被動型」AI，代理AI則是「主動型」，具備代理之自主性，能根據上下文作出判斷與調整，廣泛應用於需要獨立運作的領域。其重點不僅在於產生內容，而更在於自主行動與決策能力，並將目前數位領域中所執行大部分有意義的工作自動化。
簡言之，代理AI已從單一任務轉向自主執行任務，能主動收集數據、做出決策、採取行動、並根據結果調整其行為、執行多步驟協作流程，不僅可適應不斷變化的外界環境並可與之互動，而且還可以透過API與其他系統互動、應用推理，並根據本人（即委託人）設置的優先順序和規則工作，以實現其目標。因此，代理AI是通用型AI（AGI : Artificial General Intelligence）下一個重要的技術領域，擬將AI轉變為「使用電腦的代理人」（computer-using agents），亦即賦予與電腦、網路和環境互動的能力，從而能達到「人類在電腦前可以做的任何事情」之AI系統。
二、執行者型AI代理 vs. 管理型智慧系統代理AI
AI代理可視為「執行者」（The Doers）角色，有些基於固定規則（傳統型），而有些則由像GPT-4o的LLM所驅動，具備一定程度的適應性。這類代理多為單一代理架構，通常負責採取行動、記憶目標、出錯時重試，猶如一個大腦只專注於一個特定任務。
相對地，代理AI則進化為管理型智慧系統（Intelligent System），若將生成式AI視為「創作者」、AI代理視為「執行者」，那麼代理AI就像是一個能規劃、組織並協調多項AI代理，以完成複雜任務的「管理者」。其不僅執行指令，還會理解目標、拆解任務、指派代理人、監控進度與品質、收集回饋並隨時調整策略。
簡單來說，代理AI是一種整體框架，而AI代理則是構成這個框架的具體單元。代理AI強調在有限監督下解決複雜問題；而AI代理則專注於完成被分配之子任務，這種架構正逐漸改變人類與AI的互動模式。舉例來說，一個智慧家庭能源管理系統，由代理AI負責運行與協調，系統會根據即時數據與使用者偏好，統籌各個AI代理，例如智慧恆溫器、照明系統、家電設備等。這些AI代理各自擁有不同的目標與分工，並在代理AI框架下相互協作，共同實現節能目標。
另一個例子，使用者擬建立一個完整的財務追蹤Web應用，其包括後端API、前端介面、測試、部署與文件撰寫。此時一個AI代理可能難以處理這種複雜需求，而代理AI則依序：
步驟1. 了解使用者的整體目標後，拆分成子任務如UI、API、資料庫、測試；步驟2. 分派給專門的AI代理負責各部分；
步驟3. 確保各AI代理協作並共享上下文；
步驟4. 出現問題時即時修正；
步驟5. 完成並交付最終產品。
這種「多代理人協作」（multi-agent orchestration），即為代理AI的核心價值。
三、深入理解AI代理與代理AI區別
「AI代理」與「代理AI」雖同樣是屬於智慧代理體系的一環，實則在技術架構、運作邏輯與自主性等方面仍有些差異。二者可視為AI發展中的不同階段，從單一任務導向的工具型代理，邁向更具「自主性」的智慧體。
（一）、AI代理：任務導向的自動化工具
AI代理具有上下文感知能力、可以做決策並採取行動來完成任務，而無需持續人工輸入。它不像ChatGPT依賴一問一答的指令，而是根據記憶、邏輯和明確的目標進行操作。此外，AI代理能感知環境、決策分析並採取行動，以實現特定目標的智能系統。常見於已定義好的框架，如強化學習模型、規則導向架構，其運作機制多半包含三個步驟：
步驟1. 感知環境：透過感測器、資料擷取或使用者輸入取得資訊；
步驟2. 依據預設規則或機器學習模型，分析資料並做出決策；
步驟3. 將決策轉為行動，並與環境互動，如控制機器、回應查詢或更新資料等 行為。
雖具一定自主性，但多數AI代理仍需人類監督或設限，且多應用於單一任務或特定領域，例如：客服聊天機器人、虛擬語音助理（Siri、Alexa）、機器人流程自動化系統（RPA）或基礎自駕系統。由於這些系統依賴靜態模型，學習與適應能力相對弱，因此其設計目標大多聚焦在執行單一、重複性或狹義目標的任務上。
（二）、代理AI：協調多AI代理的智慧體
相較之下，由於代理AI表現出更高水平的自主性，因此代理AI通常被視為AI代理的升級版。代理AI可以在沒有持續人工監督的情況下，做出獨立決策並採取行動，使其能夠有效地應對複雜的環境，展現近似人類之推理、規劃、適應與決策能力的系統，並能在多代理系統中協作。反之，AI代理通常遵循預先定義的規則和腳本，這限制了它們自主適應的能力。
一個成熟的代理AI，就像經驗豐富的專業經理人一般，先根據整體任務主動規劃路徑，設定子目標並在情勢變化時靈活調整策略；它結合大型語言模型與多代理架構，進行深度推理與精準決策；在執行過程中，能與其他的AI代理分工協作，彼此共享資訊、互補長短；同時，它不斷透過強化學習與元學習（meta learning）吸收新知，根據環境變化與回饋持續優化自身，讓每一次行動都比上一次更高效、更智慧。
（三）、二者之區別總結
下圖為AI代理與代理AI之間在架構上差異的示意圖。AI代理（圖示中的上層），專注於特定子任務（如資料處理、介面設計、模型訓練、測試部署、系統維護等工作，猶如子計畫經理人）。而代理AI（圖示中的下層），則負責理解使用者目標、拆解任務、分派給不同的AI代理，並持續監控與調整策略。代理AI就像專業經理人，根據各AI代理執行其擅長的任務後回報給代理AI，必要時動態調整任務分配與策略，直到完成整體目標，彼此之間形成一種回饋，充分展現「管理層」與「執行層」之間的分工與互動。雖然二者都建立在類似的技術基礎上（深度學習、大語言模型），但角色、目標與能力完全不同。
圖、AI代理與代理AI之間在架構上差異的示意圖
至於工作中要選擇AI代理還是代理AI，這取決於需求場景。若目標是想完成一個具體任務，例如回覆客服問題、處理單筆資料分析，那就選擇AI代理。若需統籌多個流程自動化、跨系統整合或長期自動化運作，尤其是需要調用單一任務之外的不同環境與變數，那麼代理AI就能發揮優勢。這是因為在AI決策方面，代理AI和AI代理之間的區別在於，代理AI採用更細緻的方法，在做出決策之前會評估多個因素和潛在結果。這與AI代理通常遵循一組預先定義的規則，而不考慮更廣泛的影響，形成鮮明的對比。
多數專家預測，未來幾年將出現三者融合的趨勢，即生成式模型（如LLM）將內嵌在智慧代理中，並透過代理型系統負責協調多代理協作，形成兼具創造力、執行力與管理力的智慧，如此AI才能發揮真正的力量。
四、AI代理與代理AI範例：專利申請的角色分工
不論AI代理或是代理AI，在現今的專利申請階段中，已經讓各國企業與相關部門逐漸注意到其應用潛力，不僅可以解決人力資源缺乏與昂貴成本的問題，而且還能大幅提升作業效率並減少人為疏漏。
茲以專利申請為例，在專利申請階段中，不外乎會經歷專利檢索、前案分析、專利說明書撰寫、遞交申請、審查意見通知、核准/核駁、維護等程序，其間過程不僅冗長、繁瑣而且費用昂貴。這時AI代理就可個別擔任專責執行特定重複性工作的助手，例如在專利檢索階段，AI代理能根據預設的關鍵字與IPC或CPC分類號，自動擷取全球公開專利資料，並初步判斷技術相似性；同時，亦可用於定期監控競爭對手的專利申請動態，或是專利維護繳費之狀況。
然而美中不足的是，雖然任務邊界明確，但是較難因應複雜策略或不確定環境下的彈性判斷，例如：無法根據競爭產品的新布局、法規變動、關稅政策或審查意見通知書內容，主動重新安排專利申請策略、調整請求項的保護範圍或重新檢討市場布局。
其主要原因在於，這些工作不只來自單一專利申請任務本身的視角，更涉及其他各面向的判斷。舉例來說，如國家的關稅政策，就必須額外地透過外部Google新聞的API輔助，以調整市場布局規劃；至於為了通過官方審查意見，不僅需要檢索專利資料庫是否有類似的前案，而且還需調用外部的學術期刊資料庫的API，甚至從Web上擷取產品或技術資訊，如此才能有效提升專利申請核准的機率，並能減少與官方的往來答辯的成本。基於此，只能執行單一任務的AI代理，可能就難以面面俱到地處理前述的各項工作。
相較於AI代理，代理AI則更像是一位能協調多個AI工具與任務流程的專業經理人。在一個跨部門的專利申請架構中，代理AI可以主動解析企業的營運目標（如佈局新興技術領域、提高專利價值、保護產品被侵權或避免侵害他人等），並據此規劃任務路徑：包括專利地圖製作、侵權風險評估、可專利性比對、技術價值預測等子任務，並分派給各個AI代理執行。若遇情勢變化，例如競爭對手搶先布局了一個會限制我方後續研發空間的專利，代理AI便能即時調整策略（包括「迴避設計」Design Around），指示AI代理強化布局、提出異議或啟動再審查流程。此系統具備類似人類專家的智慧決策與多代理協調能力，更能適應動態競爭與法規環境的複雜挑戰。
總之，在專利申請階段中，AI代理如同負責單點任務的「技術助理」，專門處理檢索、比對、分析、維護等重複性工作；而代理AI則扮演「策略統籌」的角色，能根據整體營運目標指揮多個AI代理協同運作，並動態調整方向，以因應外部環境與內部策略的變動。更進一步地說，前者需要人類專家定義任務與參數後才開始執行；後者則能主動理解需求、規劃多層任務、協調AI代理並動態調整策略。針對未來智慧化專利運營的場景，AI代理提供執行力，而代理AI則提供系統性智慧決策能力，兩者可互補共同打造自動化與策略並重的專利運營新模式。
五、智慧代理的挑戰與限制
以上所述，係就目前AI現有技術延伸的可能應用方向，儘管各家企業已嘗試推出相關產品，不過迄今仍未見真正成熟且能廣泛落地的成果。再者，各界對「AI代理」或「代理AI」（以下稱「智慧代理系統」）的應用潛能抱持高度期待，然而其發展真的這麼美好嗎？現階段的智慧代理系統在技術、信任、偏見以及法律責任等方面，仍存在諸多挑戰與限制，若將其定位為完全可以取代人類決策與執行的話，恐過於樂觀，茲任舉以下數項亟待克服之課題。
（一）、目標侷限之錯誤決策與失控風險
由於AI代理往往只能處理單一或有限範圍的任務，若遇到複雜或跨領域情境，因功能侷限容易誤判而出現錯誤行動。而代理AI系統係進一步，強調感知、推理、行動的自主性，能在複雜環境中「自己設定目標、執行任務」，但現階段這也可能帶來風險：例如過度自主導致風險；再者，因代理AI可自行優化任務，但也可能因此偏離人類原意，出現失控行為。
智慧代理在處理部分特定任務時確實表現突出，但在自動化決策過程中，仍可能出現嚴重錯誤，尤其在醫療、法律等需要絕對精確性的領域，一個小錯誤也可能造成災難性後果。這凸顯了理論基準與實際應用之間的落差，也說明智慧代理之全面自動化，在現階段仍伴隨風險。
（二）、安全性與「幻覺」問題
AI代理與代理AI多以大型語言模型（LLM）為基礎，而該核心技術本身即存在「幻覺」（hallucination），會生成不存在或錯誤的資訊。當智慧代理於複雜的網路鏈結中運作時，此問題會被放大。代理若基於一錯誤的「幻覺」資訊進行推理，可能引發連鎖性的錯誤決策與行動，不僅導致任務失敗，甚至可能產生危害後果。
此外，賦能智慧代理時常需調用外部工具（如API、資料庫、網頁瀏覽、系統操作等），雖擴展其功能性，卻同時也提高潛在風險。一旦代理因不當提示或內部邏輯錯誤而誤解，便可能執行危險操作，進而造成實質損害。雖然檢索增強生成（RAG）可部分減緩幻覺問題，透過引入外部知識來提高內容正確性，但問題並未根本解決，「幻覺」仍是智慧代理於落地應用時的風險與挑戰。
（三）、工具選擇、任務協調與情境判斷的困境
智慧代理系統的核心在於能執行多步驟的任務，但專家進行「概念驗證」（POC: proofs of concept）時，面臨之常見問題是：智慧代理系統往往難以決定何時應依賴內部知識、何時應選擇和使用外部工具。而智慧代理系統旨在執行任務，但在複雜環境中涉及使用多種工具與數據來源時，AI常難以確定特定情況下之最佳方案為何。
例如，需要做出涉及數據分析和人為判斷的決策，AI可能缺乏精準協調的能力，並會過度依賴一種工具或途徑，而沒有正確整合任務的必要細微差別。當多種工具發揮作用時，這可能會導致工作流程效率低下和判斷錯誤，進而影響任務的可靠性。因此，智慧代理系統在工具運用的靈活性與情境適應方面，與人類相比仍存在顯著差距。
（四）、信任與透明度的脆弱性
AI在黑盒子運作下，因透明度不足讓使用者難以追溯其推理過程，智慧代理中（特別是深度學習模型）仍有許多難以解釋其判斷邏輯，導致透明度與可驗證或解釋性無法到位。而信任更是AI運作能否被廣泛接受的基本前提，人們需要確信AI能提供一致、準確和安全的結果。然而，現有的AI模型無法保證絕對正確，通常一個重大錯誤，就會侵蝕使用者的信任。
以自動駕駛為例，儘管自動駕駛的事故率低於人類駕駛，然而一旦發生死亡事故，仍會引起社會高度質疑。同樣地，若將此邏輯擴展至醫療、金融等攸關人命與財產安全的領域，信任門檻只會更加墊高。試想，一般人會放心服用智慧代理系統開立的藥方？或放心購買其所推薦的基金組合？企業敢將其生成的程式碼部署到生產線上？凡此，AI仍必須與人類協作，以建立高度穩定與透明度，否則公眾難以將關鍵決策交付予智慧代理系統。
（五）、訓練數據集的偏見與歧視
智慧代理系統的最大挑戰之一是確保公平和包容性，但AI的性能常高度取決於其所訓練的數據，而這些海量數據通常是從網路上抓取進行訓練，使得數據本身往往承載著諸多偏見與歧視。若缺乏嚴格篩選調校，這些偏見將在模型中被強化並擴散。以用於招聘的AI代理為例，若依據含有性別或種族偏見的資料訓練，將可能加劇歧視與不平等。這種偏見的可能是毀滅性的後果，影響現實生活並加劇社會不平等。
此外，偏見與歧視問題不易檢測或修復，甚至難以完全消除，即便透過微調與監控，仍可能殘留於模型之中。這顯示AI並非完全中立之工具，其運作深受數據品質影響，也因此在實踐上必須配合透明度與持續的監管。
（六）、人類角色仍不可或缺
雖然AI擅長處理重複、機械化的任務，但在需要判斷、干預周邊情況和遵守道德標準的場景中，人類的介入仍是不可或缺。無論AI再怎麼樣先進，都還是缺乏人類的同理心、直覺和駕馭現實世界複雜性的能力。想像一下，在處理敏感的客服互動或調解工作場所的爭議，智慧代理系統雖能提供基於數據的解決建議，但對於涉及情感上的細微差別和人際關係方面的價值判斷，依然無法取代人類情感與理性之間權衡的智慧。
因此，智慧代理系統在多數情況下，只能被視為增強人類能力的輔助工具，以提升任務的執行效率，但終究還不能取代人類在深思熟慮、合乎道德和富有同理心的決策與判斷之角色。何況，如過度依賴AI，將導致人類之思考與問題解決能力有逐漸退化的風險。
（七）、道德與法律責任歸屬之挑戰
最後，智慧代理系統的落地應用，也可能帶來深刻的道德和法律的挑戰。當AI做出錯誤決策時，究竟是開發者、使用者還是AI系統擁有者的責任？若AI系統被用於惡意操縱輿論、甚至是詐欺或侵犯隱私等違法情況時，法律責任如何界定？這些問題沒有簡單的答案。各國政府與企業需要制定明確的指導方針和法規，來管理智慧代理系統的使用，否則這些系統不受控制地擴散，帶來從侵犯隱私、惡意壟斷到網路攻擊詐騙、深偽等犯罪，可能會導致一系列的不良後果，甚至加劇失業與社會不平等。
AI的發展是把雙面刃，它既能帶來效率與創新，也可能引爆法律與倫理的「潘朵拉魔盒」。隨著這些技術的進步，圍繞著AI相關之權利義務、數據擁有權、安全性和問責制等問題，將變得越來越緊迫。如果沒有保護個人和整個社會的法律與倫理框架，智慧代理系統不僅無法保障自由，反而可能對人類構成威脅。
六、小結
綜上所述，AI代理與代理AI所帶來的智慧代理系統，無疑是一項轉化性的技術創新，但同時也伴隨諸多嚴峻挑戰：從信任危機、數據偏見、到缺乏道德責任和不完美的模型，其缺陷足以在高風險領域引發嚴重後果。尤其是當涉及到取代人類自主決策或執行時，在技術成熟度、工具協調、信任建立、人性需求、偏見矯正以及法律責任等方面，仍存在難以忽視的風險。
這些問題不僅關乎其運作效率，更觸及社會能否安全、可靠地接受其應用。因此，與其將AI視為人類的替代者，不如將其定位為輔助決策與增強能力的工具，是「強化」而非「取代」人類，其發展方向亦應以人機協作為核心。唯有在透明治理、嚴格監管與倫理自覺的共同作用下，AI才能真正成為推動社會進步的力量，而非潛在風險的來源。(6730字)
作者資訊：
陳家駿律師 台灣資訊智慧財產權協會理事長
許正乾執行長 因子數據股份有限公司共同創辦人
參考文獻：
Generative AI vs Agentic AI vs AI Agents — What’s the Real Difference? Medium，2025/6/2
Agentic AI vs. generative AI. IBM
AI Agents Must Follow the Law. LAWFARE，2025/5/14
Agentic AI vs. AI Agents: Key Differences and Use Cases(2025). Lindy，2025/6/11
AI’s Escalating Sophistication Presents New Legal Dilemmas. NYSMBA，2025/5/28
Can AI Agents Be Trusted? Harvard Business Review，2025/5/26
Law-Following AI: designing AI agents to obey human laws. Institute For Law & AI，2025/5
Addressing Artificial Intelligence Agent Legal Difficulties. Law.Com，2025/4/23
The (Speculative) Rise of AI Agents in Legal. Society for Computer & Law，2025/6/3
Why AI Agents will be a huge disaster Problems with AI Agents. Medium，2025/1/20
Agentic AI vs AI Agents: A Detailed Comparison. Ampcome，2024/12/12
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