當你看見「責任鏈」，才看得懂 AI 高階助理的真正戰場

01｜什麼是「代理型 AI」，它不包含什麼

對於「代理型 AI（Agentic AI）」，我們可以這樣定義：在被授權的邊界內，它不只會產出文字，而是能跨工具或跨系統去採取行動，完成多步驟任務，並且留下可回溯的紀錄，讓後續能稽核、能追責、能重現發生過什麼。

它最核心的差別，是把「輸出」延伸成「動作」。AI 不只是回你一段建議，而是能在流程裡把下一步真的做好、做完成，例如：建立工單、更新系統欄位、發出通知、拉起會議、觸發付款或核准流程。也因為動作會影響現實世界，所以它必須被放進可治理的機制裡：權限邊界、審批節點、紀錄留存、例外處理，缺一個都容易把效率變成風險。

同時，代理型 AI 也很明確不包含這些：

第一，它不等同於能聊天、能寫作。即使語言能力再好，如果只停在對話框裡，沒有串起工具、沒有落在流程、也沒有可追溯紀錄，它仍然只是內容生成，不是代理。

第二，它不等同於「單次生成後由人手動執行」。如果 AI 只負責把步驟寫出來，執行仍靠人去複製貼上、點按、送審，那它頂多是工作指引或助理，不是能在授權邊界內自行推進任務的代理。

第三，它也不是「無限制自動化」。代理型 AI 的前提是授權與邊界，它不是把控制權交出去，而是把可控的行動能力放進一個能稽核、能問責的流程裡。真正的關鍵不在於它能做多少，而在於你能不能說清楚：它被允許做什麼、不被允許做什麼，以及做錯時要怎麼被檢查出來，怎麼做修正。

02｜誰握住稀缺資源，誰就更可能定義「助理」長什麼樣

在看 AI 高階助理時，不要先問「它能多聰明」，而是先問「它被四種稀缺資源拉往哪裡」。以下這四種資源，會把它推向兩條截然不同的路徑：變成平台能力的外顯，或只停在某個單點工具。

第一個稀缺資源是工作入口，也就是我們每天真正工作的界面：郵件、行事曆、文件、會議，以及各種內部系統。目前所知的是：微軟在 Copilot 與 Agents 的分工敘事裡，把 Copilot 放在界面層，把 Agents 放在專門化工具層，類似「AI 時代的 Apps」。我們可以這樣解讀：這種定義其實在爭奪「入口」的主導權，暗示未來的工作入口不會只是一個聊天框，而是由界面統一調度一群可配置的代理。

第二個稀缺資源是可被授權的行動能力。OpenAI 對 Operator 的描述是研究預覽版的 Agent，能在自己的瀏覽器環境裡替使用者完成任務。一旦 AI 能操作既有人類界面，它就會從「提供資訊」被推進到「代表行動」，而且會被直接放進企業的責任鏈裡，因為它做的不是建議，而是動作。

第三個稀缺資源是可維持脈絡的工作記憶，加上一組能被選用的工具箱。OpenAI 在 ChatGPT Agent 的介紹裡描述，它能用自己的電腦完成任務，並從一組工具中挑選以便完成工作；此外，它還能瀏覽網站、處理上傳檔案、連接第三方資料來源、填表與編輯試算表，並強調使用者仍保有控制。所謂「助理變強」往往不是模型更會說話，而是它能記得你在做什麼、拿得到該用的工具、並把步驟串成可重現的流程。

第四個稀缺資源是治理與控制。資誠（PwC）在談 AI Agents 時，強調組織需要清楚的治理方式與人類在場的監督。代理最難的地方常常不是做不到，而是做到之後，錯一次的成本會很貴。能自主並不等於能放手，真正值錢的是「可介入的邊界」跟「可追溯的規則」。

把這四個稀缺資源放在一起時，我們可以得到一個更貼近實際的結論：AI 高階助理不太可能變成單一產品，它更像平台能力的展現。多數企業的工作入口高度集中在既有套件與內部系統，採購決策也會對入口與治理有更高敏感度。誰能把代理放進日常工作入口，並把授權、留痕、稽核做成可操作的制度，誰就更可能在採購與使用慣性上取得優勢。

因此，更合理的檢驗方式是看兩個指標：你的組織是否因此提高平台綁約程度，以及遷移成本是否有顯著上升。這兩個指標如果開始往上走，就該明白，這場戰爭打的不是「誰的助理更聰明」，而是「誰定義了你的工作入口」。

03｜企業買的是助理，還是買一條「可問責的工作流」

如果把問題反過來問：企業導入 AI 高階助理，到底買的是「一個助理」，還是買一條「可問責的工作流」？這兩條路徑的差別，通常不在模型本身，而在治理成本與整合邊界。

選項 A：以平台為核心，把助理當成「入口能力」

這條路徑通常都是押注在 Microsoft 365、Google Workspace 這類既有工作入口，先把助理能力內建在郵件、行事曆、文件與會議流程裡，再用 Agents 把能力往特定流程延伸。這種做法多半能沿用既有的身分、權限與稽核框架，但前提是組織本來就有分級授權與可運作的稽核流程。它的好處是 IT 與法務比較容易把助理納入現有治理語言，導入門檻相對可控；代價是你很容易被平台的整合邊界與合作夥伴生態系牽著走，能做什麼、怎麼做，往往不是由你決定。

選項 B：以「能動手」的代理為核心，把助理當成「跨系統幕僚」

這條路徑更像把助理往幕僚長（Chief of Staff）推進：它不只在單一套件裡運作，還能跨網站、跨系統協調，甚至在必要時以「操作既有人類界面」的方式去填表、下單、查找、彙整與回報。Operator 與 ChatGPT Agent 屬於這類產品，是一種「能在自己的環境中執行多步驟任務、並能選用工具完成工作」的能力形態。它更接近「真的替你做事」，也更能穿越大量尚未 API 化、但企業每天都在跑的流程。代價同樣直接，而且無法跳過：你必須先回答誰能授權、何時授權、授權到哪裡、出錯怎麼追、資料怎麼留下記錄，否則效率會變成風險放大器。

這兩條路徑的分水嶺，不是做得到或做不到，而是你的組織能不能把責任鏈寫到可執行。因為一旦代理能代表主管行動，最先被放大檢視的往往不是效果，而是「出事時誰要負責」。可核對事實：只要行動跨到權限、付款、對外承諾或資料存取，稽核與可追溯性就會從加分項變成必要條件。我的解讀：企業最後會發現自己不是在買助理，而是在買一套把授權、留痕、稽核、例外處理都串起來的可問責工作流。你如果沒有把這條工作流先定義清楚，再強的助理也只會讓你更快地走向不可控。

04｜2026 年企業會先把代理放進哪裡

在現實的結構約束下，2026 年企業更可能採取「先卡位、後放權」的節奏。也就是先把 AI 高階助理放進兩類最容易被治理、也最容易被量化的場景，而不是一開始就把它當成全能幕僚，直接授權到底。

第一類，低風險、高頻率、而且天然可回溯的行政與協調任務。

會議安排、資料彙整、跨部門追蹤、報告草擬、把碎片資訊整理成可決策的摘要，這些工作本來就高度文字化，而且多半會留下郵件、文件版本、會議紀錄等痕跡。這類任務的價值不在「替你做出最後決策」，而在「把人力從雜務移到更高槓桿的工作」。而所謂的 force multiplier，真正指向的不是更快的產出，而是把助理的時間重新分配，讓人類把精力放回需要判斷、需要協調立場的地方。

第二類，可被明確邊界的流程性任務。

像是報帳、建立工單、更新 CRM、查詢內部知識庫、在固定格式裡填表與回填欄位。這些任務的共同特徵是：步驟清楚、權限可以切割、例外情境可以先設規則，對內控來說可治理、對 IT 來說可整合。微軟在「AI Agents for Individuals and Businesses」裡列出多種能在組織內部系統執行的工作型態，呈現它想把代理變成一套流程工具箱，而不只是停在對話視窗。這是把「代理」包裝成流程能力，讓它先在可控的場景累積信任與使用慣性。

相對地，企業通常會刻意延後第三類：牽涉金流、合約承諾、對外發言、以及不可逆決策的高風險行動。

但這並不代表技術一定做不到，真正的原因是，一旦跨進這一區，治理成本會從「導入工具」跳到「重寫內控」。你不只要談權限，還要談授權的有效期限、雙人覆核、例外情境的升級路徑、以及事後追溯的證據鏈，甚至還會牽動法務、稽核與風險管理的責任歸屬。這就是為什麼 2026 年看起來會像「代理無所不在」，但真正能被放權的，都會先集中在那些可稽核、可切割、可回溯的工作流程節點。企業不是不想放手，而是要先把責任鏈寫清楚，才敢讓代理真的動手。

05｜你怎麼判斷自己是在導入助理，還是在導入代理

我們可以這樣判斷：如果你導入後，組織的「權限設計、審核流程、留痕稽核」完全不用動，那你多半是在導入助理（copilot）；如果你不得不開始重寫授權與問責的規則，你才是真的走進代理（agent）。

指標一：你是否需要新增「授權層級」與「審核節點」

導入若只要員工登入就能用，不需要新增授權層級，也不需要任何新的審核流程，通常仍停留在協作型助理。因為，它提升的是個人產能，而不是替組織承擔行動。相反地，當你開始為不同任務設計不同權限邊界，要求每一步都要留痕、可回放，甚至明確定義「哪些情況必須人工覆核」，你其實已經在打造一條可問責的工作流。這也呼應資誠（PwC）談 AI Agents 時強調的治理與人類監督：代理可以有自主性，但必須在清楚邊界與可介入規則下運作。

指標二：代理是否能跨系統「採取行動」，而不只是生成文字

Operator 與 ChatGPT Agent 把「用自己的電腦完成任務」當成核心敘事，因為一旦 AI 能在界面上動手，它就會進入你的作業流程與責任鏈。你只要觀察導入案的討論重心就會很明顯。當大家開始談工具呼叫、連接資料來源、填表送出、流程編排與回填欄位時，這通常表示組織已經在把它當成數位勞動力，而不是內容產生器。

最後一個最可靠的驗證，不是看 demo 多漂亮，而是看它能不能交出「可稽核的行動紀錄」。

你可以直接要求供應商示範並交付三件事：

第一，每一步的依據（輸入）與產出（輸出）能不能被檢視與保存；第二，它採取了哪些行動（動作），用了哪些權限，是否有完整紀錄；第三，遇到例外時能不能暫停並拉回人工覆核，完成後能不能輸出一份可供稽核的紀錄檔或報表。

值得我們思考的是，這些要求不是炫技，而是 AI Agent 要進企業流程的最低門檻。只要這三件事做不到，你導入的就不是代理，而是一個更會說話、但不能被問責的工具。

06｜這不是「助理會不會被取代」，而是「決策鏈要不要重做」

我們先不要用「助理會不會被取代」來看這件事，因為那個問題把焦點放在職位消失與否，卻避開了真正更昂貴的變化：當助理開始能代表你行動，企業的決策鏈本身是不是得重做一次。

第一個判斷點，是導入順序。多數企業習慣先買工具、再補制度，平常這種順序頂多導致「用得不順」或「成效不如預期」。但代理型 AI 會把它變成高風險，原因很簡單：代理的價值來自它「能行動」，而風險也同樣來自它「能行動」。只要牽涉到權限使用、資料存取、流程推進與對外互動，你就得先有權限分級、稽核留痕、例外處理與責任歸屬。制度沒先建立起來，導入速度越快，反而不是更有效率，而是更快把錯誤放大成事故。

第二個判斷點，不要把「會動手的能力」整包交給同一家廠商，還看不到裡面怎麼運作。因為你買的表面上是代理功能，實際上很可能是把未來幾年的「工作入口」跟「工作脈絡」一起綁進去。入口一旦被綁住，你要換模型、換工具、或把流程搬到別的平台，就會變得很難，成本也會變高。所以重點不是「這家功能比較多」，而是你要能看清楚三件事：它做了哪些決策、用了哪些權限、每一步能不能留下紀錄讓你查得到。否則你以為在買效率，其實是在買綁約與遷移成本。

第三個判斷點，是人才與職涯的衝擊多半不是「助理消失」，而是「衡量方式改變了」。過去的價值標準常圍繞排程、行政效率與回覆速度；往代理世界走，價值會被推到更靠近決策鏈的位置：能不能把資訊問題降到最低，使主管更快形成可行決策。在這個世界裡，懂得把工作拆成可交付給代理的流程、懂得設計審核節點、懂得把資料脈絡整理成可追溯的決策包，會變成新的專業門檻。助理的工作不會消失，但會被重新定義成「決策鏈的工程」。

第四個判斷點，是把 AI 高階助理視為一種治理能力的壓力測試。你可以先從可控、可回溯的任務開始，把規則寫進流程，再逐步擴大授權範圍，這通常比一開始就追求全面自動化來得穩。你真正要追求的不是讓 AI 多做事，而是讓它在你能問責、能稽核、能回復的範圍內，把事情做對，而且做得可追溯。

這場變化不是在問「人會不會被取代」，而是在問「你的決策鏈能不能承受交給代理開始動手」。只要答案不明確，你該先重做的不是工具清單，而是責任鏈。

07｜把問題從「能不能」改成「誰負責、怎麼留痕、如何回復」

如果你只問「AI 高階助理能不能做」，你拿到的多半會是一堆 demo：看起來很順、做起來很快、彷彿什麼都能自動化。可是真正上線到企業流程裡，最先卡住的通常不是能力，而是問責。

更值得我們思考的是三個更難、但更接近現實的問題。它們不是用來刁難供應商，而是用來判斷你到底能不能把代理放進關鍵工作流。

第一，誰負責。

當 Agent 代表主管去做事，錯誤到底算在誰頭上？是供應商的模型問題？是 IT 的權限設定？是使用者給錯指令？還是流程設計者把審核節點設得太鬆？沒有清楚的責任歸屬，你就不可能做出放心的授權。你如果沒先把「誰能授權、誰要背書、誰負責最後放行」寫清楚，再漂亮的 demo 都只是表演。

第二，怎麼留下記錄。

代理每一步的依據、輸入、輸出、採取的動作，以及它用了哪些權限，能不能被稽核、能不能回放、能不能重現？沒有留痕，就不可能有可治理的規模化。你可以把「可回溯」當成代理進企業的門票。沒有這張門票，代理做得越多，你越不知道它到底怎麼做到的，也越無法在出事時對內交代、對外說明。

第三，如何回復。

代理一旦做錯，能不能快速撤銷？能不能回到前一個狀態？外部影響能不能被控制在可接受範圍？沒有回復機制，就不可能把它放進關鍵流程。企業真正需要的不是「永遠不會錯」，而是「錯了也能收得回來」。回復能力，決定了你敢不敢讓它碰金流、合約、對外承諾這些不可逆的事情。

所以，AI 高階助理在 2026 年看似是角色變化，實際上是一場入口戰，也是一場責任戰。你最後買到的，不只是「更厲害的助理」，而是一條你願不願意承接的責任鏈。

總結｜AI 高階助理的關鍵不是更聰明，而是企業願不願意把「授權與責任」寫成可執行的制度

2026 年的 AI 高階助理，與其說是功能升級，不如說是角色跳級：從排程與行政支援，往能放大主管產能的幕僚型角色移動，甚至開始出現「一位高水準助理同時支援多位高階主管」的想像空間。這個敘事真正重要的地方，不在於它會不會立刻全面發生，而在於它把助理的價值標準改寫了。助理不再只是「把事情排好」，而是要能「把決策阻力降到最低」，讓主管更快拿到可用的判斷材料與可推進的下一步。

平台與供應商的路線，讓這個轉向更像結構趨勢，而不是單點幻想。微軟把 Copilot 放在工作界面層，把 Agents 放在專門化工具層，等於在爭奪「工作入口」與調度權：未來不是多一個聊天視窗，而是由入口統一調度一組可配置的代理。OpenAI 透過 Operator 與 ChatGPT Agent，把「能在界面上動手完成任務」當成核心能力，推進 AI 從產生內容走向採取行動。當「會做事」成為產品主張，企業要面對的就不只是導入一個工具，而是要在權限、留痕、稽核、資料與責任歸屬上，建立能放大的規則。

因此，最好的理解方式不是「助理會不會被取代」，而是「你的決策鏈準備好讓代理上場了嗎」。資誠（PwC）的觀點可以讀成：代理型 AI 的落地不可能脫離治理與人類監督。平台把 Agents 工程化、產品化，也等於把治理要求寫進採購與部署流程。對企業來說，下一步不是追求全面自動化，而是先用可回溯、可控的任務建立授權層級、留痕、稽核與回復機制，把「能做」轉成「敢用、可管、出事能收拾」。這才是 AI 高階助理真正的戰場，也是你是否能把它放進關鍵流程的分水嶺。

FAQ

Q 1：什麼是「代理型 AI（Agentic AI）」？跟一般聊天式 AI 差在哪裡？

代理型 AI 指的是：在被授權的邊界內，能跨工具或跨系統採取行動、完成多步驟任務，並留下可回溯紀錄的 AI。差別不在它多會聊天，而在它能把「文字輸出」延伸成「流程裡的動作」，例如建立工單、更新欄位、送出表單、拉起會議或觸發核准。當 AI 開始能「動手」，它就會進入你的作業流程與責任鏈，企業必須用制度去管理它的權限、留痕、稽核與例外處理。

Q 2：AI 高階助理為什麼被說成「從 assist 走向 act」？

因為它的角色正在從「協助你完成工作」移動到「代表你推進工作」。過去的助理主要幫你整理、提醒、草擬、排程；新的趨勢是助理會在授權範圍內，替你把下一步真的做掉，並能跨部門、跨系統協調，支援深度更接近幕僚長（Chief of Staff）。這種躍遷的關鍵不在模型變聰明，而是企業是否願意讓它進入可問責的工作流，並把責任歸屬寫清楚。

Q 3：企業導入 AI 高階助理，買的是助理還是買一條「可問責的工作流」？

多數企業以為自己在買一個工具，但當助理具備代理能力，企業實際上是在買一條可問責的工作流。原因是：只要它能跨系統採取行動，企業就需要回答誰能授權、授權到哪裡、何時需要人工覆核、出錯時怎麼追溯、如何撤銷或回到前一個狀態。這些都不是附加選項，而是代理能進入關鍵流程的最低門檻。沒有工作流，就沒有規模化；沒有問責，就沒有放心的授權。

Q 4：平台路線（Microsoft 365、Google Workspace）跟跨系統代理路線，差別是什麼？

平台路線把助理當成「入口能力」，把能力內建在郵件、行事曆、文件、會議等日常工作界面，再用 Agents 延伸到特定流程。它的優勢是較容易沿用既有身分與權限框架，IT 與法務也較容易納入既有治理語言。代價是你會更受限於平台的整合邊界與合作夥伴生態。

跨系統代理路線把助理當成「跨系統幕僚」，強調能在不同網站、不同系統之間協調，甚至操作既有人類界面去完成填表、查找、彙整、回報。它更接近「真的替你做事」，也更能穿越尚未 API 化的流程。代價是治理成本更高，你必須先把授權、留痕、稽核、例外處理與回復機制做成制度。

Q 5：2026 年企業最可能先把代理放進哪些場景？

在結構約束下，企業通常不會一開始全面放權，而是先落在兩類場景。

第一類是低風險、高頻率、可回溯的行政與協調任務，例如會議安排、資料彙整、跨部門追蹤、報告草擬、把碎片內容整理成可決策摘要。這些任務本來就高度文字化，也容易留下紀錄。

第二類是可被明確邊界化的流程性任務，例如報帳、建立工單、更新 CRM、查詢內部知識庫、固定格式填表與回填欄位。這些工作步驟清楚、權限可切割，例外也能先定義處理規則。

相對地，牽涉金流、合約承諾、對外發言、不可逆決策的高風險行動，多半會被刻意延後，因為一跨出去治理成本會從「導入工具」跳到「重寫內控」。

Q 6：怎麼判斷我導入的是助理（copilot）還是代理（agent）？

你可以用兩個指標快速辨識。

第一，是否需要新增授權層級與審核節點。若只要登入即可用，權限與審核流程完全不用改，通常仍屬協作型助理；當你開始為不同任務設計不同權限，要求留痕、可回放，並定義哪些情況必須人工覆核，就代表你已踏入代理世界。

第二，是否能跨系統採取行動。若它只產生文字，仍需要人手動點按、複製貼上、送審，多半不是代理；當導入案開始談工具呼叫、連接資料來源、填表送出、流程編排與回填欄位，通常就是把代理當成數位勞動力在用。

Q 7：企業採購時，為什麼要避免把代理能力變成單一供應商的黑盒？

因為你表面上是在買代理功能，實際上可能是在把「工作入口」與「工作脈絡」一起交給單一供應商掌握。入口一旦被卡位，你要更換模型、替換工具、或把流程搬到別的平台，遷移成本會顯著升高，甚至需要重建流程與稽核證據鏈。

更務實的做法是，把採購要求從「功能清單」拉回「可治理性」：供應商必須讓你看得到它做了哪些決策、用了哪些權限、每一步是否能留下可檢視與可保存的紀錄，並能在例外時停下來進行人工覆核。你買的不是神秘能力，而是可被問責的能力。

Q 8：企業最該問的三個問題是什麼？為什麼比「能不能做」更重要？

第一，誰負責：代理代表主管行動時，錯誤要算在供應商、IT、使用者本人，還是流程設計者？沒有責任歸屬，就不可能做出放心的授權。

第二，怎麼留痕：每一步的依據、輸入、輸出、動作與權限使用紀錄，能不能稽核、回放與重現？沒有留痕，就不可能有可治理的規模化。

第三，如何回復：做錯後能不能撤銷、能不能回到前一個狀態、外部影響能不能被控制在可接受範圍？沒有回復機制，就不可能把它放進關鍵流程。

這三題把焦點從 demo 拉回制度，因為代理的價值與風險都來自它「能行動」。

Q 9：導入代理型 AI，為什麼會逼企業「重做決策鏈」？

企業常見作法是先買工具、再補制度；在一般協作工具上，這最多造成成效不如預期。但代理型 AI 不一樣，它會用「能行動」把制度缺口放大成風險事件。你會被迫把原本模糊的決策流程具體化：誰有權發起、誰有權放行、審核節點怎麼設、例外怎麼升級、證據鏈怎麼保存、出事時如何追溯與回復。換句話說，這不只是工具導入，而是把授權與責任工程化，讓決策鏈能承受代理開始動手。

Q 10：人才與職涯會怎麼變？助理會消失嗎？

更可能的變化不是「助理消失」，而是「助理的衡量方式改了」。價值標準會從排程與行政效率，往「降低決策阻力」移動：能不能把資料脈絡整理成可追溯的決策包，能不能把工作拆成可交付給代理的流程，能不能設計審核節點與例外處理規則。未來更吃香的能力，會是流程拆解、治理設計、稽核思維與跨部門協作，而不是單純把事情排好。這也是為什麼 AI 高階助理的競爭，最後會回到責任鏈與工作入口，而不是誰比較會聊。

參考資料：

• How AI-Powered Executive Assistants Are Reimagining Work in 2026

• Introducing Operator
• Computer-Using Agent
• Introducing ChatGPT Agent: bridging research and action
• ChatGPT Agent (Help Center)
• Copilot and AI Agents
• AI Agents for Individuals and Businesses | Microsoft Copilot
• Microsoft Copilot Studio
• Extend Microsoft 365 Copilot with Agents (Microsoft Learn)
• AI Agents are the future of work (PwC)

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文/ InfoAI 編輯部

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