人工智慧最新應用及其法律議題 系列2 -- 從AI代理到代理AI
科技產業資訊室(iKnow) - 許正乾、陳家駿 發表於 2025年8月29日
圖、人工智慧最新應用及其法律議題 系列2 -- 從AI代理到代理AI
前言
本系列的上一篇(系列1 -- 從生成式AI到AI代理)談到，早在2024年AI代理人（AI Agent，以下稱「AI代理」）的相關討論，就已在網路掀起熱潮。到了2025年另一個關鍵詞「代理型AI」（Agentic AI，以下稱「代理AI」），也開始伴隨著AI代理迅速竄紅，並在產業界展開新一波的攻勢。
過去十年，AI以驚人速度演進，從統計模型邁向能生成文字、圖像、程式碼的生成式AI，如今更進一步發展為能主動執行複雜任務的「AI代理」。OpenAI、Anthropic、DeepMind、Microsoft與xAI等領先業者，正加速推動此一具備自主感知、推理與行動能力的新型AI形態。
什麼是代理AI
代理AI設計上具備自主決策、具有以目標為導向之行動能力的AI系統，能在有限監督下獨立作業完成複雜的目標。這類AI結合大語言模型（LLM）的靈活性與傳統程式設計的精準性，透過自然語言處理（NLP）、機器學習（Machine Learning）、強化學習（Reinforcement Learning）與知識表徵（Knowledge Representation）等技術，主動運作以實現特定任務目標。
「AI代理」與「代理AI」，這兩個術語常讓人混淆，因其在功能與特性上有許多重疊之處。兩者皆運用AI來進行自動化的決策與行動，並且在特定情境下，能在缺乏人類持續干預的情況下自主判斷與執行任務。這些系統通常根據數據與預設規則做出決策，以達成既定目標。無論是AI代理或代理AI，都仰賴與環境的互動來完成任務，並涵蓋輸入、資訊處理與輸出等流程。
此外，它們具備學習與適應的能力，能在執行過程中持續優化策略與行為，以提升效率與成果。儘管名稱不同，兩者本質上都代表一種具備自主性、目標導向且能與環境互動的AI系統。未來，隨著其技術演進，這類系統將在各種領域中扮演越來越關鍵的角色。
代理AI是AI代理的進階版
相較之下，一般的AI代理像是遵循明確目標的初階助理，而代理AI系統更類似於一個協同運作良好的團隊，能夠推理判斷需要做什麼、調整優先順序，並在最少的監督下執行端對端的工作流程。這樣的演進將自動化導入到複雜工作流程，開啟嶄新的可能，而這些流程過去需要持續仰賴人力協調、監督和策略判斷。
基於此，代理AI可說是以AI代理為基礎而延伸發展的AI代理進階版，它不僅能處理更廣泛、更複雜的任務，而且具有更強的邏輯推理能力、情境理解、獨立思考和行動能力，擁有較高的自主性，隨時都能靈活彈性調整目標設定，所以代理AI可應用在複雜的決策制定、科學研究、自主探索等，如自動駕駛、藥物合成、企業決策；然而AI代理只能被應用在特定或簡單的自動化任務，如聊天機器人、客服自動化、推薦系統。
總之，代理AI系統只需經提示後，即能自行做出決策、採取行動並達成目標。例如像亞馬遜的代理AI，是一項整合於其Amazon Shopping app（即「代我購買」（Buy for Me）），其中一項功能為，運用代理AI協助客戶購買其他品牌的商品時，仍保留在Amazon app內。
代理AI的實際用途
代理AI將LLM與記憶體、檢索、應用程式介面（API）和推理模組等其他元件結合，使用複雜的推理和有限的人工監督，實現半自主運作，並使用第三方API作為使用者的「代理」來執行任務。它超越聊天介面，可實際操作於業務應用程式、資料庫，甚至外部平台。更可搜尋內部知識庫、總結結果並提出監管分析的後續步驟的研究代理。
代理AI在實際應用於日常任務與消費場景，例如在預訂旅遊行程（機票飯店），代理根據使用者的偏好和預算，自動查詢航班資料、評估價格和旅行時間，並與航空公司系統互動完成訂票流程。同樣地，購買球賽與演唱會門票也能透過代理即時比對票價與座位選項，簡化操作流程。更受歡迎的應用則是個人化購物體驗，代理根據使用者行為推薦商品，提升轉換率與滿意度。此外，代理AI也能處理電子郵件分類、工單提交與回覆安排等日常任務，有效減輕人力負擔。
在企業應用方面，代理AI正逐步滲透各產業核心流程，扮演多元角色。電商代理可根據消費者購買行為動態管理產品展示，預測需求以優化庫存與上市時程；文案代理可根據個人化的寫作風格，自動生成行銷內容，以適合特定受眾；會議代理可在銷售會議上代替員工，代表該員工的語氣參與會議並記錄會議記錄；人資助理則協助薪資管理與安排面試時程；程式代理則透過支援自動化測試，提高提升開發效率與品質。
代理AI之應用案例
在各種產業中，代理AI正逐漸展現出實際價值，尤其是在需要自主決策與即時反應的場域，其潛力正快速擴張。儘管目前仍有部分應用處於探索階段，隨著技術成熟，代理AI已開始滲透至各客服、自動化流程、醫療照護與金融風控等領域。以客戶服務為例，代理AI能即時理解使用者意圖與情緒，主動解決問題、排除故障並完成交易，提供更順暢且個人化的互動體驗。相較於傳統聊天機器人受限於預設流程，代理AI可根據即時資料做出判斷，並自動化處理資料蒐集與格式化作業，讓人力資源得以專注於策略性任務。
而在專業服務方面，代理AI亦展現高度適應性與效率。例如在流程管理中，代理可自動調配任務與資源，優化庫存、補貨與供應鏈運作；物流業者可依交通狀況與出貨優先順序即時調整配送路線。醫療保健領域則應用代理AI於病患資料轉錄、健康紀錄更新與診斷輔助，並強化資料安全與隱私保護，如Propeller Health的智慧吸入器裝置，即能蒐集病患的即時用藥數據及外在環境因素（如空氣品質），並在必要時主動通知醫療提供者，還能追蹤並分析病患的長期行為模式。金融風險管理方面，代理AI可透過持續監控大規模金融交易、識別可疑模式、並標記潛在風險，並根據市場變化自主調整投資策略，協助機構在保障資產與提升報酬間取得平衡。。
總之，代理AI正推動各產業邁向更高層次的自動化與智能化，未來其應用範圍與深度將隨技術成熟而持續拓展。
代理AI像是專業經理人
上述所提到的各種能力，其實差異主要在於，AI在自主決策與邏輯推理上的成熟度，就像自駕車技術依據自動化程度被劃分為Level 0到Level 5，等級越高就越接近人類駕駛的判斷與操作水準。然而，代理AI最具代表性的特點，不僅是單一AI的自主性，而是多個AI代理之間能夠進行溝通、協調與集體決策的能力。這種模式更像是一種「分散式智慧」，各代理彼此交換資訊、評估選項，並「討論」出最優化的決策方案。
想像未來某一天，自駕車技術發展至Level 5，並搭載具備高度代理能力的AI系統時，路上的車輛不再只是獨立運作的個體，而是能彼此協調行動的智慧網絡。例如：車輛之間可即時協商誰先右轉、誰優先通行；在尖峰時段，車輛可根據整體流量「協調」選擇車道，以減少壅塞與行車時間；甚至整體交通系統可因代理間的集體智慧協作，而達到更高效率與安全性。這樣的未來不再只是把一堆智能的系統拼在一起，而是讓「代理AI」像交通管制中心一樣，透過協調、互相配合，真正發揮「代理AI」的強大能力和價值。
為了更清楚地理解「代理AI」與「AI代理」在運作模式上的差異，我們可以用企業內部的部門分工來做類比：研發部門像一個專注創新與技術開發的AI代理、法務部門像一個專責合約撰擬與審閱的AI代理、財務部門則可視為一個負責財務管理與風險控管的AI代理，其他部門也可依職能類比成不同的AI代理。這些AI代理各自專注於自己的任務領域，但其中需要彼此反覆溝通、協調與共同決策。
此時「代理AI」就像是一位專業經理人，負責統籌規劃各部門的運作，整合各方意見，經由反覆「討論」與協商，提出最終決策方案。其核心目標，就是在多方資訊與觀點的基礎上，達成「獲利最大化、風險最小化」的最佳解。這種模式不只是分工合作而更是智慧協作，展現出代理AI在複雜任務中所具備的整合與領導能力。
簡單來說，所有代理AI都是AI代理，但並非所有AI代理都是代理AI。代理AI主要功能在於，建構更智慧、更具通用性的自主系統，能像人類一樣在複雜的情境中進行思考、規劃和行動。目前人們正處於從簡單的AI代理，邁向更具複雜邏輯推演與規劃能力的代理AI。
可解釋性與決策透明可強化思維鏈
上一系列提到「思維鏈」（Chain-of-Thought，CoT）影響著AI代理的自主性、推理能力和決策過程。大語言模型LLM在面對問題時，當下不會馬上給出結論，而是會模仿人類一步一步地思考解答流程，正如人類解數學習題那樣循序漸進地寫下計算過程，進而求出問題的答案。這對於LLM的發展具有相當的重大意義，因為它讓AI模型的推論過程變得更加透明、更具有可解釋性。以往AI模型最大的問題之一就是「黑盒子」問題，由於「黑盒子」將可能導致使用AI模型時，衍生出的風險將變得難以掌控。如像自駕汽車這種於高風險場景有安全疑慮衍生之「黑盒子」，一旦事故發生，可能難以釐清肇事原因並使責任變得難以追究。
然而，單純只有思維鏈來做推論仍顯不足。因為對於LLM來說，光會推論但卻沒有經過事實的查核，一樣會有發生AI幻覺使推論似是而非。ReAct（Reasoning and Acting）正是目前用來實現AI代理，將「推論」與「行動」予以透明化的一種技術框架。2023年3月在計算機科學領域的一篇著名論文「ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models」（ReAct：在語言模型中協同推論與行動），研究主題旨在透過問答（HotpotQA）和事實驗證（Fever）這類任務上，ReAct透過與與維基百科API的互動下，解決「思維鏈」推理中普遍存在的幻覺和錯誤傳播問題。簡單來說，ReAct能產生更像人類解題的步驟，讓AI的推論過程比傳統方法更清楚、更容易解釋。
ReAct將推理過程與行動決策一起協作，而非僅僅依賴推理或行動等單一行為而輸出結果，一改傳統的機器學習「不加以反覆思索，立馬就給答案」的缺陷。該論文中也提及：ReAct的優勢，在於透過不斷地自我檢視、調整答案，甚至隨時修正錯誤的能力，而給出相對正確的答案，進而推升執行各項任務時的可解釋性與決策透明。
代理式工作流程
代理式工作流程（Agentic Workflow）是一種由AI代理主導，能夠根據目標自主地規劃、執行、調整任務的流程架構。這些工作流程通常不僅是一連串靜態的指令執行，而是讓AI模型具備一定程度的自主性，以便根據外部輸入和任務狀態進行決策。
具體而言，根據「代理式工作流程」的定義，此類工作流程是由一或多個AI 代理（若為多個AI代理協作，則可視為代理AI）所組成，能自主執行一系列認知與操作步驟。當使用者輸入一項提示指令後，這些AI代理將啟動以下循環式流程：首先是「擬定計畫」（planning），針對任務目標規劃執行路徑；接著是「工具使用」（tool use），調用必要的內部模組或外部系統以完成任務；最後，進入「反思」（reflection）階段，評估任務結果是否滿足目標，若滿意則輸出回應（response），若不滿意則重新「擬定計畫」，進行新一輪任務執行，直至完成目標。
舉例來說，假設使用者輸入的任務是：「分析產品被客訴的面向，並提出改進的建議」。此時，AI代理系統將依循上述「代理式工作流程」的邏輯，展開以下動作流程：
步驟一，AI每週自動從CRM（Customer Relationship Management，客戶關係管理）系統中擷取最新的客訴紀錄（即，擬定計畫）；
步驟二，從CRM系統擷取的客訴紀錄，進行分類主題標註，並歸納出如「客服態度不佳」、「運送延遲」、「產品瑕疵」等常見主題（即，工具使用）；
步驟三，若偵測到特定類別的投訴次數在某段期間大幅上升，AI便自動產出分析報告，並透過E-mail傳送給管理階層（即，工具使用）；
步驟四，系統可進一步與主管進行互動，釐清是否需依據報告內容，啟動對應的標準作業程序（SOP）稽核或改善流程（即，反思）。
這整體流程不僅實現任務的自動化，更體現了多步驟任務中的主動規劃、執行與反思能力，正是代理式工作流程的實際展現。
此外，大家過去聽到的「自動化工作流程」或「工作流程自動化」，那麼這些工作流程與AI是否有關？答案為「否」。因為這些工作流程完全是透過使用者手動定義一連串的執行規則或步驟，而讓機器或電腦產生輸出回應。這種工作流程完全是「基於規則」（rule-based）而執行；反之，「代理式工作流程」則是基於AI代理主導，能根據目標自主地規劃、執行、調整任務的流程架構。
控制 vs. 靈活：企業導入AI的平衡選擇
在ChatGPT Agent問世前，很多企業或使用者已將LLM結合n8n等無程式碼（No Code）或低程式碼（Low Code）等自動化流程工具後，就已具備近似「代理式工作流程」的特徵。這類結合方式可視為AI代理正式登場前的過渡型態，透過使用者手動設計的流程框架，搭配LLM的語言理解與生成能力，完成多步驟任務與決策支援。
儘管近年來各類AI代理與代理AI應用快速發展，這類過渡型態的架構仍廣受青睞。其主要原因在於：LLM本質上的輸出具高度隨機性，這對某些需要穩定性與可重現性的應用場景而言，可能帶來不可預期的風險。因此，許多企業與開發者傾向將部分工作流程的「主導權」收回，藉由像n8n這類流程工具用來輔助規劃邏輯路徑與觸發條件，並在關鍵環節結合LLM的語言推理與生成能力。這樣的設計不僅保留AI代理的自主決策的靈活度，也強化了流程的控制力與客製化程度，這是企業導入智慧流程自動化時的一種務實策略之選擇。
什麼樣的應用場景，會傾向LLM結合n8n這樣的自動化流程工具？舉例來說，在財務報表生成、自動化合約撰寫、法規摘要比對等領域中，若LLM在每次執行相同任務時，輸出的格式或語意略有差異，可能導致資料無法準確匯入後端系統、自動標註錯誤、甚至誤觸法遵底線。以銀行業為例，若利用LLM自動生成KYC報告時，未保持格式一致將使稽核流程中斷，造成合規風險。再者，若用於醫療領域的病例摘要中，因隨機生成導致病症描述有所差異，則可能對醫療判斷造成誤導。因此，在這些「需強化控制產出的品質」任務上，企業更傾向使用像n8n或Zapier等自動化流程工具，以維持整體系統穩定性與可追溯性。
最後，必須再次釐清一個重要觀念：判斷某一組合是否構成「代理式工作流程」，關鍵在於該流程中是否包含AI代理的自主決策能力。以先前所提的過渡型態為例，若流程為：由n8n呼叫LLM，而LLM根據使用者目標或上下文來主動決定接下來要執行哪些動作（如查詢資料、觸發回報、生成報表等），並將這些決策回傳給n8n執行，則此流程已具備近似代理式工作的邏輯結構，可視為簡化型的「代理式工作流程」。
相反地，若流程僅由n8n呼叫LLM，然後令其輸出一段文字（如E-mail內容），再由n8n發送出去，那麼LLM在此僅扮演一個「文字生成的API」角色而已，由於缺乏任何任務規劃或流程控制能力，因此不能視為「代理式工作流程」，自然也談不上AI代理或代理AI。
小結
展望未來，隨著生成式AI與多代理系統（Multi-Agent Systems）的深度融合，AI代理將不再只是執行單一任務的工具，而是具備長期規劃能力的智慧夥伴。它將提升效率、個性化服務、跨領域整合等方面帶來顯著突破，深刻重塑人類的工作方式、產業結構，甚至生活模式。對企業而言，AI代理的導入不僅意味著成本降低與生產力提升，更可能在市場競爭中形成決定性的優勢；對個人而言，AI代理將成為日常生活與專業工作的核心助手，提供即時支援、決策協助與持續優化的服務體驗。這不只是技術演進，更是人機協作邁向新階段的關鍵轉折。(5992字)
作者資訊：
許正乾執行長 因子數據股份有限公司共同創辦人
陳家駿律師 台灣資訊智慧財產權協會理事長
參考資料：
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
【聲明】
1.科技產業資訊室刊載此文不代表同意其說法或描述，僅為提供更多訊息，也不構成任何投資建議。
2.著作權所有，非經本網站書面授權同意不得將本文以任何形式修改、複製、儲存、傳播或轉載，本中心保留一切法律追訴權利。
|