今天是2025年11月30日，星期天，今天是十一月的最後一天，終於結束忙碌的十一月了。我記得十一月初，看到這個月的課表只有三天放假，真的那時候差一點腿軟，不知道自己撐不撐得下去，但是因為教書是自己喜歡的事業，可以跟學員們分享自己對AI的觀念，帶大家做有趣有用的實作，實在是很開心的事情，所以就一直拼下去了，
今天要分享的仍然是當紅的AI代理主題喔，尤其也是我喜歡的麥肯錫顧問公司的研究報告，這一家公司是全球最頂尖的管理顧問公司捏，怎麼可以錯過呢？這一份報告是在11/25公開，標題是 Agentic AI explained: When machines don’t just chat, but act，翻成中文就是說「AI代理不只是跟你聊天，他還會幫你做事」，他談到一些數據和案例情境，讓我們更能夠掌握智能代理 Agentic AI 的機會與風險。
楊老師AI365 - AI不只會聊天還會做事
這篇文章是收錄了麥肯錫在舊金山灣區、倫敦、多倫多三個辦事處的專家學者的見解，三位專家聯手，為我們解釋了智能代理人工智慧，他會如何重塑我們的工作流程、決策的制定，以及人類與機器協作的方式。我覺得這份報告很重要，絕對是我們理解 AI 新浪潮的一定要讀的資料喔。
我整理三個重點，分別是：
- 智能代理從跟你聊天到幫你跑腿。
- 智能代理將法律工作的流程時間砍掉四分之三。
- 工作必須轉型，寫程式的人要懂得監督AI工作。
好的，讓我們先看第一點。Agentic AI正在帶動最新一波的人工智慧浪潮。以前的大型語言模型最多只能跟你聊聊天，或者厲害一點，可以回答你的疑難雜症，幫你總結重點資訊。但是現在，智能代理也就是剛剛說的Agentic AI，或者說AI Agent 已經進化成會動手做事情的AI，他可以獨立執行一些相對複雜的任務、自主觸發工作流程，甚至與其他代理一起合作做事情。
您可能會問説，那以前的軟體也能執行任務啊？麥肯錫專家跟我們說，最大的差異在於可訪問性（accessibility）。以前你可能需要點擊一大堆按鈕，但現在你可以透過 ChatGPT 或類似的體驗，用最自然的對話方式，讓技術去執行複雜的任務，而且不需要點擊任何按鈕。這個系統不僅具備個性化（personalized），還擁有自然的、對話式的語氣，而且「它知道我是誰」。
為了更具體說明這個突破，專家們用房地產的例子讓我們聽懂。以前，傳統的機器學習是這樣子的，你輸入一些房子的數據，譬如說：郵遞區號、幾房幾廳、屋齡幾年），它可以幫你預測房子大概多少錢。如果你將相同的問題來問 Agentic AI，他除了幫你預測房子可以賣多少錢之外，他還會主動問你：「要不要幫你上網去搜尋一些符合這些條件的物件呢？」。如果你說「好」，系統就會自己動手去進行網頁搜索，並為你總結結果。這就很不一樣了，因為他是已經在能夠「在真實世界中幫你做事」的AI系統，無論是幫你收集資訊、進行交易，還是完成比較多步驟的流程。麥肯錫的資深研究員說，他預估可能在兩年內，我們就不會再像現在這樣吹捧 AI 了。這不是因為 AI 不見了，而是因為它就跟網際網路一樣，融入我們每天的生活當中了。
再來，楊老師跟你講第二點。這是在講他驚人的效率的，麥肯錫在多倫多的產品管理高級總監Stephen説，他們有去做一個實驗，與律師團隊合作，教導 AI 代理去執行法務工作流程。結果顯示：透過正確的工程技術和以人為中心的設計，整個工作流程所需的時間從頭到尾減少了四倍。是什麼概念，本來需要一小時完成的事情，現在只要25分鐘就做完了。既然生產力提升這麼多，做得更快、做得更好，那就可以用更低的價格提供服務，競爭力就提升好幾倍了。
另外，他提到另外一個越來越成熟的客戶服務功能，Agentic AI 能扮演非常好的角色，除了最基本的做到，打開公司的客服知識庫來回答問題，更可以採取進一步的行動，例如：為客戶發貨或是啟動退貨機制。AI作為第一線的窗口，遇到比較複雜或者比較難搞的客人或案件，再轉給真人接手處理。
這份報個特別提到一個我以前沒注意到的詞，叫做代理網路 Agentic Mesh 協作模式。他的意思是說，不可能光靠一兩個 Agentic AI 去應付整個企業。公司會需要組織一下，建立出一組「代理網路」Agentic mesh。
這就好像，公司裡面的每一個人都各有不同的專長，未來也會有專業化的 AI 代理：例如規劃代理、客戶互動代理，以及物流供應鏈代理。「代理網格」就是那個技術底層，讓所有這些專業化的代理能夠互相協調和溝通及運作。這樣一來，每個部門不必建構自己的專屬系統，而是共用這個架構，達到效益的最大化。
講到這邊，我們要進入最後一個重點了喔，那就是每個人都要面臨轉型，並且要能承擔風險。既然智能代理可以非常快速，而且用很低成本幫我們完成一些相對簡單的任務。那我們人類要做什麼？以寫程式的工程師來說，本來都是自己寫，現在變成要升級成那個，能將AI寫的程式碼管理得很好的人，那本來是技術主管在管的事情，現在變成工程師要能幫公司把關，在享受速度之餘，管控可能的風險。理解它如何融入整個系統，並確保它符合我們所需要的標準。
專家也提出警告喔，AI代理也不是完美的，他還有很高的不確定性，不會每一次都完美。如果有些任務是可以用一些規則就簡單歸納出來的，其實不要用 AI，殺雞不要用到牛刀。
蝦米，老師你一直在講AI有多好，我還以為AI已經很完美了咧？其實不是
因為Agentic AI還是有一些風險，尤其是是在多個代理互相合作的時候：他還是可能會有幻覺，他在幫我們跟客人互動的時候，還是可能會有偏見或缺乏同理心的毛病，尤其是當多個代理在「代理網路」中互動的時候，可能會出現你在等我，我也在等你，因為時間和步驟的衝突，導致整個工作流程被卡死、然後無法正常運作的風險。
為了有效控制這些風險，企業必須謹慎跨出每一步，有的時候 Go slow to go fast，慢不一定是不好，而且要有以下三點措施佈局，第一是「設置技術防線來持續監控AI產出的東西」，即使是用AI來幫忙監督AI也是可以，第二是「組織跨職能的風險委員會」讓風險、法律和技術團隊聚集在一起，從專案的第一天起就思考控制措施。第三點是「光靠AI還是不行，仍然需要人類你我的最後把關」。
