在過去工業 4.0 精神下，「智慧製造」的重點在於透過IoT技術讓數據可視化。

隨著AI Agent（又叫AI代理人、智能體等）技術成熟，製造業迎來一個新的時代—從「智慧工廠」進入「認知工廠」。

AI 不再只是被動顯示數據的儀表板，而是具備推理、決策甚至自主執行能力的「數位員工」，協助人員從繁瑣工作中解放能力，角色從「執行者」升級為「指揮官」。

2026年企業如何透過AI應用，來化解 已知 和 未知 的問題、穩定毛利，甚至開拓新市場呢？

三分鐘，即可取得為「個別企業」，完全「量身訂做」的《產業落點分析》，找出你2026年的缺口與風險 ！

AI Agent 讓 智慧工廠 變為 認知工廠 的質變

AI Agent 的核心能力在於「推理與協調」。在認知工廠中，AI Agent 不僅能處理單一任務（如檢測瑕疵），還能跨系統協調（如採購、生產、物流同步）。

傳統的自動化是「自動執行規則」，AI Agent 讓工廠從單純的「智慧化」升級為具備自適應能力的「認知化」。可以從AI Agent 推理、協調與執行三個層面看出不同：

▌推理與規劃

利用大型語言模型（LLM）分析結構化與非結構化（如客戶訂單、維修手冊等）數據，找出根本原因並規劃解決路徑。

▌從孤島到協調

AI Agent 透過MCP技術，能整合 IT/OT（例如 設備機台、機械手臂、AGV 與 ERP、MES 等） 數據，協調複雜的生產製造中各流程多個不同能力的AI Agent完成任務。

▌從自動化到自主化

不再被動等待，在獲得人員的授權後，AI Agent主動提出建議或執行任務，像是修改機器參數、發送採購訂單或調整排程。

即刻獲取專屬 2026 《企業落點分析》，預見風險、補齊成長缺口。

人類從「執行者」到「指揮官」的角色轉化

過去「智慧工廠」人機互動（human–computer interaction，HCI）較為單一。

在「認知工廠」中，AI Agent 能力提升，人員的角色也升級，此時的人機協作（Human-Robot Collaboration, HRC），又稱為「人與機器互動」（human machine interface），也代表一線員工從「執行者」 轉型為 負責「協調或監督者」的指揮官。

▌過去： 員工花費大量時間在數據搬運、監控螢幕、手動調整參數。

▌現在： 員工定義目標、審核 AI 的建議、處理例外狀況，並將釋放出的時間，投入到高價值的工藝改進與人員輔導上。

3分鐘，即可取得為「個別企業」，完全「量身訂做」的《產業落點分析》，找出你2026年的缺口與風險 ！

人與 AI Agent 的 人機協作模式

AI的商業應用最難在「效率」與「安全」之間取得平衡。所以在追求自動化和AI效益的同時，應該要讓人員能掌握最終控制權、價值判斷以及對異常狀況的應變等能力及權利，以維持企業營運的韌性與信任，達到「人類參與循環流程/人在迴路中」（Human-In-The-Loop，HITL），才能完整實現「負責任的 AI」（Responsible AI）。

在智慧製造與認知工廠中，人和AI要能透過「治理與協作機制」進行合作。以下「人 與 AI Agent 人機協作 角色矩陣」說明，在「決策風險」與「決策複雜度」兩種維度下，人員與AI各應該扮演什麼角色，以取得商業上最安全且有效益的協作模式。

A. 高風險：防止高代價錯誤

決策的後果風險較高，人必須掌握最終的決定權或驗證權，AI 不能單獨行動。

▌AI 作為顧問 (AI as an advisor)

適用條件：高風險、中複雜度。

．人的角色： 最終決策者。人類依據 AI Agent 提供的資訊來做決定。

．AI Agent 的協助： 提供數據洞察與分析，但不直接參與決策過程。

．應用情境： AI Agent 負責分析並提出「該怎麼做」的建議，最終是否執行、如何執行，由人員依據現場狀況做決定。

▌AI 作為協作者 (AI as a collaborator)

適用條件： 高風險、低等複雜度。

．人的角色： 驗證者。人類負責驗證AI推薦選項的可行性與安全性，確認無誤後，AI Agent 才能執行。

．AI Agent 的協助： 建議選項，與人類共同合作完成目標。

．應用案例：為維持高品質，AI Agent 會根據 SCADA 和實驗室數據，動態建議機器參數調整（如溫度、速度），後並由人員必須確認AI 的建議後，指令才會發送到機器。

B. 中風險：提升效率

風險尚可控，AI 獲得部分執行權限，人的角色轉變為管理例外狀況、設置參數或緊密監控，作為安全網防線。

▌AI 輔助參數設定/可覆蓋 (AI override possible)

適用條件： 中等風險、高複雜度。

．人的角色： 干預者。人類作為安全防線，保留隨時覆蓋或修正 AI Agent 設定的權力。

．AI Agent的協助： 協助進行進階設定。

．應用情境： 人員檢查並確認所有 AI 建議的參數，並可隨時覆蓋AI Agent 建議的權力，以確保品質。

▌有條件自主 (Conditional autonomy)

適用條件： 中等風險、中等複雜度。

．人的角色： 例外管理者。人員只需在出現異常情況時進行審查。

．AI Agent的協助： 自主執行任務，在特定條件下（超出預設條件或信心不足的情況），會將控制權交還給人員進行審查與處理。

．應用案例： AI Agent 自動執行任務，人員透過監控流程或動作，但除非發生異常，人員無需頻繁介入。

▌AI 作為助手 (AI as an assistant)

適用條件： 中等風險、低等複雜度。

．人的角色： 任務執行者。風險主要由執行任務的人類承擔，AI agent 僅提供行政或資訊支援。

．AI Agent 的協助： 支援任務執行，但不做任何決定。

．應用案例：  自動化重複性行政工作，像是整理會議記錄、數據收集、報告或單據生成等， 例如鼎新的生單助理。

C. 低風險：輔助管理

決策風險較低，人的角色是監督整體運行或作為主要執行者，AI 被賦予更多自主權或僅作支援。

▌AI 作為操作員 (Al as an operator)

適用條件： 低等風險、高複雜度。

．人的角色： 監督者。

．AI Agent 的協助： AI agent能獨立運行操作，不需要人類持續干預。

．應用案例：AI agent能自我組織並優化焊接路徑，將coding時間從 16 小時縮短至 1 小時，人員僅需定義標準，並最終進行審查和驗收。

▌AI 作為執行者 (Al as an executor)

適用條件： 低等風險、中複雜度。

．人的角色： 緊密監控者。

．AI Agent 的協助： AI agent 在人類的密切監視下做出決策。人類不一定每一步都介入，但需保持高度關注以便隨時介入。

．應用案例：AI agent自動監控 80 台設備生產數據，適時發送分析數據，或馬上提供緊急問題給主管，人員隨時可介入糾正。

安全和信任是人機協作的基礎

「智慧工廠」追求的是自動化，「認知工廠」更強調人類的智慧。

導入 AI Agent 的終極目標，是「賦能」而非「無人化」。透過明確定義人員和 AI agent在不同風險情境下的角色（助手、執行者或協作者），能讓人類員工從數據搬運的執行者，轉身為決策或賦能的指揮官。

企業唯有建立清晰的人機權責治理，才能真正釋放 人員和 AI Agent 的潛力，讓工廠不僅更聰明，也更具韌性。

參考資料：AI Agent 是什麼？ 、WEF 、WEF、WEF、google、IEEEE、Human-Computer Interaction、HRC 、勞動部