人工智慧最新應用及其法律議題 系列4 – AI代理之專利檢索、分析與撰擬
科技產業資訊室(iKnow) - 陳家駿、許正乾 發表於 2025年10月2日
圖、人工智慧最新應用及其法律議題 系列4 – AI代理之專利檢索、分析與撰擬
基於全球人工智慧創新日益活躍，在這些推動的技術中，繼ChatGPT大放異彩之後、AI代理（AI Agent）與代理AI（Agentic AI）（此二者以下統稱AI代理）脫穎而出。其結合強化學習、先進神經網路、動態規劃演算法等技術，能自主性地解決問題並適應複雜且不斷變化的環境，憑藉強大的自動化功能、具接近人類的分析能力與深度的洞察力（詳參本系列1、2、3），使得「AI代理」在2025年當紅，它的全球市場正迅速膨脹：預計到2030年，市場收入將高達520億美元，幾乎是2024年57億美元的10倍。專業服務產業對AI的採用也大幅成長，估計已有72%的公司在日常業務中積極部署AI。
因此，AI代理已滲透至各產業領域，從客服到零售，再到法律服務尤其是專利業界，其影響更為顯著。其應用使得智財權的世界，正處於快速發展與深度變革的階段。尤其對致力於保護創新並維持市場競爭力的企業而言，AI代理在智財領域中的角色日益重要。以專利業務為例，AI代理漸逐步取代傳統人工處理，來進行專利過程之繁複工作，從而改變既有的智財管理模式。無論是企業內從業人員，或專利律師與專利師（以下合稱專利人員），都可運用AI代理先進技術，來提升檢索與分析的品質。其不僅成為重塑智財管理的核心驅動力，同時也帶來複雜嚴峻的挑戰。以下茲探討AI代理如何賦能專利檢索、分析與撰寫。
一、以AI代理做專利檢索與分析之意義
（一）傳統的專利檢索與分析
專利檢索與分析是智財管理的基石。對企業的創新發展而言，徹底的檢索分析是判斷發明新穎性、識別潛在競爭對手及其技術佈局，並有效規避專利侵權而引發代價高昂之法律訴訟至關重要的戰略。另一方面，專利分析有助於理解技術發展與市場趨勢，評估專利組合的強度並做出明智的策略決策，如確定研發資本支出的方向、開展專利授權與轉讓合作、應對潛在的專利侵權風險等。
專利分析一般先從全球資料庫（如USPTO、EPO或Google Patents）檢索公開專利文件開始，檢索範圍包括標題、發明人、專利權人、公開日、申請日、IPC或CPC分類號，以及法律狀態等重要資訊。接著針對檢索出來的相關專利文獻的請求項（含獨立項與附屬項）、摘要、具體實施例與發明背景等資訊開始分析。
然而，傳統的專利檢索與分析方法不僅勞動密集、耗時費力，而且由於專利人員的知識背景與對技術理解的深度有限，使得不同專利人員所做出來的專利檢索與分析結果也可能天差地別。因此，僅依賴簡單的「關鍵字匹配」（keyword matching）與「布林邏輯」（Boolean logic）來檢索時，不僅速度慢，而且容易因為無法充分理解專利文獻中技術內涵、專業術語間的差異、同義詞的使用或語言表述方式之差異，導致遺漏重要的專利與檢索結果不佳。更嚴峻的是，全球龐大之數以千百萬計的專利資料量，專利人員不可能僅依靠人工手動方式進行全面、深入的檢索與分析。
（二）AI代理是導入專利領域應用的里程碑
相較於傳統基於固定規則（rule-based）、或需密集人為監督的AI系統，AI代理具備更高的自主性與適應力。其基於「智慧代理（Intelligent Agents）」的架構設計，能主動感知環境、分析任務需求、擬定行動策略，甚至根據回饋結果進行學習與優化。這使得AI代理不再只是像過去被動地執行預設流程，而成為動態且具適應性（adaptable）的決策系統。在專利檢索與分析的實務場景中，AI代理能從龐大的專利資料庫中主動搜尋與任務相關的文獻，不僅可以進行語意理解、提取技術特徵，甚至還可以生成摘要與趨勢報告。這些任務可在最小之人為干預下自動化執行，大幅提升效率與準確性。
此外，AI代理具備的學習能力與回饋調整機制，能因應不同產業、技術領域或任務需求而持續調整模型行為與判斷邏輯，展現遠超過傳統自動化工具的彈性與可擴展性。更進一步說，傳統人力檢索除了靠著專利人員自己對技術理解有限的「直覺」去檢索專利資料庫外，有很多時候也需要針對期刊論文、市場產品、產業趨勢去做更深入、更廣泛的檢索與分析，盡可能規避未來侵權風險。
質言之，AI代理的問世，不僅能自主搜尋全網的相關專利、期刊論文與市場產品等資訊，而且還可深入理解微妙的技術關聯與目標，以快速識別相關之「可專利性」，然後撰寫請求項並提供洞見。與傳統方法相比，AI代理大幅減少所需的時間與人力，顯著提高檢索結果的全面性與準確性。在此背景下，AI代理所具備的強大數據處理、理解上下文語境、語義邏輯含義以及自動化深度分析等能力，就成為專利人員最好的助理，AI代理可謂恭逢其時得以發揮作用。
（三）思維鏈的應用更接近專利人員的思考邏輯
最新的大型語言模型（LLM），如OpenAI與Anthropic開發的系統，已能進行複雜的「思維鏈式推理」（Chain-of-Thought Reasoning）。這使得AI可將問題拆解為一系列邏輯步驟，並據此推導出可靠的結論，這是早期AI難以達成的能力。具體而言，在分析一項發明是否具可專利性時，AI代理結合具有「思維鏈式推理」的LLM，而可同時考量多份文件並在回覆前制定策略，將任務拆解成一連串步驟：辨識核心創新特徵、系統性地比較先前技術（prior art，即習知技術）、判斷差異是否為「發明所屬技術領域中具通常知識者」（PHOSITA）顯而易見、依據最新判決先例提出法律論證。
此外，新一代AI系統能同時處理文字、圖像、圖表與程式碼。這對專利工作尤為重要，因為專利需要結合技術圖與文字描述進行理解。AI代理可在需要時透過API或自動化程式擷取網站等外部工具，以搜尋資料庫、收集市場資訊、分析相關文獻，進而生成專利檢索與分析結果。
（四）即時適應性 & 降低成本時間並提升效率
由於專利技術格局與市場環境不斷演變，每天都有大量新專利被申請、核准或撤銷，同時已核准的專利因為各種原因而被無效掉。傳統的專利檢索與分析方法，難以及時掌握最新技術發展與市場競爭動態，導致企業常錯過了解最新的技術發展，或喪失掌握競爭對手佈局的關鍵訊號。
相較之下，AI代理具備獨特的即時適應性（Real-Time Adaptability），可持續掃描全球專利資料，並依據新知不斷優化演算法與分析模型。這使其能提供最新、準確的檢索與分析結果，協助企業在變動的市場中即時做出策略決策，從而降低遺漏關鍵資訊與判斷錯誤的風險。
另一方面，傳統以人工手動進行的專利檢索與分析不僅耗時費力，而且費用上對於中小企業更是沈重的負擔。然而，AI代理透過將自動化工作流程進行數據篩選、資訊提取與文獻比對，大幅縮短作業時間並降低成本，這將使得各種規模的企業，無論大型跨國集團還是中小企業、新創業者，都能使用高品質的專利檢索工具，真正實現智慧財產保護的普及化。
二、使用AI代理提升專利撰寫效率
（一）專利申請撰寫的核心內涵與價值
專利申請撰寫，是為了獲取發明概念的保護而準備的法律文件，其內容主要涵蓋精心建構的專利請求項（claims）、詳細的技術說明書（specification）、摘要以及圖示。這一目標絕非簡單描述發明技術，而是要佈局一項兼具市場策略性與法律有效性的無形資產，在嚴格遵循專利法規範的前提下，實現技術保護範圍的最大化，為發明人構築堅實的智慧財產防線。
在專利撰寫的過程中，每一請求項的遣詞用字都極為關鍵，直接決定未來的專利強度、可執行性、未來商業價值與市場競爭力的成敗。而且，撰寫必須嚴格符合各國專利局（如美國專利商標局USPTO、歐洲專利局EPO）的特定格式與內容要求。一旦文字用語含糊不清、權利主張缺乏足夠詳細之技術細節，或是因其說明單薄時，不僅會使專利申請被駁回，即便申請成功也可能產生保護範圍過窄的專利，使競爭對手能輕易迴避繞過保護，讓發明人的創新成效不彰而陷入困境。
再者，專利申請撰寫絕非單純的文書編撰作業，而是發明人智財保護的根基所在。撰寫品質直接決定發明能否獲得保護、並進而轉化為商業利益。因此，在展開專利撰寫時，必須同時兼顧技術層面的準確性與專利法規之嚴謹性，不僅需完整呈現發明技術特徵，又能在複雜不同國家管轄中通過審查。這項工作不僅需深刻理解發明本身技術內容與核心細節、掌握不同國家或地區專利法的細微差異，還要具備前瞻性思維，比專利審查人員提前預判可能面臨的挑戰、並設計能經得起檢驗的請求項等文件的撰擬。
而草率的專利申請撰擬，將嚴重影響並增加未來的商業風險，因為模糊的語言表述或技術層面的錯誤，可能會導致專利在市場競爭中喪失先機；更可能在將來因侵權爭議而導致專利失效。反之，優質的專利撰寫，則需要仰賴一系列有策略性的規劃與佈局，其包含請求項保護的廣度與深度、詳細的實施例、描述發明的技術路徑與表述方式，以及能否涵蓋未來的技術演進。
（二）、傳統專利撰寫的五大挑戰
專利申請起草工作，涉及多個影響效率與品質的重大挑戰，這些障礙使得傳統的專利起草過程不僅耗時費力，還容易出現各類錯誤，嚴重影響專利申請進度。在此例舉傳統專利撰寫的五大挑戰：
- 反覆撰寫標準段落（如背景技術與實施方式）易造成內容冗贅與複製錯誤，降低文件整體品質。
- 不同發明需人工客製化（manual customization），需針對技術特徵調整內容，耗費大量專業時間與人力資源。
- 整體文件需維持技術用語與邏輯一致，否則前後不一將影響審查結果與專利效力。
- 完整進行先前技術檢索需整合大量資料，若依賴人工分析，可能會遺漏關鍵文獻，導致潛在侵權或被駁回風險。
- 各國專利局對格式、撰寫風格與揭露要求不同，加上技術語言多樣，需靈活調整撰寫策略，否則容易產生歧義或資訊遺漏。
上述挑戰不僅攸關專利品質，而且也是決定未來是否可實現「專利貨幣化」的機會。
（三）、AI代理執行專利撰寫
AI代理透過自動化可解決最耗時且重複性的步驟，極大程度地簡化專利撰寫流程，使專利人員將時間與精力投入更高價值的任務。以下從多個角度，探討AI系統如何從根本上改變該流程，為專利行業帶來革命性的變化。
1. 自動生成請求項、說明書與摘要
AI代理可執行並理解複雜的技術語言與法律規範，且能撰寫詳細且符合規範的請求項等文件、完整定義發明的保護範圍、涵蓋全面技術描述之說明書，並濃縮發明核心內容的精簡摘要（abstracts），更重要的，同時確保在整個過程中，能始終維持術語與法律語言風格的一致性，為專利品質提供最基本的穩定保障。
2. 處理技術揭露與先前技術
運用AI代理能快速消化原始發明技術揭露（technical disclosures）與相關之先前技術，在幾分鐘內高效檢視消化數萬份以上專利文獻、學術出版物中的核心技術資訊，進行專利請求項分析，以識別出可能影響新穎性的潛在問題，並提出修改建議以有效避免被核駁。對比傳統人工處理方式，AI代理不僅可大幅提升工作效率，還顯著提高先前技術分析的全面性與準確性，為專利申請的核准奠定堅實基礎。
3. 處理效率與精準度的提升
效率與精準度的雙重提升，是AI代理為專利申請撰寫領域，所帶來最直觀的改變。在傳統模式下，專利人員生成一份初始專利草稿，往往需要耗費數天或更長時間，而借助AI代理，這一過程可縮短至幾分鐘內完成，大幅降低時間成本。同時，透過程式化的運作，更能有效減少人工撰寫過程中可能出現的疏忽、誤解等失誤，並徹底消除重複性工作帶來的效率低落與品質隱憂，這大幅簡化了申請流程並讓專利品質維持一定的程度。其次，將繁瑣耗時的撰寫工作交由AI自動化處理，讓專利人員得以將寶貴的時間與精力，轉投入到策略思考、進行複雜法律分析以及客戶諮詢等更高價值的工作。
4. 專利撰寫之風格
對許多專利人員，專利撰寫向來都有一套熟悉的SOP流程，撰寫人員不只被要求依既有型式，這包含文件的整體風格、各段落的偏好架構、策略性地插入套用語(boilerplate)、慣用語彙，甚至在技術概念描述上的修辭偏好，以產出符合自己專利之標準寫作風格，但效果仍不盡一致。而這一切將因為AI代理的問世而獲得解決。
傳統的「AI聊天機器人」，如ChatGPT或Copilot，需要使用者透過指令提示與反覆嘗試「一問一答」，才能逐步接近理想成果；而AI代理則能從給定數篇到幾十篇的專利文本而進行少量樣本學習（few-shot learning），並根據專利文本內容的架構、偏好的文件風格、語言慣例、圖像範本等，「臨摹」出屬於接近自己專利的寫作風格，因此能在處理新主題時，仍保持一致性並具備情境適應力。
要模擬高品質的專利撰寫，關鍵在於掌握的不僅是「撰寫的內容what」本身，更在於「表達的方式how」。其中例如：
- 文件外觀與觀感：字體選擇、標題格式、行距設定以及其他排版細節。
- 章節結構：例如是否傾向冗長的摘要，或選擇簡潔省略；詳細說明是依特徵、元件或以圖示為基準來劃分。
- 固定用語與標準表述：哪些語句預設會出現，常見的慣用語句出現的時機與位置。
- 語言風格偏好：如請求項常以 “comprising”或 “including”作為開頭；偏好使用 “in one embodiment” 而不是 “for example”。
- 圖示與描述對應：標準化圖示的反覆運用方式、必要的調整，以及相關的描述如何改寫以符合新情境。
AI代理的深層價值，不僅僅體現在速度或成本的優化，而是「一致性」的確保。在高價值的專利組合中，整體品質往往取決於不同起草人、跨領域技術的申請文件之間，能否保持同樣水準。AI代理能協助撰寫專利人員強化其內部標準，進而將品質推高到更具規模的撰寫團隊，而不會造成瓶頸。在這個意義上，AI的角色並非取代專利人員，而是提升其專業，使其專注於審查、策略規劃與精緻化修訂，而不是重複性的撰寫工作。
5. AI代理如何避免幻覺
至於業界常擔心AI可能會出現「幻覺式錯誤」（hallucination），或僅能產出過於一般化的內容。然而，這些顧慮大多來自於選用錯誤的工具，或是未能正確運用合適的工具。AI代理並非只是單純依賴「輸入提示、祈求結果」的聊天機器人，而是被設計成能執行具體目標與明確結構化任務的系統，其運作邏輯就像一位受過訓練的專利人員。AI代理的運作中並非只是「撰寫」而已，而是更會內化資料並AI對齊（AI alignment指確保AI執行任務的目標能與其使用者的意圖一致），將範例加以綜合並重建生成結果。其最終產出的往往不僅是一份普通的草稿，而是品質上看來就像出自專業人員所撰擬的初稿。當然，在執行AI代理過程中，有時會運用RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）來處理AI幻覺的問題。
需說明的是，AI代理並不是「一次性生成」的解決方案，專利人員需要主導發明揭露、請求項優先策略、與AI系統的對齊。也就是說，AI代理負責大部分的專利撰寫工作，而專利人員仍需進行詳細審查、策略性修正與品質把關，徹底達到「人機協作」才是最有效的工作模式。
6. 道德考量與挑戰
儘管AI代理在專利領域的應用中能顯著提升效率、降低成本並提高準確性，但其導入也同時伴隨倫理上的挑戰與風險。首先是偏見風險：若AI系統是在基於反映歷史偏見的數據集上進行訓練，AI在專利檢索或評估過程中，可能延續甚至加劇既有的偏見，而導致會無意中偏好某些特定類型的發明或申請人，而對其他創新或群體形成不利。為了降低這種風險，AI系統需在多樣化且具代表的數據集上進行訓練，並輔以數據清理程序與監督機制，以即時發現並隨時修正系統偏差。
其次是就業衝擊。隨著AI代理可能取代不少傳統上由專利人員執行的重複性任務，智財產業恐出現若干工作流失的風險，專利相關領域的決策層宜探索並輔導受影響工作者轉職之重要規劃。儘管AI可自動化執行許多傳統上由專利人員處理的任務，但不太可能完全取代人類。相反的，AI應成為輔助人類作業的工具，讓專利人員能專注於更複雜的專利法律問題和策略決策，從而提升整體的生產力。
三、結論
AI代理正深刻改變企業在專利檢索、分析與撰寫的工作模式，帶來前所未有的效率、準確性與洞察力。透過自動化繁瑣耗時任務、識別技術趨勢並提供即時更新，AI代理幫助企業更有效地保護智財，並在激烈的市場競爭中保持領先地位。然而，在擁抱這些創新的同時，亦須正視其所伴隨的偏見風險、公平倫理考量與勞動力結構的影響與挑戰，以確保AI帶來的益處及其效益，能在社會中被公平分享。
綜上，AI代理在專利檢索、分析與撰寫中，已成為不可或缺的核心力量。其功能包括自動化檢索流程、分析專利數據趨勢、以及自動生成專利文件等工作中發揮至關重要的作用，從而協助提升專利人員的決策品質，並增加專利申請成功的機會。在創新驅動成為企業競爭力關鍵時代，能高效處理並靈活駕馭複雜專利環境的能力，比以往任何時候都更加重要。同時，應審慎規避其可能衍生之缺陷，讓專利申請與管理業務能持續優化與精進。(6460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
參考資料：
Agentic AI in Patent Search and Analysis: Revolutionizing Intellectual Property Management. Jina Code, 2024/12/4
Boost Efficiency in Patent Drafting: How AI Agents Streamline Application Processes for IP Attorneys. Datagrid, 2025/5/27
Agentic AI in Patent Drafting: Dispelling Myths and Unlocking Real Value. Linkedin, 20253/31
Emulating Patent Work Product with AI Agents. Linkedin, 2025/5/6
AI Agent-Powered Patent Intelligence Framework for Strategic IP Decision Support. Medium，2025/6/15
Agentic AI: Transforming Industries and Navigating the Patent Frontier. PatentNext, 2025/1/16
How Agentic Search Revolutionizes Prior Art and Patentability Searches. DeepIP, 2025/9/19
Beyond Chatbots: Bringing Patent Law into the Agentic Era. & AI, 2025/4/24
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