Agentic AI 全解析：AI 不再只是聊天，它會主動「跑流程」幫你做事了！

InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜五年內，企業軟體將從「會回答」進化到「會行動」

在AI發展突飛猛進的當下，一種被稱為自主 AI （Agentic AI）的新型態人工智慧正顛覆企業策略設計的基礎。你可能已經在專案管理、資料分析或客服流程裡用過各式AI工具，但所謂「Agentic」並非只是被動回應指令，而是具備目標導向、自主管理與多步驟規劃執行能力的AI系統。

這代表，AI不只是回答問題，而是能被設定目標後，自動拆解子任務、協調不同步驟、完成整個工作流程。專家認為，這將改變企業決策流程的邏輯，從傳統的層級審議、人工彙整模式，轉向由AI協作生成草案、人類負責最終決策與倫理監督的「人機協同」新架構。

Gartner 指出，到 2028 年，全球三分之一企業軟體都將內建自主 AI；IDC 進一步估算， 70% 亞太企業將會在 18 個月內因它重新設計商業模式。

01｜自主 AI 是什麼：從聊天機器人到「任務型代理人」

簡單說，它不再只是「等你問再回答」，而是能接收一個目標後，自行拆解成多步驟任務、串接多個工具、自主協調完成的AI系統。

傳統的 AI 聊天機器人（如客服助理、FAQ回覆系統），多半是反應式的設計：用戶輸入問題，系統根據資料庫給出回答。但所謂的自主 AI（ Agentic AI），是指具備「觀察 → 理解 → 推理 → 決策 → 執行」完整循環能力的 AI 系統，能針對一個終點目標，主動思考要達成的多步驟流程，並執行操作直至完成任務。

舉例來說，如果你告訴傳統客服 AI：「我想取消訂單」，它可能只是回覆取消政策。但 Agentic AI 會進一步查詢你的訂單狀態、比對取消條件、通知相關部門，甚至替你填好表單、執行退款、發送確認信，全部自動完成。

它的特點包括：目標導向、多步驟規劃、自主管理與持續優化。這就像你給AI一個「專案負責人」的角色，而不只是扮演「秘書」或「文字編輯」的角色。

02｜自主 AI的三大核心特徵

自主 AI 具有以下三項特質：

1. 持續的上下文理解與記憶

不像傳統 AI 每次對話都從零開始，自主 AI 能長時間保有對話或任務上下文，記得你說過什麼、做過哪些操作，甚至在未來幾天內持續跟進。

2. 行動能力與系統整合

它不只能對話，還能「做事」。自主 AI 可被賦予執行指令的權限，像是打 API、串接內部 ERP、CRM、訂單系統等，直接「動手做」。

3. 目標導向與任務分解能力

自主 AI 不只執行命令，而是能理解「我要達成什麼」，並主動分解成多步驟任務、規劃順序、設定優先級，如同一位熟練專員自動安排流程。

03｜為什麼Agentic AI會成為企業策略設計的關鍵工具？

自主 AI 對企業來說很重要，因為，自主AI 不只是科技突破，更意味著三種深刻轉變：

1. 從人機互動走向流程自主化

傳統的 AI 工具需要人來下指令，自主 AI 則能主動發現問題並提出解法，甚至直接執行，大幅降低人工介入。

2. 從回應式支援轉為任務完成責任制

你不再是「問 AI 一個問題」，而是「交代 AI 一件事」。這讓 AI 成為一位被委任的執行者，而非只是扮演知識百科的角色。

3. 從 Chatbot 到 AI 員工（AI-as-a-Worker）

自主 AI 是真正能進到營運核心、協助完成跨系統作業的 AI 員工。例如完成核銷、發送報表、合約檢核、流程審核等。

傳統上，企業策略設計是個非常人力密集的流程。策略部門、高階主管、專案經理要花大量時間：

• 收集市場資訊

• 分析競爭對手

• 統整內部數據

• 召開多場會議

• 反覆討論與修改報告

這一切需要跨部門協作，人力與時間成本非常高。而且越是大型組織，層級越多、流程越長，決策週期也越慢。

自主 AI 帶來的改變在於，這些多步驟流程可以大幅自動化。AI代理人不只收集資料，而是把資料轉成洞察、產生多個策略方案、比較風險，甚至形成完整的決策備選草案。

高層主管則可聚焦在最終判斷、倫理監督與決策落地。換句話說，企業決策流程從「人主導、AI輔助」逐步轉向「AI執行、人類審核」。

04｜自主 AI 如何做到「自主行動」？

要讓 AI 有行動力，並不只是模型變強，而是整體系統設計需要具備以下幾個元素：

1. 任務導向

自主 AI 不再只是對話，而是接收一個最終目標，例如：「完成退款程序」），並且自動拆解成一連串的行動步驟。

2. 行為規劃

它會根據目標與環境，規劃執行流程（像是流程圖），決定優先順序與資源配置。

3. 工具整合能力

自主 AI 可以串接多種工具，如內部資料庫、CRM、API、SaaS 平台等，執行查詢、撈取資料或完成任務。

4. 回饋調整

在任務過程中，它會觀察回饋結果，必要時「重新規劃」執行策略。這使其具備基本的適應能力與錯誤修正機制。

5. 多代理合作

複雜任務會拆解給不同子代理（Agent），彼此分工協作，每個 Agent 專注在自己的子任務，提升模組化與可擴展性。

多代理人系統是自主 AI 實現的關鍵架構。這種方式不是靠一個大模型處理所有事，而是許多小型 AI Agent 各自負責一部分任務，互相協作完成大型目標。這種架構的優勢包括：

• 模組化設計：單一任務失敗不會拖垮整體。

• 彈性高：可以根據業務需求替換、擴展代理人。

• 治理方便：便於設立稽核、權限控管機制。

基於以上這些設計理念，讓自主 AI 不再只是「內容生產機器」，而是像一組具備智能與執行能力的協作團隊。

05｜國際案例：Bosch、德勤早已超前部署

1. Cognigy + Bosch：全球汽車零組件大廠 Bosch，已在各事業單位布建 90 多個 Cognigy 打造的多語代理。員工在 Teams 直接 @AI，就能報帳、查訂單、重設密碼，平均節省 40% 行政工時，並使其轉向研發與策略。

Bosch 之所以能在各事業單位部署 90 多個代理，正是因為他們透過 Cognigy.AI 把客服、行政、IT 等例行工作流程接上公司系統，讓員工只要在 Microsoft Teams 裡 @AI 就能完成報帳、查訂單、重設密碼等任務，大幅節省行政工時並騰出時間投入研發與策略性工作。

Cognigy.AI 是一套專為企業打造的 對話式 AI 自動化平台（Conversational AI Platform），來自德國杜塞道夫，成立於 2016 年，主要用於開發、部署與管理能夠跨語音、文字通訊的 AI 客服與流程自動化系統。

簡單來說，它是一個能幫助企業快速建立「會講話、會做事」的 AI 機器人的平台。主要功能有：對話流程設計工具、整合語音與文字通訊通路、API 與後台系統整合、即時監控與分析。

2. 勤業眾信：顧問團隊將自主 AI 嵌入內部知識庫，客戶問法規，新代理人不只擷取段落，而是自動產出合規建議、列出法條比較表，並為合夥人排定後續溝通會議

你可以看到，當 AI 從靜態回答升級為動態協作，整條價值鏈都被重新分配人力。

06｜導入策略：從小規模實驗到平台化治理

企業可以採用「試點 → 擴展 → 平台化」三階段策略來導入 Agentic AI：

1. 從特定流程的小型專案開始

選定高重複性、可量化的流程（如客服中的常見問答＋自動處理退款），先讓 AI 模型熟悉工作邏輯與資料格式。

2. 擴展至多流程與跨部門

將成功模組複製到其他部門，導入標準化 API 與資料接取規則，逐步建立通用代理框架。

3. 平台化與治理制度建立

最終建置一套整合性平台，包含權限管理、資料稽核、安全性控管，以及 AI 執行可追蹤機制。

這種模式將 Agentic AI 納入企業營運中台，與 BI 平台、流程管理系統整合，形成新的「AI 運營層」。

07｜自主 AI 最值得導入的八大場景

「高頻＋低風險」的流程是最適合的。

智慧客服：從回應變行動，任務一次到位

財務營運：AI 變身數位財務助理

供應鏈管理：提升預測力與行動力

IT 維運：從偵測到修復，全自動閉環

行銷自動化：真正「一對一」的即時個人化行銷

人資管理：從招募到離職都能交給 AI 代辦

研發與產品優化：AI 自動幫你找出下一版重點

法規與合規管理：風險防火牆從被動變主動

08｜4個值得切入的產業方向

智慧製造：自動工單指派與機台維修協調

自主 AI 能整合感測器資料、MES 系統與維修排程，自主啟動維修任務並通知人員。

醫療行政流程：健保申報與病患通知

醫療院所行政流程可透過自主 AI 自動處理文書作業、資料比對與時間排程。

金融法遵與報表自動化

保險公司、證券商等可讓 AI 完成月報、自動檢查交易異常、整合 KYC 資料。

電商與客服：自動處理退換貨與評價管理

對大量 C 端客服需求，自主 AI 可實現「任務交辦→自動完成→同步系統」的閉環。

09｜挑戰與風險

導入自主 AI 雖有高效率，但也伴隨以下挑戰：

• 模型決策過程不透明，需強化可解釋性（Explainability）

• 資料品質與權限管理成為關鍵：垃圾資料將導致錯誤行動

• AI 執行錯誤，責任歸屬與法規風險需先釐清

• 需要跨部門協同：HR、IT、營運需共同協作設計流程

因此導入過程中應採取「漸進式」、「可稽核」、「高容錯」的設計原則。未來的 AI 應用不會只有單一模型，而是：

• 每個 Agent 負責一項專業任務；

• 模型之間透過協議、任務隊列、共享記憶等方式合作；

• 根據不同場景選用 LLM（GPT-4、Claude、Mistral）或私有模型；

• 使用規則式與機器學習混合架構來穩定執行。

企業將從「建立一個 Chatbot」，轉變為「建立一個 AI 工作團隊」，這是平台化與長期治理的方向。

10｜不只是 AI，更是組織再設計的起點

自主 AI 不只是工具，而是一種新型工作流架構與組織協同方式。透過 AI 的主動執行力、模組化代理系統、平台治理與人機協作，企業將進入真正的 AI 化營運時代。

企業若能及早試水溫，從流程自動化切入，再逐步整合 ERP、CRM、HRM 與第三方平台，不僅能提升效率，更能創造可預測、可持續的 AI 營運能力，在國際競爭中搶占先機。

參考資料：

https://aimagazine.com/news/cognigy-what-is-agentic-ai-and-why-does-it-matter-to-you

https://www.techradar.com/pro/brainpower-unleashed-agentic-ai-and-beyond-bots

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