AI vs. Agent:企業真正需要的是能「做事」的 AI Agent,而非單純聊天機器人

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘

一、為什麼要寫這篇文章?

現在滿街都是 AI:

  • 「我們加了 AI 功能」
  • 「這是 AI 應用」
  • 「我們的產品內建 GPT-4」

但很多人其實沒弄清楚:AI ≠ Agent。

尤其在企業缺工、缺人才、想提效的狀況下,如果你不清楚這個差異,就容易選錯工具、投錯資源,最後導致結果不如預期。

今天這篇文章就是希望講清楚:

  1. AI 是什麼?
  2. Agent 是什麼?
  3. 為什麼真正能幫你解決問題的,不是 AI,而是 Agent(甚至是 AI Agent)?

二、AI 是什麼?一句話定義:「大腦,但沒有手腳」

AI(Artificial Intelligence)泛指模擬人類智慧的演算法。而今天我們談的 AI,幾乎都指大型語言模型(LLM),如 ChatGPT、Claude、Gemini 等。

它們擅長:

  • 文字理解與生成
  • 知識總結與推理
  • 對話與語境維持

但你要它:

  • 幫你寄 Email
  • 開啟 ERP 系統查庫存
  • 整理 Excel 並製成圖表

它做不到。因為它沒有手腳、沒有任務流程,也沒有和其他工具串接的能力。

想像一個超聰明的人,坐在沙發上能跟你對話,但沒辦法替你完成任何實際任務。

這就是沒有 Agent 的 AI。

三、什麼是 Agent?一句話定義:「能幫你做事的行動執行器」

Agent 是一種系統架構,具備以下流程:

接收任務 → 拆解步驟 → 調用工具 → 執行任務 → 回報結果

Agent 可以有 AI,也可以沒有 AI。

以下是幾個常見的例子:

  • ChatGPT:有 AI,沒有 Agent。它能理解語意,但無法行動或調用系統資源。
  • RPA(機器流程自動化):沒有 AI,但算是一種 Agent。可以按預設流程執行任務,但不具備語意理解能力。
  • AutoGPT、LangChain Agent 等:有 AI,也有 Agent 架構。能理解指令、自主規劃、執行跨系統任務。

✅ 有 AI 又是 Agent 的系統,就是所謂的 "AI Agent" —— 能理解語意、規劃任務、完成工作。

四、為什麼企業真正需要的是「Agent」?

因為企業不是缺聊天機器人,而是缺可以把事做完的人。

  • AI 模型 = 認知力(懂語意、會推理)
  • Agent 架構 = 行動力(懂流程、會執行)

真正能產生績效的,是「任務完成」,而不是「回覆漂亮」。

尤其在企業缺工、流程繁瑣的背景下,如果 AI 無法調用內部系統與工具,無法完成任務,那它就是一個只能聊天的顧問,不是能上場的助理。

五、Agent 是生成式 AI 才有的概念嗎?不是!

早在生成式 AI 流行前,企業就有 Workflow、SOP、RPA 等自動化流程。這些都是一種「非 AI 的 Agent」:

  • 能執行固定任務(如資料搬移、系統登入、排程匯出)
  • 但無法理解語意、無法動態調整流程

也就是說,Workflow Agent ≠ AI Agent

以下是兩種 Agent 的比較:

【Workflow Agent】

  • 驅動方式:基於規則與流程的固定架構
  • 優勢:穩定、可控、可預期
  • 限制:無法理解語意,缺乏彈性,容易卡關

【AI Agent】

  • 驅動方式:大型語言模型 + 工具串接
  • 優勢:高彈性、能處理模糊任務、可自我調整
  • 限制:需要設計錯誤處理與安全控制機制

有了 AI,Agent 就從執行器進化成策略決策者 —— 能聽懂人話、能動態規劃、能跨系統執行。

六、你該記住的總結是:

AI 是大腦,Agent 是行動。

沒有 Agent 的 AI,只是聊天機器;

沒有 AI 的 Agent,只是自動流程;

真正能提升生產力的,是「AI × Agent」的結合 —— 理解語意又能完成任務的行動系統。

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李蓓儒|在光裡自成風景
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「每天拆解一個問題、實驗一個行動,讓自己向更清晰、更可靠的方向前進。」
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