AI Agent是什麼? 建立可靠與可控的企業級應用
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AI Agent是什麼？AI Agent 的核心定義與運作機制
AI Agent 是一種具備自主執行任務、解決問題，並與環境互動能力的 AI 應用。它並非單純的聊天機器人，而是需要具備以下核心能力，才能被視為 AI Agent：
AI Agent 具備的4大核心能力
AI Agent 具備的核心能力：
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感知環境：
透過各種感測器（例如：文字輸入、影像、數據資料等）獲取周遭環境資訊。
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規劃任務：
根據預設目標，制定達成目標的行動計畫。
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執行行動：
實際執行計畫中的步驟，過程中會利用工具、API 等方式，介接其他系統。
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學習與調整：
從經驗中學習，持續優化自身策略，提升任務完成效率。
不過，AI Agent 的並非一個嶄新概念，早在 1980 年代，在分散式人工智慧系統的研究中便已被提出。當時的研究重點在於如何讓多個獨立的 Agent 協同合作來解決複雜的問題。儘管現今的技術已與當時大相逕庭，但其核心概念包括的「自主性、感知性、行動性」奠定了現代 AI Agent 的基礎。
AI Agent、Chatbot、AI Assistant 和 AI Advisor的比較：
| 特性 | Chatbot | AI Assistant | AI Advisor | AI Agent |
|---|---|---|---|---|
| 互動方式 | 對話為主，卡片式介面收集使用者輸入 | 基於大型語言模型的自然語言對話 | 提供專業建議的對話 | 對話＋行動（可與環境互動） |
| 任務處理 | 簡單、重複性、可預定義流程的問題（如 Q&A、請假、訂餐） | 處理略複雜任務（如文件查詢、問題分析、討論輔助） | 高度專業單一領域的建議與分析（如投資、法律、醫療） | 規劃、執行工具操作並自主解決問題（如客服自動化、行程安排） |
| 語言理解能力 | 基本結構化輸入與回應 | 進階語意理解與生成 | 深度領域專業語料庫 | 結合 LLM 語意理解＋外部工具驅動 |
| 決策能力 | 無 | 有限（需使用者明確指令） | 深入決策支持（基於大數據與專業知識） | 自主規劃與調整行動 |
| 自主性 | 低 | 低–中 | 低–中 | 高 |
| 系統／工具整合 | 可透過 API 與外部系統整合 | 一般缺乏深度整合 | 視情境可整合專業分析平台 | 深度整合至業務流程，能呼叫多種外部 API 與工具 |
| 應用範圍 | 客服問答、表單填寫、簡單工作流程 | 內部文件檢索、問題討論、知識查詢 | 金融投資諮詢、法律顧問、醫療診斷輔助 | 客服自動化、銷售支援、行程或旅遊規劃、自動化營運流程 |
| 目標 | 提供即時反饋 | 協助使用者完成略複雜任務 | 提供深入、專業的建議與分析 | 端到端完成任務並持續優化流程 |
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Chatbot（聊天機器人）通常以對話為主要互動方式
可以透過卡片式的介面設計，收集使用者輸入的資料，擅長處理簡單、重複性(可預定義規則、工作流程)的問題，並可透過 API 與外部系統整合，完成如Q&A、請假、訂餐等任務。它們的目標是提供即時的回應，但缺乏決策能力，無法自主完成複雜任務。
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AI Assistant（AI 助理）主要是基於 LLM 提供對話的介面
除了具備 Chatbot 的互動功能外，還能利用 LLM 的自動語言理解能力，協助使用者處理略複雜的任務，例如問題分析討論、詢問文件內容等。但AI Assistant 的自主性仍然有限，需要使用者明確的指令才能執行任務，且缺乏整合外部系統的能力。
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AI Advisor（AI 顧問）則專注於提供專業的建議和分析
AI Advisor 提供專業的建議和分析，例如投資建議、法律諮詢等。它們通常基於大數據和專業知識，提供更深入的見解。然而，AI Advisor 的應用範圍相對較窄，大多專注於某一個高度專業的領域知識，如金融財務、醫療健康等。
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AI Agent 則整合了上述三者的優點，且具備規劃、執行工具、解決問題
AI Agent 整合上述三者的優點，擁有與環境互動的能力。AI Agent 的應用範圍廣泛，可以應用於更多的領域，可深度整合到業務流程中，例如客戶服務、銷售及行銷、行程安排、旅遊規劃等。
為何 LLM 的出現加速了 AI Agent 的發展?
近年來，大型語言模型 (LLM) 的突破性進展，為 AI Agent 的發展注入了全新的動力，LLM 不僅僅可以作為文字生成的工具，它更具備理解、推理及規劃能力，使其成為構建 AI Agent 的最理想核心元件。
LLM 在 AI Agent 中扮演多重角色：
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自然語言理解 (NLU)：
LLM 能夠理解人類自然語言指令，將複雜需求轉化為機器可執行的任務。
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任務規劃：
LLM 可以根據目標和環境資訊，規劃詳細的行動計畫。例如，當使用者要求「預訂明天下午三點台北到高雄的火車票」時，LLM 會將其分解為多個子任務，如「查詢火車時刻表」、「確認座位」、「進行訂票」、「回報確認訊息」等。
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行動執行：
透過工具調用 (Tool Use)，LLM 可以利用外部 API 或系統，執行實際的行動。例如，LLM 可以呼叫火車訂票 API 完成訂票流程。
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知識整合：
LLM 擁有龐大的知識庫，能在執行任務的過程中主動補齊相關資訊，提升任務完成的準確性與效率。
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對話能力：
LLM 能夠維持與使用者的對話，根據對話內容調整任務計畫，詢問使用者模糊或不完整的指令。
AI Agent 落實於企業的風險與擔憂：
儘管 AI Agent 潛力無窮，但在企業實際應用中，仍存在不少風險與擔憂，企業在導入前務必審慎評估：
AI Agent 在企業實際應用存在不少風險與擔憂，企業在導入前務必審慎評估
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資料安全與隱私：
AI Agent 為了完成任務，可能需要透過 API 存取企業內部資料，這可能涉及客戶資料、商業機密等敏感資訊。如何確保資料安全，避免資料外洩或濫用，是企業必須正視的問題。尤其在處理個人資料時，更需符合相關法規（如個資法），以避免觸法。
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模型偏見與公平性：
LLM 模型本身可能存在偏見，導致 AI Agent 在執行任務時，產生不公平或歧視性的結果。例如，在人力資源領域，AI Agent 可能因訓練資料的偏見，在篩選履歷時對特定性別或族群產生偏頗，而人類往往僅拿到最後結果，卻忽視或無法得知其決策過程。
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可控性與透明度：
AI Agent 的自主性使其決策過程難以完全追蹤，企業使用者難以了解其判斷邏輯，這可能導致任務執行出現錯誤，甚至造成無法預期的後果。例如，利用 AI Agent 在資訊安全領域中進行帳號清查及異常帳號處理，若其錯誤判斷停用了正常帳號時，可能侵害了使用者的權益。
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幻覺與錯誤資訊：
LLM 模型有時會產生「幻覺」，即生成不真實或無意義的資訊。如果 AI Agent 在執行任務時，產生使用者並未提供的錯誤資訊，可能導致決策失誤，甚至損害企業利益。
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API 權限與安全性：
AI Agent 透過 API 調用外部系統，如果 API 權限設定不當，或 API 本身存在安全漏洞，可能導致企業系統被入侵或資料被竊取。
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倫理與責任歸屬：
當 AI Agent 造成損害時，責任歸屬問題變得複雜。是 AI 本身負責？還是開發者、使用者或企業主的責任？這需要企業在導入前，建立明確的倫理規範與責任機制。
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過度依賴與技能流失：
企業過度依賴 AI Agent，可能導致員工技能流失，降低企業的創新能力。如何平衡 AI Agent 的使用與員工技能的培養，是企業需要思考的問題。
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成本與維運：
建立與維運 AI Agent 需要投入大量的成本，包括算力資源、開發費用、人力資源等。企業需要評估投資報酬率，確保 AI Agent 能夠帶來實際效益。
降低企業導入 AI Agent 的風險：人機協作是關鍵
確保 AI Agent 的決策透明度與可控性是應用於企業環境中的重要考量，尤其是在需要高可靠性的場景下。以下是幾個確保 Agent 透明度與可控性的方法：
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引入使用者介入和決策點：
強調人機協作，讓員工參與 AI Agent 的決策過程，將 AI Agent 視為輔助工具，而非取代人類。盡可能顯示 AI Agent 的決策邏輯，讓使用者了解其判斷依據，並對 AI Agent 的決策結果進行人工審查，允許使用者在必要時，介入 AI Agent 的決策過程或調整決策結果，提高其最終的正確性。
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記錄 Agent 的執行過程：
建立完善的監控系統，追蹤 AI Agent 的決策過程和行動軌跡，包括中間的思考過程 (Thinking/Reasoning)，以便日後追蹤、除錯和理解 Agent 的行為，定期評估 AI Agent 的效能，並根據上述的記錄進行調整，確保其持續有效。
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建立回饋機制：
AI Agent 在完成任務後，可以根據使用者回饋或預設的標準進行自我評估，如果結果不符合預期，能夠重新嘗試或與使用者互動以獲取更多資訊。
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設計友善的使用者介面和流程：
良好的介面和流程設計能讓使用者更容易理解 Agent 的工作方式，並在需要時進行介入和控制。這些方法共同提升了 Agent 在企業應用中的可靠性和信任度，避免了「黑箱」操作帶來的風險。
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零信任的資安架構：
遵循最小權限原則，僅授予 AI Agent 完成任務所需的最低權限，採用嚴格的身份驗證與授權機制，使用者的身份識別以登入資訊為準，而非使用者自行輸入的資訊，防止 Prompt Injection 的攻擊或未經授權的 API 呼叫。
企業評估AI Agent平台時的關鍵考量：
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彈性 (Flexibility)
處理多種企業場景的能力:
例如涵蓋產、銷、人、發、財等各個領域。應用案例，涵蓋了從人事法規問答、介接HR系統、JIRA問題單生成回答、爬網內容回答、到供應商狀態回報、廠務協助、公文簽核等
類AI Agent應用: 對話式問答即可完成員工的休假
模組化是實現彈性的重要方式:
透過模組化設計，將知識素材引用、機器人管理、跨系統設計介接以及人機介面選擇等功能切分開來。這就像一個中央廚房，企業可以自己決定要提供什麼服務、使用哪些資料、如何處理資料，甚至選擇透過哪些管道呈現。
不綁定特定的技術或單一大語言模型:
好的平台允許使用者自行選擇要用哪一個基礎模型來回答問題。
透過低程式碼或無程式碼的方式設計工具:
可介接企業後台的各種API，這提供了極大的彈性來串接內部及外部服務，以完成特定的任務。例如允許透過拖拉UI的方式來設計
多頻道發布能力:
平台應能輕鬆將機器人發布到如LINE, M+, WeChat, Slack, WhatsApp等常見的溝通管道。
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韌性 (Resilience)
AI技術發展迅速，新的語言模型、多模態能力不斷湧現。平台應具備適應這種技術變革的韌性。這種韌性同樣受益於全模組化架構。當某一塊技術（如特定的語言模型）需要被取代時，模組化的設計使得替換變得更容易，因為各部分是切分開來的。平台不綁定技術的特性也提高了韌性，企業可以根據技術發展和模型表現，自行選擇和替換底層的語言模型。
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安全性 (Security)
企業AI平台需要確保資料和系統的安全，應支援落地部署，無論是在雲端還是地端，需要加入各自的護欄來保障安全。提高 AI的可解釋性也很重要。在來源提及的RAG (Retrieval Augmented Generation) 處理過程中，平台能自動標註答案的來源，清楚顯示是來自管理者上傳的哪一個檔案中的哪一段，這使得問答過程更透明、可追溯。
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AI經驗累積從企業需求做起，刻不容緩
評估企業AI Agent平台時，應重點考察其在處理多樣化場景（彈性）、適應快速技術變革（韌性）以及保障數據和系統安全（安全性）方面的能力。具體的體現包括平台的模組化程度、技術開放性（不綁定特定模型）、介接後台系統的便利性（低碼/無碼腳本設計）、多頻道支援以及資料處理的透明度（如RAG的來源引用）和部署方式。企業應盡早行動累積經驗，但在選擇工具時必須看準這三個關鍵特性，以避免投資風險。
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