此篇文章深入探討了AI Agent（代理型AI）的崛起，並預測在2025年將成為企業AI應用中的關鍵趨勢。根據Gartner的預測，到2028年，15%的日常決策任務將由AI Agent處理。隨著生成式AI（Generative AI）及大型語言模型（LLM）的推理、決策及自主行動能力不斷提升，企業對AI應用的需求也隨之增加，推動了AI Agent的發展。
作者解釋了AI Agent的基本概念。AI Agent是一種能夠自主感知、決策和執行任務的AI應用，無需人工干預。它擁有四大關鍵能力：推理、行動、記憶與檢索，以及學習與反思。這些能力使AI Agent在執行任務過程中能夠進行動態調整並不斷優化表現，與傳統AI模型相比，它的自主性和學習能力更為突出。
進一步介紹了打造一個成熟AI Agent所需的五大要素：
- 資料來源與整合：AI Agent需要能夠接入各種資料來源，並透過不同技術進行整合，以便運行所需的資料。
- 意圖辨識與決策制定：AI Agent必須理解使用者的意圖，並基於目標和約束條件做出最佳決策。
- 記憶與上下文管理：AI Agent需要記住過去的互動和資訊，從而提高應答準確度。
- 回饋迴圈與自我改進：AI Agent透過不斷的反饋學習，優化自身的決策和行動。
- 動態任務協調：AI Agent能夠協同多個工具和Agent進行多任務處理，確保任務完成。
市場上已有的AI Agent產品，其中包括：
- UiPath的Autopilot，旨在提高生產力，並能將文字描述自動轉換為RPA流程。
- Microsoft的Copilot Studio，允許無需大量程式碼即可建立AI Agent，並與Microsoft 365應用程式協同工作。
- OpenAI的Operator，一款可以自動執行瀏覽器任務的AI Agent。
- Google的Agentspace，提供企業定制化的AI Agent平台，結合多模態輔助技術。
- Salesforce的Agentforce，專為企業服務領域設計，協助提供個性化的客戶支持。
- GitHub Copilot的Agent mode，提供自動化程式碼生成及錯誤修復。
這些技術和產品展示了AI Agent如何在不同領域發揮作用，並促進企業的自動化和數位化轉型。
文章還討論了AI Agent的未來發展趨勢，主要依賴兩項技術的成熟：LLM的推理能力和RAG（檢索增強生成）技術的應用。LLM能使AI Agent進行自主推理，而RAG則能讓AI Agent即時更新數據，提升生成式AI的應用精度。
然而，儘管市場前景廣闊，AI Agent仍面臨數個挑戰，包括：
- 安全性與合規性：AI Agent的自主性要求其決策過程必須具備高安全性，並遵守相關法規，特別是在金融和醫療等高監管行業。
- 可信度與可靠性：由於AI Agent自主決策，如何保證其準確性和減少偏誤是未來發展的關鍵。
- 整合成本與挑戰：AI Agent的實施需要涉及多個系統、資料庫和工具的整合，這將帶來相當高的前期投入。
本文指出，為了迎接AI Agent的發展，企業需要進行相應的人才培訓和技術整合。特別是員工應該學會「除錯」AI系統，這不僅是提升AI精確度的關鍵技能，也有助於確保系統穩定運行。Aiworks強調，企業應該積極投資於AI自動化人才的賦能計劃，並逐步建立起能夠處理多樣化AI需求的團隊。
同時，Orchestration（編排與協調）在AI Agent的實施中也至關重要。它不僅是一項技術問題，更關係到企業的整體戰略與文化，能幫助企業順利實現AI和自動化策略。
最後，總結了AI Agent的興起及其對企業未來運營的深遠影響。隨著技術的不斷發展，AI Agent將不僅是輔助工具，而是企業核心驅動力的一部分。企業如果不及時採取行動，將可能錯失未來的競爭優勢。
