新聞速讀｜2026 企業 AI Agents 擴散期：停止只和 AI 對話，開始讓它真正工作
新聞速讀｜2026 企業 AI Agents 擴散期：停止只和 AI 對話，開始讓它真正工作
Gartner 預測 40% 企業應用將內建 Agent，從 Salesforce 到微軟全面卡位「自主行動型 AI」，企業準備好了嗎？
InfoAI 編輯部
效率，是把事情做得快又好；效能，是做對的事情。AI Agent，正把這兩件事同時交給機器完成。
如果說 2025 年，多數企業還在嘗試讓 AI 寫文案、整理簡報，那麼 2026 年，將是 AI 真正走進工作流程的一年。這個時間點，被視為 AI 從被動回應工具，轉向能主動執行任務的關鍵分水嶺。企業不再只是需要會聊天的助理，而是能實際處理流程、更新系統、推動決策的 AI 代理人。
如果說 2025 年，多數企業還在嘗試讓 AI 寫文案、整理簡報，那麼 2026 年，將是 AI 真正走進工作流程的一年。這個時間點，被視為 AI 從被動回應工具，轉向能主動執行任務的關鍵分水嶺。企業不再只是需要會聊天的助理，而是能實際處理流程、更新系統、推動決策的 AI 代理人。
摘要：
第一，AI 正由「生成內容」轉向「執行任務」，具備感知、規劃與行動能力的 Agentic AI，成為企業 AI 的新主流。
第二，Gartner 預測，到 2026 年底，40% 的企業應用程式將內建 AI Agent，而 2025 年這個比例仍低於 5%。
第三，採用速度加快的同時，企業對全自動 AI 的信任度卻在下降，治理與責任歸屬，將左右導入成敗。
Agentic AI 崛起，它改變了什麼
這不只是新名詞，而是工作型態的結構性轉變。依 Gartner 與 Forrester 的定義，Agentic AI 與生成式 AI 的關鍵差異，在於自主性與行動力。
生成式 AI 更像一位顧問，你詢問，它回答，產出內容後仍需人類執行；Agentic AI 則更接近一位專案負責人。你只需給它一個目標，例如「處理這筆退貨」，它會自行拆解步驟、呼叫 API、更新 CRM、發送通知，只有在權限不足或遇到例外狀況時，才會請求人類介入。
這股轉變已反映在市場數據上。Gartner 指出，到 2026 年底，將有 40% 的企業應用程式內建任務型 AI 代理人。Capgemini 的研究顯示，AI Agent 在企業營運中的使用比例，於一年內從約 10% 成長至 21%；在已導入生成式 AI 的組織中，約三成已將 AI Agent 整合進既有營運流程。
Salesforce 也透露，截至 2025 年 12 月初，Agentforce 自推出以來已簽下超過 18,500 筆成交案，其中超過 9,500 筆為付費合約，成為該公司史上成長最快的產品之一。
為什麼時間點落在 2026
這波 Agentic AI 的擴散，並非單一技術突破，而是多個條件同時成熟。
第一，新一代模型在多步驟推理上的穩定度提升。像 OpenAI 的 o1 系列，以及 DeepSeek 推出的推理模型，在複雜任務拆解與執行一致性上表現更好，使 AI 更適合長流程工作，但仍需要搭配監控與治理，而非完全放手。
第二，工具與資料串接的標準化逐漸成形。隨著 Model Context Protocol（MCP）等開放標準推進，AI Agent 與資料庫、通訊工具、企業系統之間的整合門檻明顯下降。雖然距離真正的「隨插即用」仍有差距，但串接成本已不再是主要阻礙。
第三，企業面臨更明確的成本與投資報酬壓力。許多組織在 2024 至 2025 年的生成式 AI 試驗中發現，單純的內容生成，難以直接對應營收或成本節省。相較之下，能替代重複性人力、全天候運作的 AI Agent，更容易建立清楚的 ROI 論述。
洞察與建議
此刻，企業需要轉換視角。與其持續討論「怎麼訓練模型」，不如開始思考「如何管理代理人」。AI Agent 更像數位員工，而非單純的 IT 工具。
實務上的三個行動方向值得優先考慮。
第一，建立護欄，而不是全面禁止。與其限制 AI 行動，不如設定明確規則，例如低於特定金額的退款可自動批准，超過門檻即轉人工審核。
第二，從人機協作切入。優先部署「Human-in-the-loop」場景，讓 Agent 處理多數標準流程，人類專注於例外與最終決策，逐步累積組織信任。
第三，重新設計流程。不要把 Agent 硬塞進舊有流程，而是重新檢視哪些決策節點適合自動化，並事先準備好結構化資料介面。
下一步觀察
第一，自主決策佔比：企業有多少日常決策，已由 AI 在既定規則下獨立完成。
第二，Agent 互通標準：觀察微軟、Google 與 Salesforce 是否在跨平台 Agent 協作上形成共識，這將影響未來的供應商綁定風險。
第三，法律與責任案例：Gartner 預測，到 2026 年底，與 AI 決策相關的法律求償案件可能突破 2,000 件，首批具指標性的判決，將成為合規的重要風向球。
FAQ
Q1：Agentic AI 和現在的 ChatGPT 有什麼不同？
ChatGPT 以對話與資訊生成為主；Agentic AI 則以任務為核心，能實際呼叫工具、修改系統與推動流程，而不只是提供建議。
Q2：導入 AI Agent 是否會提高資安風險？
確實存在風險。若權限設計不當，可能導致資料誤刪或外洩，因此必須遵守最小權限原則，並搭配行為監控與審核機制。
Q3：目前有哪些主流的 Agent 平台？
大致可分為三類：SaaS 內建型，如 Salesforce Agentforce、Microsoft Copilot Agents；雲端平台型，如 AWS Bedrock Agents、Google Vertex AI Agent Builder；以及開源框架，如 LangChain 與 AutoGen。
Q4：中小企業現在適合導入嗎？
適合從單一明確場景開始，例如客服回覆、排程或內部行政流程。多數 SaaS 已內建 Agent 功能，不必自行開發即可使用。
Q5：AI Agent 會完全取代人類嗎？
短期內不會。研究顯示，目前僅少數流程能達到全自主。更常見的型態，將是人類負責指揮與審核，AI Agent 成為穩定的執行部隊。
參考資料：
Predictions 2026: AI Agents Impact Enterprise Software - Forrester
Agentic AI In Enterprise 2026 – From Automation To Autonomy
7 Agentic AI Trends to Watch in 2026
Rise of agentic AI: human ai collaboration (Capgemini Research Institute)
Marc Benioff Addresses 'Low Agentforce Adoption' at Dreamforce '25
Agentforce Becomes Salesforce's "Fastest Growing Product Ever"
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