目錄

一、Agentic AI 是什麼？從 Gen AI 到 Agentic AI 的關鍵轉變

二、Agentic AI 的四大核心概念

三、Agentic AI 的產業應用案例

四、Agentic AI 的三大科技趨勢

五、Agentic AI與實體 AI 融合

六、Agentic AI 的資安風控

七、Agentic AI 的產業商機

八、企業如何導入Agentic AI

九、Agentic AI常見FAQ

一、Agentic AI 是什麼？從 Gen AI 到 Agentic AI 的轉變

Agentic AI（代理式 AI），即是讓 AI 具備自主行動能力（Agency），Agentic AI 能運用單一或多個 AI Agent 彼此相互協作，自動理解任務目標、拆解規劃步驟、調用工具執行，在減少人為介入下完成工作。

Agentic AI 的核心概念：在授權範圍中，不用等下一步指令，代理式 AI 直接根據目標，評估出最佳行動方案，自己推理、執行並持續修正學習。

例如：鄧白氏D&B採購 AI 助理能自動處理合約與供應商風險，自動追料與確認交期的鼎新 AI 採購分身 、監控設備異常的西門子工業 Agent、完成改票退款的客服代理，都是 Agentic AI 的具體形式。

Gen AI vs Agentic AI

過去兩年，企業熟悉的主要是生成式 AI（Gen AI），如：ChatGPT、Copilot 這類工具，可回答問題、生成內容、整理資料，但運作模式仍呈現一問一答的被動式互動，資料產出後的執行動作，還是需要人來完成。

Agentic AI 則把重心從「生成內容」移到「完成任務」，由助手晉升到代理AI。

簡單來說，生成式 AI 只是輔助大腦，Agentic AI 則是把大腦、手腳與工具箱裝在一起的數位工作者。根據 Deloitte 對 Agentic AI 的定義：可以多步驟任務進行推理、使用工具與 API、並實際採取行動的 AI 系統，與人協同運作。因此企業導入 Agentic AI 的目標，也將從「回答問題」轉變為「正式接手工作」。

二、Agentic AI 的四大核心概念

Agentic AI 的關鍵基礎在於具備自主行動力，而這是依賴一套複雜且多層次的系統架構，典型的代理式 AI 架構包含感知層（Perception）、推理與計畫層（Reasoning & Planning）、執行層（Execution）以及治理層（Governance）。

你的 AI 應用到底是「聊天機器人」還是「數位員工/代理人」？可以用此四大核心概念檢視。

1. 感知（Perception）：代理AI能接收並理解多模態輸入，包括自然語言指令、Email、文件、影像，以及來自 ERP、MES、IoT 感測器的即時數據，這是 Agent 掌握任務脈絡的條件。

2. 規劃與推理（Planning & Reasoning）：代理AI會把模糊目標拆解成可執行的步驟序列，評估不同路徑的取捨，在執行中遇到例外時，也會動態修正計畫。

3. 行動與工具調用（Action & Tool Use）：代理AI系統透過 API、MCP 等介面實際操作企業系統：查資料、開單據、發通知、觸發流程。

4. 記憶與學習（Memory & Learning）：代理AI會記住任務脈絡、累積歷史經驗，並將處理過程沉澱為知識庫，讓 Agent 越用越了解企業的流程與偏好。

圖說：判斷 Agentic AI 成熟度的四大支柱檢視框架。

三、Agentic AI 的產業應用案例

Google Cloud 2026年發布《AI Agent Trends 2026》，在調查全球3,466企業決策者後，高達88%的企業已導入AI Agent並看見明確回報。各項數據顯示，Agentic AI的產業應用在金融、製造與醫療領域都有具體成果，且指標企業正從試點走向全面部署。

延伸閱讀：Google 2026報告：跨國巨頭如何靠AI Agent創造獲利？

金融業：流程協作與合規調查的Agentic AI應用

勞埃德銀行集團（Lloyds Banking Group）：建構「Colleague Super-Agent（同僚超級代理）」。面對複雜的客戶投訴、詐欺調查或信用支持時，AI代理能主動讀取非結構化合約、比對法規庫、排定優先順序，並凍結帳戶或核發補償金。

滙豐銀行（HSBC）：部署「數位調查員」做自動化反洗錢（AML）與 KYC 調查。當系統觸發警示，AI 代理會自主搜尋外部公開負面新聞與法律訴訟紀錄、跨系統撈取關聯交易，將傳統需 2 小時以上的調查流程縮短至少 50% ，合規官僅需審查最終的高風險報告。

智慧製造與供應鏈：多代理與實體 AI 落地

西門子（Siemens）德國埃爾蘭根電子廠：攜手 NVIDIA 推出「工業 AI 作業系統（Industrial AI OS）」。廠區部署「Orchestrator Agent」核心大腦，收到客製化訂單時，AI代理系統會自主召集焊接、組裝、測試等專家代理AI，先在工業元宇宙中完成模擬調整，接著繞過傳統 PLC 編碼流程，直接向實體機器人下達動作指令，製程時間縮短達 50% 以上。

豐田汽車（Toyota）加拿大安大略工廠：透過「機器人即服務（RaaS）」合約，將內部開發的廠務AI代理 Gear Pal 與 Agility Robotics 人形機器人結合。當廠區物流短缺時，AI 代理會自主評估整座工廠的物料優先級，指揮機器人前往特定倉庫搬運、上下料。

百事公司（PepsiCo）美國廠區：啟用西門子「Digital Twin Composer」。面對大量包裝需求，AI 代理能自主在數位孿生系統中調動所有產線配置、動態模擬流體力學，找出最節能、低碳且高效率的升級路徑，經人類經理審查通過後，自動配置全廠區參數。

生技醫藥：Agentic AI醫藥研發應用

英矽智能（Insilico Medicine）：推出自主 AI 代理解決方案「PandaClaw」，模擬資深生物與生物資訊學家推理模式。AI代理能主動讀取海量的多組學（Multi-omics）數據、自主進行靶點（Target）排序篩選，並提供深度的上下文脈絡解讀。更關鍵的是，AI代理系統能與自動化機器人實驗室連動，形成「自主推論、自主實驗、自主修正」的閉環科學研發。

以上這些案例的共同點是：AI 代理不再只是提供建議，而是在人類設定的權限與審查框架下，跨系統完成任務，人的角色從「執行者」轉為「最終決策與監督者」。

四、Agentic AI 的三大科技趨勢

1.多模態代理：AI 看得懂、聽得懂，才能做得了事

AI Agent 要在真實企業場景工作，不能只讀文字，更要能看懂設計圖、單據發票與工單，並理解語音指令、影片與感測數據。

以研發現場為例，工程師未來不必開啟 CAD 逐步操作，只要對著Agentic AI系統說「把這個孔位直徑改成 8mm、圓角加大」，多模態 Agent 就能聽懂語音、讀懂圖面，直接完成修改並留下版本紀錄；在進貨驗收現場，Agentic AI也能以 OCR 辨識手寫單據，自動建單、比對ERP採購單與出貨內容，取代人工逐筆登打。

例如，鼎新推出的的「Agent Space 」上，採購AI代理可以自動比對並生成進貨單，再串接後續入庫與應付款流程。（延伸閱讀：接手80%日常！從請購、採購到進貨　AI自己推進)

多模態能力讓 Agentic AI 從純文字任務，擴大到研發設計、品檢、客服與現場巡檢等實際營運的流程。

2.多代理AI（Multi-Agent）：從單一 Agent 到數位團隊

AI 可以處理很多事，但複雜工作很難只靠一種 AI 完成。KPMG 的季度調查顯示，運用多個 Agent的企業占比在一季內從 9% 翻倍到 18%，顯示企業正從單點自動化走向跨流程的AI代理協作。

根據Gartner等權威機構指出，Agentic AI的發展趨勢將是「複合式AI架構」（Composite AI），也就是整合生成式 AI、機器學習、符號式AI 與 AI 代理技術，更能落實在複雜多樣的企業場景。

同時，Gartner 2026 年提出的《十大策略技術趨勢》，也把多 AI 代理系統（Multiagent Systems）列為十大關鍵趨勢。高度專業的多種職能 Agent 在同一平台上進行協作，將是 Agentic AI 融入企業營運流程的重點。

像鼎新 Agent Space 上的進貨驗收場景：採購 AI 代理以 OCR 辨識單據自動建單、倉管 AI 代理自動比對出貨內容即時預警、品管 AI 代理針對不合格品自動生成驗退單並發信通知供應商。

為什麼 多 Agent 的協作不會重工呢？在 Agentic AI 運作模式中，會由指揮官型 Agent 進行統合，率先拆解目標、調度各職能專家 Agent 分頭執行階段任務，再彙整結果與風險提示，交由人做最終決策。

延伸閱讀：

複合式 AI 崛起：如何打造企業營運的智慧中樞？

Gartner最新十大預測：多代理AI系統為關鍵趨勢　

五、Agentic AI與實體 AI 融合：Agent 走進物理世界

當 Agentic AI 與機器人、自駕載具、工廠設備等實體載具結合，就是實體 AI（Physical AI）。

國際自動化學會（ISA）旗下官方媒體 Automation.com指出，實體 AI 能結合感測、學習與決策能力，在物理環境中自主運作。

Deloitte 調查顯示已有近六成企業使用實體 AI，應用集中在製造、物流與國防領域的機器手臂、自主搬運車與無人機。Gartner 更預測，到 2029 年，AI Agent 從物理環境產生的資料量，將達到所有數位應用總和的 10 倍，涵蓋移動、空間脈絡與代理間互動。

西門子、ABB、羅克韋爾等國際大廠陸續推出虛擬 PLC 與雲化 PLC 方案，透過軟硬體讓控制器承載更複雜的邏輯與更大規模的數據，PLC 算力持續增強，開始擴展對 AI、和通訊處理能力。當 AI 模型直接進駐控制器邊緣，工廠就從「參數超標才告警」的被動反應，走向即時調整製程的閉環自主控制。

對台灣而言，這條「Agentic AI × 實體 AI」需求鏈，正好接上既有的機器人與邊緣運算供應鏈優勢。

延伸閱讀：實體AI大爆發

六、Agentic AI 的資安風控

Agentic AI 最大的價值是自主執行，對企業而言，最大的風險也是自主執行。

OWASP 於 2025 年底發布的 Agentic AI 十大風險，將「代理目標劫持」、「工具濫用」、「身分與權限濫用」列為前三大威脅，其他還包括記憶與上下文毒化、代理間不安全通訊、連鎖故障與失控代理等。

所以，我們要先釐清一觀點：資安風控的本質不是隔離 AI，而是讓它在可控邊界內做事。微軟在零信任框架下的代理系統安全指引，同樣強調將 AI 代理視為可審核、可限制的受控元件來設計。

Agentic AI 四大主要風險

• 權限過大： AI代理取得過多系統權限，一旦被入侵，影響範圍遠超一般帳號被盜。
• 行為不可預期： AI代理可能為了完成目標，採取設計者沒有預期的路徑，做出「合乎指令、不合常理」的操作。
• 供應鏈風險： 第三方、外掛或工具鏈可能暗藏惡意指令。
• 難以追責： 若缺乏完整日誌，事後很難還原AI代理的步驟及釐清行動原因。

因此，我們可以採取以下幾個方法來預防Agentic AI可能風險：獨立身份與最小權限、高風險操作強制人工審核、行為全程監控與稽核、環境隔離、工具鏈審查。

 企業Agentic AI資安防護

企業導入 Agentic AI 最務實的做法，是先用規則與監控層控制 AI，等治理成熟後再逐步放寬自主權。而談到企業資安防護，實務上包含兩個不同層次的命題：一是「守」，確保 AI 代理本身不會成為新的防護破口；二是「攻」，運用 AI Agent 對抗日益頻繁的 AI 攻擊。

▌確保 AI 代理不成為防護破口：

從 OpenClaw「野放龍蝦」的翻車教訓可以看到，缺乏行為邊界與安全沙箱的 AI 代理，可能在未經用戶允許下自行刪除郵件、操作排程，甚至被植入夾帶惡意指令的工具。

因此，企業導入Agentic AI關鍵是，需要有可管控、可追溯、可進行權限邊界約束的 AI 代理運行平台。NVIDIA 發展的 NemoClaw 框架，即展示了四項核心治理機制：代理沙箱隔離、動態最小權限、隱私網關攔截與完整稽核日誌。

延伸閱讀：

從爆紅到失控的野放龍蝦？企業 AI 代理的導入關鍵、負責任 AI 代理國際應用趨勢

▌以 AI 對抗 AI 的主動式防禦：

當駭客利用 AI 發動 24 小時不間斷、自動化變種的滲透攻勢，仍仰賴「人工監控、被動告警」的企業，將面臨防線失效的風險。防禦方必須以相同的速度與規模應戰，例如鼎新的資安 Agent，部署具自主協作與決策能力的「虛擬專家團隊」，讓 AI 代理24小時全天候監測威脅、即時研判並自動應處，以 AI 對抗 AI，落實企業級主動式資安防禦。

一守一攻，前者讓 AI 代理「不出事」，後者讓 AI 代理「上前線」；兩者相輔相成，企業才能真正把 Agentic AI 從資安風險轉化為資安戰力。

延伸閱讀：AI數智分身打造企業資安韌性

七、Agentic AI 的產業商機

Agentic AI 的商機可望沿著模型、平台、工具、資料治理與場域應用一路擴散，特別集中在企業軟體、製造、金融、醫療與資安治理五大領域。

Gartner 與 Mordor Intelligence 預估，Agentic AI 應用在製造與工業自動化領域市場，將從 2025 年 55 億美元成長至 2030 年 167 億美元，CAGR 達 25%，顯示企業投資重點正從「輔助規劃的AI工具」全面轉向「能自動執行的智慧AI代理」。

五大場域的Agentic AI 商機

• 企業軟體： CRM、ERP、客服、協作工具與知識管理平台，將因 Agentic AI 從「記錄與查詢」升級為「可執行工作」的智慧平台。
• 製造業： 排程調度、品質追因、預測維護、供應鏈協調與工廠監控，流程明確且回報高，是代理式AI導入最快的場景。
• 金融業： 風控、理財助理、交易輔助、客服與合規審查，AI代理能大幅提升效率與即時性。
• 醫療照護與生技醫藥： 病歷整理、分流、影像初判、行政流程與照護協調，都有明確AI代理落地案例。
• 資安與治理： 身份治理、稽核與風險控管，將是運用AI代理進行防護的新市場。

台灣受惠AI產應鏈

• 從供應鏈角度看，Agentic AI的發展趨勢讓受惠者不單是 AI 軟體公司。台灣的機會可以沿四條主線布局：
• AI 算力：晶圓代工、先進封裝、AI 伺服器，如台積電、日月光投控、廣達、緯穎。
• AI 連線：高速交換器與光通訊，如智邦、啟碁。
• AI 基礎設施：散熱與電源，如奇鋐、台達電
• AI 應用：企業軟體、資安與系統整合，如精誠、叡揚、趨勢科技。

圖說：因為 AI 應用而受惠的族群及公司。

八、企業如何導入Agentic AI：可追溯、可控制的AI代理運行平台

當許多企業開始評估導入Agentic AI，企業真正需要的不是更多單點 AI 工具，而是一個「可治理、可協作、可追溯」的Agentic AI運行平台，每個AI代理必須有獨立身份與明確權限、每次操作都留下完整軌跡、高風險動作保有人工閘門，出了問題能立即回溯、即時停用。

鼎新數智的「 Agent Space」 正是以此為定位的企業Agentic AI運行，平台採用雙軌架構。

• 個人空間：以個別工作者為核心，擁有個人化AI代理，能在本機持續累積工作習慣與判斷邏輯、資料不上雲。
• 企業空間：以企業職能角色設計AI代理，統管納入企業的知識、流程與權限治理框架，並串接 ERP、BPM、MES 等核心系統，讓既有的企業系統與數據，成為AI代理執行任務時的流程規範。

對企業而言，這代表導入 Agentic AI 不必在「效率」與「失控風險」之間二選一，而是先把治理底座建好，讓 Agentic AI 變成可信任的數位員工，與人類共同協作管理企業。

FAQ

Q1：Agentic AI 是什麼？和生成式 AI 有什麼不同？

Agentic AI（代理式 AI）是能自主拆解目標、規劃步驟、調用工具並跨系統執行任務的 AI 系統。

Agentic AI與生成式 AI 最關鍵的差異是：生成式 AI 負責「回答與生成」，產出後仍靠人執行；Agentic AI 則把推理與行動結合，能自主完成任務。兩者不是對立關係，Agentic AI 通常以生成式 AI 的大型語言模型為推理核心，再加上規劃、工具調用與記憶能力。

Q2：Agentic AI 有哪些企業應用？

金融、製造與生技領域都有指標案例：Lloyds 銀行建構「同僚超級代理」自主處理客訴與詐欺調查；HSBC 的「數位調查員」將反洗錢調查流程縮短 50% 以上；西門子埃爾蘭根電子廠以編排代理指揮實體機器人，新品從設計到量產的時間縮短逾 50%；豐田讓 AI 代理指揮人形機器人調度廠內物流；英矽智能的 PandaClaw 則實現「自主推論、自主實驗、自主修正」的閉環研發。國內如鼎新也推出企業級平台「Agent Space」，運用多職能Agent協作，串聯AI代理、企業系統與人。

企業運用Agentic AI共同點是：AI 在人類設定的權限框架下直接執行任務，人的角色轉為最終決策與監督者，人類也可以限制過程中的介入審核機制。

Q3：企業導入 Agentic AI 該注意什麼風險？

Agentic AI 最大的價值是自主執行，最大的風險也是自主執行。企業端最常見的四大風險則是權限過大、行為不可預期、供應鏈藏惡意指令與難以追責。

防護核心是「讓 AI 在可控邊界內做事」：獨立身份與最小權限、高風險操作強制人工審核、行為全程監控稽核、環境隔離與工具鏈審查，也可導入資安 Agent 以 AI 對抗 AI，建立主動式防禦。

Q4：Agentic AI 的商機在哪？台灣供應鏈誰受惠？

商機沿模型、平台、工具、資料治理與場域應用擴散，集中在企業軟體、製造、金融、醫療與資安治理五大領域。市場預估製造與工業自動化的代理式 AI 市場，2025 至 2030 年將以 25% 年複合成長率從 55 億美元成長至 167 億美元。

台灣可沿四條主線布局：AI 算力（晶圓代工、先進封裝、AI 伺服器）、AI 連線（高速交換器與光通訊）、AI 基礎設施（散熱與電源）、AI 應用（企業軟體、資安與系統整合）。

參考資料：

Microsoft、Intel、PwC、NVIDIA、IBM、自動化新聞網、TechNews、工商時報、iThome