AI Agent 智慧代理人

AI Agent（智慧代理人）源於對於自動化和智能化需求的日益增加，特別是在數位轉型和大數據時代，企業和個人面臨著海量信息的處理和決策壓力。AI Agent旨在透過機器學習和自然語言處理等技術，幫助用戶更高效地獲取資訊、做出決策，並自動執行重複性任務。

這些智慧代理人不僅能提升工作效率，還能降低人為錯誤，解決傳統工作流程中的瓶頸問題。例如，在客戶服務領域，AI Agent能夠即時回應客戶查詢，減少等待時間；在數據分析方面，它們能快速處理和分析大量數據，提供精準的洞察。總之，AI Agent的出現不僅是技術進步的體現，更是對於未來工作方式的一種重新定義。

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甚麼是AI Agent ?

智慧代理人（AI Agent）是一種軟體程序，旨在完成用戶所指派的任務。

智慧代理人具備自動收集和使用資料的能力，結合多種人工智慧技術，如記憶、規劃、環境感知、工具使用以及遵循安全指導等功能，以獨立執行任務並實現特定目標。

與AIGC（人工智慧生成內容）不同，AIGC僅能根據指令執行單一動作，而AI代理人則能進行獨立決策並採取行動，從而達成預定的目標。只需給予AI代理人明確的目標，它便能從頭到尾處理任務，並直接提供結果。以下是為了能夠滿足段落所需的長度而定義的無意義內文，請自行參酌編排。

  • Gartner高級分析師Tom Coshow指出，組織一直希望能培養高效能團隊、改善跨部門合作及解決問題，AI代理人成為強有力的夥伴，能提供人類無法察覺的事件洞察。
  • 到2028年，AI代理人將佔據33%的企業軟體應用程式。
  • 至少15%的日常工作將由AI代理人自主完成。
  • 超智動化（Hyper Automation）因AI Agent的發展而驅動
甚麼是 Hyper Automation 超智動化?

AI Agent智慧代理人，化自動為智動

AI Agent（智慧代理人）的出現，讓企業不再只是單純的流程自動化，而是透過人工智慧與大數據分析，實現更高層次的智能決策與業務優化。以下是AI Agent的主要特性：

協助開發程式碼

AI Agent 能夠自動化繁瑣的軟體開發過程，從需求分析、代碼生成、錯誤修正到測試部署，均可大幅提升開發效率。透過機器學習和適應性強化學習，AI Agent 不僅能根據歷史開發數據優化程式碼結構，還能進行即時除錯與最佳化建議。這種能力讓開發團隊能夠專注於創新，而不是基礎性或重複性的工作，大幅減少人力成本並加速產品上市時間。

扮演數據中台

AI Agent 作為智能數據中台，能夠串聯異質系統，整合來自 ERP、CRM、IoT、BPM（如 Agentflow）等平台的數據，形成單一數據來源（Single Source of Truth）。透過 AI 技術進行數據清理、比對與分析，不僅能消除數據孤島，還能強化企業的數據治理能力，確保業務決策建立在高品質、即時性的數據基礎上。這樣的智能整合模式，可顯著提升企業營運效率與決策準確性。

具備進階智能

AI Agent 具備強大的數據蒐集與分析能力，可自動擷取來自各種渠道（感測器、數據庫、API、網絡等）的信息，並運用 AI 演算法進行智能判斷與預測。例如，在製造業中，AI Agent 能夠預測機器設備的維護需求，降低停機風險；在金融業中，則能偵測異常交易模式，防範詐欺行為。透過 AI Agent 的深度學習與模式辨識能力，企業能夠提前掌握市場趨勢，做出更具前瞻性的業務規劃。

透過對話呼叫

AI Agent 可整合 NLP（自然語言處理）技術，使其具備流暢的對話能力，支援語音、文字、視覺等多模態交互。企業可將其應用於客服機器人、智慧助理或企業內部的數位員工（如自動化報表查詢、工單處理等），大幅降低人工客服負擔，同時提升用戶體驗。例如，當用戶詢問某項 KPI 指標時，AI Agent 能立即從數據庫中提取資訊，並以圖表或語音解釋，提供直觀且精準的回應。

具文本生成能力

AI Agent 可連接企業內外部知識庫，如 SOP 文件、技術文獻、政策法規等，並運用 NLP 進行自動摘要與文本生成。這不僅能自動產出報告、政策分析、合約摘要，還能基於上下文快速回答員工或客戶的查詢。例如，在法律領域，AI Agent 可根據案件紀錄自動生成合約條款草案，在醫療領域則可根據病患數據生成診療建議，減少人力負擔並提高工作效率。

實現低代碼/零代碼

AI Agent 透過圖形化介面與智能推薦，讓非技術人員也能輕鬆開發應用程式。透過自然語言輸入需求，AI Agent 可自動轉譯為程式碼，甚至直接部署可運行的應用。這種低代碼/零代碼的開發方式，特別適用於企業內部的業務流程自動化（如表單審批、工作流程設計等），讓業務人員能夠快速構建解決方案，而無需依賴 IT 部門，大幅提高企業的敏捷性。

提供個人秘書服務

AI Agent 可作為個人化智能秘書，提供行程提醒、會議摘要、任務管理與資訊彙整等服務。例如，AI Agent 可根據郵件內容自動提取關鍵行動事項，生成待辦清單，並適時提醒用戶執行相關任務。此外，它還可根據用戶的日程安排，智慧推薦最佳會議時間，甚至根據過往開會記錄提供決策建議，讓工作管理更加高效。

探索非結構化內容

除了傳統的結構化數據（如表格、數據庫），AI Agent 亦能處理非結構化內容，如電子郵件、會議記錄、文件、圖像、系統日誌（log）等。透過 AI 技術進行語音轉文字（Speech-to-Text）、光學字符識別（OCR）、情感分析等處理，AI Agent 能夠從大量未整理的資料中提取關鍵信息。例如，在 IT 運維領域，它可以分析系統日誌，預測潛在的系統故障；在市場營銷領域，則可分析社群媒體評論，洞察消費者情緒，為企業提供更深入的市場洞察。

AI Agent與RPA有何不同？

在企業流程自動化的領域中，AI Agent（人工智慧代理）與 RPA（機器人流程自動化） 是兩種常見的技術，但它們的核心能力與應用場景截然不同。AI Agent 更偏向智能決策與動態適應，而 RPA 則擅長規則執行與流程自動化。

雖然 AI Agent 與 RPA 在技術原理與適用場景上有所不同，但兩者並非對立，而是可以互補應用。例如，企業可以使用 RPA 來執行固定的重複性任務，並搭配 AI Agent 來處理智能決策需求，如自動審核、異常偵測或個性化推薦。這樣的組合不僅能提升效率，也能讓企業運營更具智慧化，全面邁向超智動化（Hyper Automation） 的時代。以下比較 AI Agent 與 RPA 的異同：

任務複雜度：智能決策 vs. 規則執行

  • AI Agent 能夠處理高複雜度的任務，具備認知能力，適用於需要推理、決策與動態調整的場景，例如商業規劃、風險評估、客服問答等。
  • RPA 則適合處理固定的、重複性的任務，按照既定規則執行，例如資料輸入、表單處理、報表生成等。

學習能力：自我優化 vs. 靜態執行

  • AI Agent 透過機器學習（ML）和自然語言處理（NLP），可以從數據中持續學習與優化，提高執行效率和準確度。
  • RPA 沒有學習能力，只能按照事先設定的指令與規則執行，當業務流程變更時，需重新調整腳本。

數據處理：多元數據支持 vs. 結構化數據依賴

  • AI Agent 能夠處理 結構化（如數據庫）、半結構化（如 Excel 表格）、以及 非結構化（如文本、圖像、語音）等多種類型的數據，並透過 AI 解析資訊。
  • RPA 主要處理 結構化數據，例如 ERP、CRM 或 Excel 表格內的資料，對於非結構化數據則需要額外的 AI 工具輔助。

決策能力：智能決策 vs. 規則執行

  • AI Agent 具備數據分析與模式識別能力，能夠根據情境自動決策，例如銷售預測、風險偵測等。
  • RPA 只能按照預定義的腳本執行固定流程，無法根據情境變化動態調整。

實施要求：開發與訓練 vs. 直接部署

  • AI Agent 需要較長的開發週期，包括模型訓練、數據整合與系統部署，適合中長期的數位轉型計畫。
  • RPA 的導入相對簡單，透過低代碼/零代碼工具即可快速部署，適合需要立即提升效率的企業流程。

適應性：動態應變 vs. 靜態規則

  • AI Agent 具備高適應性，能夠根據不同情境動態調整策略，處理例外情況，適用於變動性高的業務環境。
  • RPA 適應性較低，當業務流程變更時，需要重新編寫腳本來適應新的規則。

AI Agent與聊天機器人有何不同？

當談到人工智慧應用時，許多人最先接觸到的是聊天機器人（Chatbot）。這些系統透過自然語言處理（NLP）技術，能夠回答問題、提供建議，甚至進行內容生成。然而，當企業希望將 AI 深度整合至業務流程，真正實現「智能自動化」時，聊天機器人卻顯得力不從心。這時，智慧代理人（AI Agent）便成為更強大且更全面的解決方案。

以下從任務執行能力、工具整合性與數據調用範圍等方面，解析 AI Agent 與聊天機器人的關鍵差異。

依賴人工介入 vs. 自主執行任務

聊天機器人 主要依賴被動回應，即用戶輸入問題後，它才提供答案或建議。然而，它無法真正「執行」任務。例如，當用戶查詢報表數據時，聊天機器人只能回傳查詢結果，而無法根據這些數據進一步產生分析報告或決策建議。

AI Agent 則具備更高的自主性，能夠執行完整的任務。例如，在企業內部，AI Agent 可自主分析數據、生成報表，甚至根據趨勢提供決策建議，而無需人工指導每一步操作。它能夠模擬人類的「計劃-執行-檢查-行動（Plan-Do-Check-Act， PDCA）」工作流程，將任務真正落實，而不僅是提供參考資訊。

  • Chatbot：「這是你要的銷售數據報表。」
  • AI Agent：「我已為你分析這些銷售數據，發現產品 A 的銷量呈上升趨勢，建議調整庫存並優化廣告投放。」

無法整合多種工具 vs. 跨系統任務執行

聊天機器人 主要處於單一應用環境，例如企業客服系統、FAQ 回應平台或簡單的內部知識庫。然而，現代企業運作涉及 ERP、CRM、BPM（如 Agentflow）、BI 工具等多種系統，聊天機器人難以串聯這些工具，進行跨系統的業務自動化。

AI Agent 則能夠與多種企業工具整合，並且根據不同情境調用適當的資源。例如，它能夠同時連結數據庫、API 介面，甚至調用低代碼平台來執行更複雜的業務邏輯。這使 AI Agent 能夠在金融、供應鏈、醫療、製造等多個領域發揮更大價值。

  • Chatbot：「請點擊這個連結登入你的 CRM 系統來查看客戶資料。」
  • AI Agent：「我已調用 CRM 系統，為你整理了這位 VIP 客戶的購買歷史，並自動推薦適合的促銷方案。」

資源調用的限制 vs. 企業級數據整合

聊天機器人 的主要限制之一是無法深入企業內部系統，因為它通常沒有足夠的授權來存取 ERP、BPM 或財務系統中的數據。這使得它在業務場景中僅能發揮輔助功能，例如提供 FAQ 回應或基本的資訊查詢，無法真正執行企業級的數據驅動決策。

AI Agent 則強調授權與數據中台（如 Data Lake、企業知識庫）整合，能夠存取並處理結構化與非結構化數據。例如，AI Agent 可自動彙整內部報告、監測系統日誌（log），甚至在金融機構中協助風險評估與詐欺偵測。

  • Chatbot：「請聯絡 IT 部門以獲取最新的財務報告。」
  • AI Agent：「我已從財務系統擷取最新的報表，並生成風險分析摘要供你參考。」

LLM、RAG、AI Agent：從語言理解到自主行動

在當今人工智慧技術快速演進的趨勢下，大型語言模型（LLM, Large Language Model）、檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）與AI Agent成為驅動智慧應用的重要核心。三者雖各有特色，但也能彼此協作，形成更強大的智能系統。

LLM是一種透過大量文本資料訓練而成的深度學習模型，具備強大的語言理解與生成能力。它能夠回答問題、撰寫文章、進行對話，甚至進行推理。然而，LLM的知識基礎固定於訓練時期，對於訓練後的新知識，或非常專業領域的資訊，往往力有未逮。

為了解決這個限制，RAG架構應運而生。RAG將LLM與外部資料庫或搜尋系統結合，在生成回答前先檢索最新、最相關的資料，再由LLM統整並生成答案。這種方式讓模型不僅依靠訓練記憶，還能即時取得新資訊，兼具靈活性與準確性。

進一步地，AI Agent則是在LLM和RAG基礎上，賦予系統目標導向的行為能力。AI Agent不只是單次回答問題，而是能根據任務目標自主規劃步驟、調用各種工具（如檢索系統、API服務、資料分析平台），甚至根據環境變化做出動態決策。AI Agent如同「智慧工作者」，能串聯多種技能與資源，完成更複雜的任務。

  • LLM是理解與生成的語言引擎。
  • RAG為LLM提供即時、精準的知識來源。
  • AI Agent則將LLM與各種工具結合，賦予其主動推進任務的能力。
AI Agent不僅僅是大語言模型的延伸，透過機器學習，AI Agent將能夠不斷優化其性能和決策能力。
AI Agent不僅僅是大語言模型的延伸，透過機器學習，AI Agent將能夠不斷優化其性能和決策能力。

大語言的挑戰

儘管 LLM 展示了強大的語言處理能力，但實際應用中仍面臨以下幾大挑戰：

  1. 答案不夠精準，無法處理業務決策
    LLM 透過統計機率生成答案，但無法驗證其準確性。在許多關鍵業務應用場景（如法律諮詢、財務分析、供應鏈管理等）中，模型的回應缺乏可驗證的邏輯與正確性，這對企業來說是極大的風險。

  2. 訓練語料更新慢，無法即時反映最新資訊
    LLM 的知識庫來自過去訓練時的數據，更新頻率較慢，導致模型無法準確反映即時資訊。例如，在金融市場、產業趨勢分析等需要即時決策的應用中，LLM 無法提供可靠的數據支持。

  3. 缺乏個性化，無法適應企業內部需求
    LLM 在通用知識上表現出色，但對於企業內部專屬流程、系統數據、業務規則等高度客製化的需求，無法有效適應。例如，一家企業的內部工作流程、產品資料庫、客戶關係管理（CRM）系統等，LLM 無法直接存取與應用。

  4. 幻覺問題（Hallucination），生成假資訊或誤判
    LLM 可能會生成毫無依據的錯誤資訊，這對企業的數據可靠性造成威脅。在法務、醫療、財務等高精度領域，這種「幻覺」可能會導致決策失誤，影響企業營運。

  5. 訓練與運行成本高，導入企業應用的門檻高
    LLM 需要大量的計算資源進行訓練與推理，成本高昂。而企業在導入 AI 時，通常需要考量系統的部署成本、維運成本與效能優勢，LLM 目前的架構仍難以完全符合企業需求。

AI Agent的挑戰

AI Agent被期待能在各種場景中扮演自主決策與執行的「智慧工作者」。從理想到落地，AI Agent需要持續技術演進與機制完善。

  1. 目標理解與規劃能力
    目前的AI Agent大多基於LLM，對複雜、多步驟的任務理解還有限。即使能列出步驟，也不一定能正確規劃資源、時間和順序，容易產生「看起來對、實際上錯」的情況。

  2. 工具調用與環境互動
    AI Agent通常需要調用外部API、系統、資料庫等，但目前在工具選擇、錯誤處理（如API失敗或回應異常）上的韌性不足，容易中斷流程或產生錯誤結果。

  3. 記憶與長期上下文管理
    許多任務需要跨時序管理資訊（例如：多次會議記錄整合、長期專案追蹤），但大部分AI Agent只能處理短期記憶，無法有效管理長期、持續變化的狀態資訊。

  4. 可靠性與可解釋性問題
    Agent做出的行動或決策，使用者往往難以理解「為什麼這麼做」，這在企業應用（尤其是財務、醫療、法律等高風險領域）會成為導入障礙。缺乏可追溯性，也增加了出錯的風險。

  5. 安全性與授權控制
    一個可以操作工具與系統的Agent，若無完善的權限管理與安全機制，可能誤操作、洩露資料，甚至成為攻擊入口點。如何限制Agent的行為範圍，並做到適當監控，是重要課題。

  6. 資源消耗與效能瓶頸
    隨著任務複雜度提升，AI Agent需要頻繁檢索、推理、調用外部服務，會大幅增加計算與網路資源需求。如何在效能與智慧之間取得平衡，是實務落地時的重要考量。

  7. 多Agent協作與協調
    未來許多場景（比如企業內部流程自動化）會需要多個Agent協作，但要讓不同Agent彼此理解意圖、協調資源、解決衝突，目前還在初步研究階段。

AI Agent，未來資訊系統的服務型態

AI Agent 不只是單純的聊天機器人，而是具備記憶、決策、規劃與執行能力的智能系統，能夠自動處理複雜任務、優化業務流程、提升決策精準度。不同 AI Agent 在各領域展現出不同的應用價值，企業應根據自身需求，選擇合適的 AI Agent。可以預見，AI Agent是未來資訊系統的服務型態，多數的辦公程式將被AI Agent所取代。

以下是 AI Agent 在不同領域的主要場景：

商業與決策支持

• 市場分析：自動爬取競爭對手資訊、分析產業趨勢，生成市場報告。
• 業務規劃：根據企業目標，自動規劃商業策略並執行相應分析。
• 決策優化：透過大數據分析，幫助管理層做出更精確的業務決策。
• 數位轉型支持：結合 AI 與流程自動化，提升企業營運效率。

企業運營與流程自動化

• HR 自動化：AI Agent 自動篩選履歷、安排面試，提高招聘效率。
• 財務管理：自動處理報銷申請、生成財務報告，減少人工作業。
• 流程異常偵測：自動識別企業流程中的瓶頸點，提供優化建議。
• 供應鏈管理：自動匹配供應商、監控庫存變化，優化物流調度。

內容與知識管理

• 內容創作：自動撰寫部落格文章、新聞稿，提升行銷效率。
• 報告撰寫：根據歷史文件自動生成商業報告。
• 企業知識管理：整合 Google Drive，快速檢索公司內部文件並提供摘要。
• 會議摘要：接受錄音音檔，自動整理會議記錄，生成重點摘要及待辦工作，提高團隊協作效率。

資料分析與數據處理

• Excel 數據分析：自動整理數據、生成可視化報表，提供決策建議。
• 醫療數據管理：自動分析病患記錄，生成診斷報告。
• 銀行業務自動化：處理貸款申請、風險評估，提高審批效率。

智能客服與客戶管理

• 電子商務客服：自動處理客戶查詢、訂單管理、退換貨流程。
• 銷售管理：自動更新 CRM（客戶關係管理系統）、生成客戶分析報告。
• 智能郵件回覆：根據郵件內容自動生成回覆，提高溝通效率。

個人與工作助理

• 行程規劃：根據用戶需求，自動安排會議與日程，優化工作計劃。
• 內容推薦：根據用戶行為分析，自動推薦相關產品或文章。

法律與合規管理

• 法律 AI 助理：分析法律文件，提供即時法規建議，提升律師工作效率。

支撐AI Agent的10大技術

AI Agent 需要自然語言、機器學習、流程管理、記憶系統、RPA、知識圖譜、API 整合與邊緣運算…等10項專業技術，使其能夠自主決策、執行任務，並與各種工具無縫對接，真正實現智慧化運作。開發 AI Agent 需要整合多種技術，以確保其具備 語言理解、任務執行、決策優化 和 自動化處理 的能力。以下是核心技術簡要說明：

1. 自然語言處理（NLP, Natural Language Processing）

  • 大語言模型（LLM, Large Language Model）：GPT、BERT、LLaMA等，能理解並生成自然語言，提高對話能力。
  • 語意分析與意圖識別：透過深度學習解析用戶輸入，識別需求並作出正確回應。
  • 對話管理（Dialog Management）：讓 AI Agent 能夠進行多輪對話，並記住上下文資訊。

2. 機器學習與深度學習（ML/DL, Machine Learning / Deep Learning）

  • 監督學習與非監督學習：訓練 AI 在不同情境下做出最佳決策。
  • 強化學習（Reinforcement Learning）：讓 AI Agent 透過試錯學習最佳行動策略，如 AlphaGo 方式。
  • 知識圖譜（Knowledge Graph）：建立結構化資訊，讓 AI 更理解領域知識，提供準確回應。

3. 流程管理技術（BPM, Business Process Management）

  • 商務流程自動化（Business Workflow Automation）：透過 BPM 平台設計與管理 AI Agent 的任務流程。
  • 流程監控與優化：讓 AI Agent 不僅執行流程，還能自動優化與適應變化。

4. RPA（機器人流程自動化, Robotic Process Automation）

  • 跨系統操作能力：讓 AI Agent 透過 RPA 自動執行重複性任務，如數據輸入、資料比對等。
  • API 調用與自動化腳本：連結 ERP、CRM、HRM、BPM 等企業系統，提升自動化能力。

5. 多模態技術（Multimodal AI）

  • 文本、語音、圖像、影像處理能力：讓 AI Agent 不僅能理解文字，還能處理圖片、影片、聲音等內容。
  • OCR（光學字符識別）：讓 AI Agent 能夠讀取並理解文件、發票、手寫筆記等資料。

6. 記憶與上下文管理（Memory & Context Awareness）

  • 長短期記憶機制：記住過去的對話與操作記錄，提供連貫的互動體驗。
  • 用戶個性化學習：根據歷史數據提供客製化建議與決策支持。

7. 任務規劃與執行（Task Planning & Execution）

  • 自動任務拆解與分配：將複雜目標拆解成可執行步驟，並根據條件適應調整。
  • 多步驟決策與行動：讓 AI 能夠像人類一樣規劃並執行工作流程。

8. 知識管理與檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

  • 即時查詢與知識檢索：結合向量資料庫，使 AI Agent 能夠即時調用內部知識庫，提高回應準確性。
  • 企業知識整合：讓 AI Agent 能夠存取內部文件、政策、專業資料等，提高決策能力。

9. AI Agent 架構與 API 整合

  • 插件與 API 調用：讓 AI Agent 可連接不同系統，如ERP、CRM、IoT 平台等。
  • 軟體即服務（SaaS）：透過雲端部署 AI Agent，提升可擴展性與靈活性。

10. 企業級安全與合規（Security & Compliance）

  • 資料加密與權限管理：確保 AI Agent 存取資料時符合企業資安規範。
  • 身份驗證（Authentication）：使用 SSO、多因素驗證（MFA）等技術，保護企業數據。

多元部署AI Agent，企業協作超智動化

企業已不再滿足於單純的 AI 對話功能，而是希望 AI 能夠深入業務流程、提升決策效率、強化跨部門協作。AI Agent 的多元部署方式正是企業邁向「超智動化（Hyper Automation）」的重要關鍵。

在華苓超智動化方案中，透過靈活的部署模式，AI Agent 可以嵌入企業即時通訊工具、串聯 ERP、CRM 等核心系統、取代傳統 OA 應用，甚至透過 IoT 連接智能設備，成為企業數位化轉型的重要推手。不論是企業管理者、業務團隊、財務人員，甚至 IT 工程師，都能透過 AI Agent 即時獲取數據洞察、優化決策流程，實現更高效的智慧協作。

部署在聊天群組或工作流程中，融入工作情境

AI Agent 可以無縫嵌入企業內部即時通訊軟體與流程關卡，並繼承組織的存取權限，協助用戶進行即時資訊查詢、任務提醒、文件管理等，讓員工在日常工作環境中自然而然地使用 AI Agent，提高工作效率。

在 Lale EIM聊天室中被呼叫

透過 Lale EIM 的智能對話系統，員工可以直接在企業內部通訊平台上輸入指令來呼叫 AI Agent，例如查詢企業規章、調取數據報告、安排會議等。這種部署方式能讓 AI Agent 成為員工的即時助手，提供即時反饋與建議。

取代 IT 開發的 OA 應用，採用低代碼/零代碼方式

傳統的 OA（辦公自動化）系統通常需要 IT 團隊開發與維護，而 AI Agent 則能透過低代碼或零代碼方式快速部署，企業可以根據需求靈活調整其功能，降低技術門檻並提升業務流程自動化程度。

扮演數據中台的角色，整合 ERP、CRM 等企業系統

AI Agent 可作為企業的數據中台，負責整合來自 ERP、CRM等系統的數據，並透過 AI 技術分析資訊、提供決策建議。例如，AI Agent 能根據銷售數據生成即時銷售報告，幫助管理層做出數據驅動的決策。

探索物聯網（IoT），連接智能裝置

透過 IoT 技術，AI Agent 可以連接企業內部的智能設備，例如智慧工廠的感測器、物流監控系統等。AI Agent 不僅能收集設備數據，還能進行異常監測與預測維護，提高設備運行效率，降低運營成本。

包裝成Web Service，供工程師在程式開發時呼叫

AI Agent 可被封裝成 Web Service（網路服務 API），提供開發人員在各類應用程式中調用。例如，開發人員可以使用 AI Agent API 來自動分析文件、翻譯語言、處理數據等，讓企業內部的 IT 開發更加靈活高效。

包裝成微服務（Micro Service），在 Lale平台啟動

透過微服務架構，AI Agent 可以部署在 Lale平台中，按需調用。這種架構使得 AI Agent 能夠模組化運行，讓不同部門可以根據業務需求選擇合適的 AI Agent，並確保系統的可擴展性與靈活性。

包裝成行動 APP，從手機桌面啟動

將 AI Agent 打包成獨立的行動應用程式，讓使用者能夠隨時隨地在手機上啟動 AI Agent。例如，企業管理者可以透過 AI Agent APP 查詢即時財務報表、核准請款單據，或讓銷售人員快速存取客戶資訊，提高業務靈活度。

呼叫Docpedia、UniPoral、Comxper 等管理系統

AI Agent 能夠與Docpedia（文件管理系統）、UniPortal（企業入口網站）或Comxper（合規管理系統）進行整合，提供更智慧的搜尋、文件管理、流程優化等功能。例如，員工可以詢問 AI Agent 找出最新的產品規範或市場分析報告，提高知識存取的便利性。

以多個 AI Agent 組成一個主題服務

企業可以根據不同的應用場景，將多個 AI Agent 組合成一個完整的主題服務。例如，財務 AI Agent 負責財務數據處理，法務 AI Agent 負責法規分析，行銷 AI Agent 負責市場趨勢分析，這些 AI Agent 共同運作，提供更完整的解決方案。

向數位儀表板推送報表或訊息

AI Agent 可將分析結果或關鍵業務資訊推送到的iDashboard（數位儀表板）上，讓管理者可以透過視覺化的數據監控企業營運狀況。例如，AI Agent 可以即時推送庫存異常預警、銷售趨勢分析等，幫助企業快速應對市場變化。

上架至企業APP平台，開放給員工訂閱使用

企業可以讓 AI Agent 以「訂閱服務」的方式開放給員工使用，讓每位員工根據自己的需求靈活調用 AI Agent 來完成特定任務。例如，員工可以使用 AI Agent 自動撰寫會議記錄、安排差旅行程、處理報銷單據等，提升個人工作效率。

擁抱 AI Agent，驅動智能化時代

大語言模型只是 AI 發展的開端，AI Agent 才是真正能夠驅動企業數位轉型的核心技術。AI Agent 具備記憶、決策、規劃與執行能力，能夠超越 LLM 的局限，成為企業智能化運營的關鍵工具。未來，企業應積極導入 AI Agent，與現有 IT 系統整合，打造高效、智能的業務流程，真正迎接 AI 驅動的數位化時代。那麼，企業該如何擁抱 AI Agent?

1. 建立 AI 驅動的業務架構
企業需要重新思考 IT 架構，將AI Agent + 超智動化技術（RPA、流程管理、即時通訊等）深度整合，打造智能化業務平台。

2. 強化數據治理，讓 AI Agent 發揮最大價值
AI Agent 的運行需要高品質數據支持，企業應建立完善的數據標準、存取權限與安全機制，確保 AI 能夠提供精準決策。

3. 培養 AI 應用人才，提升數位轉型競爭力
企業應積極培養內部 AI 應用人才，提升組織數位能力，確保 AI Agent 能夠與企業戰略緊密結合。