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：
- AI 是什麼？
- Agent 是什麼？
- 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。
