新一代 AI 代理已能代表組織做出判斷、觸發行動，甚至直接存取系統與資料。對企業而言，這不僅是效率工具的升級，更是一場牽動治理、安全與組織結構的深層轉變。問題在於，多數企業的準備速度明顯落後於技術演進。當 AI 代理開始被視為「數位員工」，能夠自動完成任務時，許多原本被忽略的結構性風險與錯誤也同步被放大。
早在 2024 年初，人工智慧權威吳恩達（Andrew Ng）就曾將 AI 代理列為最值得關注的 AI 發展趨勢之一。經過一年多的時間，AI 代理從紙上理論轉為行銷熱詞，並開始在部分應用場景中落地。AI 代理指的是具備自主運作能力（autonomous）、無需人類介入的人工智慧系統。只要人類下達指令，AI 代理便能感知環境狀況，解讀指令內容；若指令本身複雜，代理能拆解任務、制定計劃與行動方案，並著手執行。
然而，專家提醒企業，在導入 AI 代理時，最致命的風險並非來自模型選型或技術成熟度，而是過早放權、過度自動化，以及治理、資料與人力準備的缺失。
從聊天機器人到可行動代理的風險誤判
第一個普遍存在的誤判是將AI代理視為聊天機器人的進階版。表面上兩者同樣建立在大型語言模型之上能以自然語言互動,但實質差異在於AI代理不只回應資訊而是具備規劃與執行能力能夠連接第三方服務調用API完成多步驟任務。這個差異一旦被忽略風險等級就會被嚴重低估,聊天機器人頂多回錯資訊但一個被賦予行動權限的代理可能直接發起交易修改紀錄甚至干預整個流程。
不少企業在尚未定義清楚代理角色權限與審批流程前就讓其介入客服退款採購帳務或內部系統操作,結果導致過度部署應用失控。正因如此越來越多企業開始回頭檢視自身的人工智慧政策是否涵蓋「可行動代理」這種新型系統,並嘗試在身分與存取管理IAM中為代理定義清楚的角色權限邊界與核准機制,而非沿用過去針對模型或工具的管理邏輯。
前OpenAI研究科學家Lilian Weng在文章中詳細探討由大型語言模型驅動的自主代理系統應該具備哪些能力。她認為AI代理是以LLM為運算大腦有著規劃能力planning skills具備記憶力memory並且有辦法調用工具tool use因此能處理更廣泛的通用型問題general problem的AI。對比過往只能應對專門領域的人工智慧AI代理的實力更為強大。
過度自動化與錯置信任的失誤
第二個錯誤來自對完全自主的過度期待。研究顯示目前由人類與AI代理組成的人機混合團隊在準確性與穩定性上仍明顯優於全自動代理系統。然而在實務中不少企業為了追求效率急於讓代理「全權負責」反而忽略其決策品質仍高度仰賴人類校正。當AI代理缺乏人工監督與回饋機制其底層模型的幻覺問題與推理偏誤往往會在自動化流程中被快速放大。
錯誤不僅無法即時被發現還可能透過流程串接形成連鎖反應。這也是為什麼愈來愈多組織在風險管理框架中開始單獨標示「代理型AI」的風險類別。若缺乏對每一個代理用例的風險可視性AI代理反而會成為組織內部最難被理解也最難被控管的黑盒子。
聯發科技人工智慧暨數據工程處副處長楊建洲分享要賦予AI代理多少彈性和自由度是他所在團隊內部也在討論的事。以達哥團隊來說會預先定義好「Agentic Workflow」代理工作流程讓AI代理能夠知道自己要執行哪些任務。楊建洲以日本旅遊為例事先定好的重要行動就是訂機票訂飯店和租車,「我們會把流程flow定義好一定就只做這三件事」。至於AI代理的推理與反思等能力則可以用在個人化上例如使用者荷包很厚就能訂價位較高的機票。
資料安全基礎不足放大風險
第三個關鍵誤區在於資料與安全準備的落差。市場分析指出未來數年內將有大量企業AI專案因資料不具備「代理可用性」而中止。多數企業的資料仍高度分散於不同系統缺乏一致結構與可被機器理解的索引方式使AI代理即便具備推理能力也難以建立可靠的工作流程。
更棘手的是安全風險。與僅處理資訊的AI應用不同AI代理往往具備系統存取權能以「虛擬員工」身分行事。一旦遭到提示注入權限濫用或憑證外洩影響範圍將遠超傳統AI。這也迫使企業重新檢視零信任原則是否真正落實到代理身上包括輸入與輸出防護第三方代理與內部資源的互動限制以及行為稽核與異常偵測機制。
在監管層面隨著GDPR產業別法規與各國AI專法逐步成形完全自動化決策的合法性與可解釋性也正成為企業必須提前面對的問題。許多組織選擇採取保守策略預設人工監督資料保護與公平性將成為基本要求以避免未來付出高昂的合規調整成本。
人力與組織文化衝擊不容忽視
除了技術與治理最後一個經常被低估的錯誤是忽視AI代理對人力與組織文化的衝擊。AI代理帶來的並非單純的效率提升而是工作責任與決策權的重新分配。當企業未清楚說明代理將負責哪些任務人類角色如何轉變員工的不安與抗拒便會迅速累積。調查顯示對被AI取代的焦慮已開始影響員工對企業決策的信任程度,若企業在推動代理時缺乏溝通與轉型設計即使技術部署成功也可能因文化摩擦而削弱整體成效。
這也是為什麼愈來愈多組織在代理試點階段開始同步盤點內部是否具備AI安全威脅建模與治理能力並補齊相關技能落差而非只投資技術本身。橡子園太平洋基金合夥人吳德威表示只要是認真打造品牌的企業做法上一定較為保守,當AI代理直接面對客戶時即便有能力自由對話但目前還是會加上人工檢查,「只要出錯一次就會影響品牌客戶的信任感」。
AI代理真正考驗組織治理韌性
綜合來看企業在導入AI代理時最致命的風險並不來自模型選型或技術成熟度而是過早放權過度自動化以及治理資料與人力準備的缺位。AI代理真正考驗的從來不是「能不能做」而是組織是否具備在錯誤發生時承受後果即時修正的制度韌性。當企業將代理視為即插即用的效率工具而非需要全生命週期管理的基礎設施時生產力往往還未被放大風險就已先行累積。
對決策者而言關鍵問題已轉變為在什麼條件下權限才適合交給AI。在價值釋放之前先補齊治理架構資料品質與人力準備AI代理才可能成為組織的長期助力。吳恩達在二○二五年三月訪台時向媒體分享AI代理在一些迭代性的工作流程上確實已經展現出效果例如醫療診斷審核法律文件等領域就有成功案例,「我認為它Agent不只是個概念而是正在逐步落地的創新方向」。
然而這種落地需要建立在完善的治理基礎之上。企業必須認知到AI代理不是萬能工具而是需要審慎管理的系統,從角色定義權限控制到人工監督機制從資料準備到安全防護每個環節都不容忽視。只有在這些基礎建設完備的前提下AI代理才能真正發揮其潛力成為企業數位轉型的助力而非隱形的風險來源。
