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撰文者：黃子瑞

AI 代理 (AI Agent) 的定義

根據 NVIDIA 的介紹，AI 代理 (AI Agent) 是能夠根據高門檻目標，進行自主推理、規劃並執行複雜任務的進階 AI 系統。它是新一代的數位勞動力，為我們而工作，也與我們共同協作。這些 AI 代理不僅能自動化重複且耗時的工作，也能作為智慧型個人助理，協助個人與組織提升效率。

 

與傳統的生成式 AI 僅依循「用戶提出請求後回應」的模式不同，AI 代理具備自主協作能力，能協調資源、與其他代理合作，並靈活運用各種技術與工具，例如大型語言模型（LLM）、檢索增強生成（RAG）、向量資料庫、API、開發框架與高階程式語言如 Python。

 

這樣的系統也被稱為代理 AI (Agentic AI)，其最大特色在於能夠透過反覆規劃與決策來達成目標。例如，一個被指派建立網站的 AI 代理，能自動完成版面設計、撰寫 HTML 與 CSS、串接後端流程、生成內容與除錯，幾乎不需人為介入。

 

AI 代理的應用場景

AI 代理的應用潛力幾乎無限，從簡單的內容生成到複雜的企業系統整合與資料庫管理都在應用範圍內。

 

✅ 任務執行

執行型代理（如 API 代理）可根據用戶指示，透過預設功能完成任務。

範例：

「幫我撰寫一則社群貼文，用來行銷我們最新上市的產品，記得提到產品現在有綠色款且特價中。」

 

✅ 工作流程最佳化

協助使用者提升操作效率，例如在使用特定應用程式時提供建議、自動操作或最佳使用方式。

範例：

利用 AI 代理與 OODA 策略（觀察、導向、決策、行動循環）最佳化資料中心效能。

 

✅ 資料分析

透過多代理系統擷取與分析資料，執行「擷取與執行」策略。

範例：

「今年公司有幾季現金流為正數？」

 

✅ 客服應用

可 24 小時提供語音或文字客服，並自動連接內部系統解決客戶問題。

範例：

客服機器人能自動連接 CRM 系統，查詢是否符合退費資格，或提交退貨申請。

 

✅ 軟體開發協助

為開發者提供程式碼建議、錯誤修正、摘要 PR、甚至自動生成程式碼。

範例：

GitHub Copilot 即是 AI 代理應用的代表，可協助開發、產生程式碼、管理文件與除錯。

 

✅ 供應鏈管理

透過多代理系統分析即時數據，自動調整庫存與原料採購，並監控市場變動。

範例：

建立多層級代理人架構，各自負責供應鏈不同部分，並彙整數據供主控代理人決策。

 

全球及美國市場 AI 代理的導入現況與未來趨勢

近期 IBM 與 PwC 分別發布了關於企業導入 AI Agent 現況的調查報告，雖然兩者在結果數據上存在顯著差異，但皆呈現出 AI Agent 技術正在企業流程中逐步擴展的趨勢。

根據 IBM Institute for Business Value 與 Oxford Economics 合作進行的《AI Projects to Profits》，這篇於 2025 年 6 月發布的研究針對全球 2,900 位高階主管進行問卷調查。調查結果指出，目前僅有約 3% 的企業工作流程由 AI Agent 技術支援，預期將於 2025 年底前提升至 25%。此外，70% 的受訪者認為 Agentic AI 對其企業未來具有戰略重要性，而 83% 預期 AI Agents 能在 2026 年前提升流程效率與產出。

該研究亦指出，AI 投資已佔企業 IT 支出約 12%，預期至 2026 年將成長至 20%。目前有 64% 的 AI 預算配置於企業核心業務，而採取「AI-first」策略的企業中，已有 52% 的營收成長與 54% 的營運利潤改善被歸因於 AI 導入。主要推動 AI Agent 導入的效益包含：決策優化（69%）、成本降低（67%）、競爭優勢（47%）、員工體驗擴展（44%）與人才留任（42%）。不過，也有顯著比例的受訪者表達對於資料品質（49%）、信任問題（46%）與技能短缺（42%）的顧慮。

相較之下，PwC 於 2025 年 5 月發布的《AI Agent Survey》則聚焦美國市場，調查對象為 308 位企業高階主管。報告指出，已有 79% 的受訪企業採用了某種形式的 AI Agent，其中 17% 表示已全面導入，35% 為廣泛應用，另有 27% 表示目前僅在部分業務中使用。這些企業主要應用 AI Agent 處理例行任務，如資料分析、記錄更新與問題回應，並普遍認為該技術已產生實質效益：66% 表示生產力提升，57% 指出成本降低，55% 認為有助於加快決策速度。

此外，88% 的受訪者預期企業將於未來一年增加 AI 預算，且半數以上企業正積極在客服（57%）、行銷（54%）、資安（53%）等部門擴大導入 AI Agent。然而，僅 45% 的企業正在進行營運模式的全面重構，顯示導入深度尚有進展空間。報告同時指出，網路安全（34%）、成本負擔（34%）與信任問題（28%）是導入上的主要挑戰。

整體而言，兩份報告皆顯示 AI Agent 正在由初期試驗性質逐漸轉向實際業務應用，但企業對其導入深度與技術信任度仍有顯著差異，且在地區、產業、規模等層面呈現不同的發展狀態。

AI Agent 帶動算力需求提升，台灣 AI 伺服器供應鏈持續受惠

與傳統 AI 應用相比，AI Agent 在執行任務時通常需具備更高層次的推理能力、決策邏輯與工具調用功能，這意味著其背後所需的運算資源遠高於單純的語言模型回應。具備「目標導向、自主規劃、持續互動」特性的 AI Agent 系統，常涉及多輪任務分解、長時記憶處理、與外部 API 或工具的協同操作，例如程式碼編輯器、資料庫查詢系統等。這些處理流程不僅需要大規模的語言模型支援，更需額外負擔 GPU 資源密集型的邏輯判斷與多任務並行處理能力。

因此，AI Agent 技術的普及，勢必將顯著推升全球對高效能運算（High Performance Computing, HPC）與資料中心資源的需求。各國政府與企業在 AI 基礎建設上的投入持續擴大，特別是在 AI 專用伺服器、GPU 加速卡、液冷散熱系統與邊緣運算設備等領域快速增長。

台灣作為全球 AI 伺服器供應鏈的關鍵樞紐，持續受惠於這波基礎建設升級潮。從上游的晶片製造（如台積電為輝達 H100、B200 提供先進製程），到中游的伺服器設計與組裝（包含鴻海、廣達、技嘉、華碩、和碩等），再到下游的整機出貨與品牌服務，台灣廠商已具備完整且彈性的硬體製造體系。隨著全球雲端服務商（CSP）、超大規模資料中心（Hyperscalers）與新興 AI 國家政策陸續釋出訂單，台灣供應鏈有望在未來幾年持續成長，進一步鞏固其在全球 AI 生態系中的戰略地位。

 

📌 免責聲明：

本文內容僅供參考與資訊分享之用，旨在說明 AI Agent 定義、應用場景、市場趨勢及產業供應鏈發展，相關資訊係依據已公開資料與產業通用技術理解彙整撰寫，本文所述分析與推論，亦基於目前可得之資料與作者理解，不構成任何投資建議、技術承諾或業務保證。

 

Reference

What are AI Agents? | NVIDIA Glossary

IBM Study: Businesses View AI Agents as Essential, Not Just Experimental

PwC《AI代理調查報告》：近九成企業將增加AI預算組織變革與信任為關鍵