Agentic AI引領企業轉型 聚焦智慧共創與產業升級
- 鄭茨云／DIGITIMES企劃
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隨著大型語言模型演進、運算效能飛躍、多模態技術日趨成熟，生成式AI不僅能強化整體營運效率，更加速智慧製造、精準醫療、金融科技等關鍵產業的革新，推動嶄新商業模式與價值創造。DIGITIMES日前舉辦「智慧共創AI永續–串聯產業生態，推動價值轉型升級」生成式AI技術大會，邀請多位專家到場分享最新資訊，協助台灣產業掌握最新技術與趨勢。
DIGITIMES暨IC之音董事長黃欽勇表示，2026年AI和半導體依然是最重要的關鍵議題，在全球積極發展AI技術浪潮下，台灣能否勝出關鍵在於是否可善用在全球半導體製造的獨特優勢和「無害夥伴」的國際定位，並將過往製造思維轉變為強調「共創」與「差異化」的策略性角色。尤其政府或產業依然需要大力投資在資料研究與新興AI應用，才能在AI時代中取得有利地位。
聯發科技企業策略與前瞻技術資深處長梁伯嵩指出，近來最熱門的AI代理（AI Agent），是以大語言模型為核心，並賦予記憶能力、規劃能力、工具使用、以及執行各種行動的能力而成。這代表AI不再僅是單純的回答問題，而是能夠像專業人士一樣，利用工具、制定計畫並付諸實踐。
現今AI代理並可透過推論時期運算，具備多輪思考與自我驗證能力，大幅提升其數學能力和邏輯推理表現。在未來並可透過大量AI代理的合作，形成基於人工智慧的生態體系（AI-based Ecosystem），提供更成熟的智慧能力，創造更多元便捷的AI功能，提升人類社會整體的生產力。
AI代理人位居2025十大新興科技首位 解決80%常見問題
AI代理人具備獨立執行複雜任務的能力，如自主分析目標、規劃步驟、甚至與外部環境互動，進而來完成多個任務，儼然成為目前最受關注的AI應用。因此，Gartner不僅將AI代理人列為2025十大新興科技首位，且預測2029年將在無需人工干預的情況下，自主解決80%常見客戶服務問題，從而將營運成本降低30%。
台達研究院研發副理陳鴻元指出，儘管大型語言模型（LLM）能力強大且擅長回答問題，但都是基於網路上的公開資料進行學習和回答，卻無法回答企業內部的專有規則或知識性問題。
所以我們在打造CHEK企業級知識管理系統時，即運用「RAG」技術透過「資料檢索 + LLM」結合，讓模型能引用外部知識庫回答問題，提升準確性、可解釋性，並降低幻覺風險。最終，CHEK順利克服通用LLM限制並處理企業資料的複雜性，達成將AI應用於內部知識管理的目標。
「台灣製造業大多以OEM/ODM業務為主，通常將不同客戶資料存放在共同的，AI技術可幫助企業辨識互相衝突或不允許引用的資料。事實上，AI可在製造和設計領域扮演數位智慧助理，在能處理重複性的任務之外，更能深入分析複雜資料、預測潛在問題、加速創新設計，並確保敏感資料的安全。」參數科技台灣資深解決方案顧問經理郭育良解釋：「參數科技也已經將AI技術融入3D設計和設計資料管理等產品之中，提供3D設計中的虛擬化與模擬化功能，是台灣企業不可或缺的理想方案。」
Agentic AI崛起 三大關鍵技術加持
近幾年Agentic AI能快速在企業中落地，主要歸因於「模型的成熟」、「工具的發展」、「框架的成熟」等三個關鍵技術要素，改變建構、部署和互動方式，進而大幅改變企業應用的方式。特別是透過「訓練模型」協助，企業可針對輸出方式和「產業知識」進行更深度的應用，進而能滿足多元場域應用需求。
AWS生成式AI資深商務推展經理楊書維表示，Amazon Bedrock正是為建置與部署生成式AI應用平台，讓企業可加快部署Agentic AI服務，加速推動AI專案。首先是提供Amazon Nova模型等多元基礎模型選項，使用者能根據需求選擇最適合的模型。
其次，則是支援模型微調功能，以及快速建立RAG機制，讓模型能更深度地應用於特定產業知識和輸出方式。最後，則是內建完整的安全性、隱私和可靠性，並提供Guardrails護欄功能，確保系統在執行時符合負責任AI的安全規範。
Red Hat資深解決方案架構師林嘉彥指出，儘管企業正加速推動AI專案，仍同時面臨「成本過高」、「缺乏可擴展的基礎架構」「IT與LOB之間協調不力」、「缺乏工具和技能」等問題，以至於專案遲遲無法落地。總結來說，紅帽AI解決方案以五大支柱為核心策略，提供一個開放、靈活、高效且可信賴的平台，從模型開發到部署和管理，協調、優化和規模化整個AI生命週期，致力於在混合雲環境中助企業充分發揮AI潛力。
「隨著AI應用普及，企業正暴露於前所未見的攻擊手法與資安挑戰之中，面臨Web、API到AI等新一代AI應用的三重安全挑戰。F5 AI Gateway可助企業整合應用、API和大型語言模型之間互動，推動更廣泛的AI採用。這款強大容器化解決方案具備優化效能、可觀察性和保護功能等三大特色，可降低總體成本支出，顯著提升使用者體驗。」F5台灣區技術顧問范茗閎解釋：「F5 Application Delivery and Security Platform，整合當前的獨立解決方案以滿足關鍵需求，例如高效能負載平衡、多雲網路、完整的Web應用和API安全以及AI閘道功能。」
DEEPX Strategy Director Bum Seok Ko提到，現今AI部署過程中正面臨「功耗與散熱管理」、「效能與準確性」、「成本效益」、「易用性與客製化」、「可靠性」等五大挑戰，DEEPX解決方案正是為此而生。
DEEPX晶片相較於Nvidia Jetson系列晶片，提供20倍FPS/W效能，且功耗通常低於5瓦。而DEEPX晶片成本約為Nvidia Jetson系列10%，代表可節省94%以上總體擁有成本，自然是企業部署Agentic AI服務、推動邊緣運算的最佳選擇。
值得一提的是，DEEPX提供隨插即用功能，與最先進的AI模型高度相容提供針對各種應用情境所需的方案，搭配SDK開發工具，自然能加快專案開發速度。
Agentic AI融合兩大功能 滿足企業多元需求
現今企業積極發展的Agentic AI，是AI 代理（AI Agent）和自主代理（Autonomous Agent）結合而成，其中AI代理可視為單一程序的自動化軟體，用於完成簡單步驟的任務，自主代理可視為複雜流程的自動化系統，用於達成複雜流程的目標。
Agentic AI的發展就像一支訓練有素的專業團隊，每個成員（AI代理）都專精於特定任務，而自主代理則是能統合協調這些成員的總指揮。
DIGITIMES研究中心分析師黃耀漢指出，過去傳統自動化像是用一堆獨立運作的機器，每台只能做單一、固定的動作；現在透過像MCP和A2A這樣的「通訊協議」，不僅能更聰明地理解人類指令，還能彼此協作、學習成長，共同完成更複雜的任務。雖然資訊安全和硬體成本像是進入門檻，但市場的巨大潛力正驅動著技術不斷突破，讓Agentic AI能更廣泛地被企業和個人運用。
叡揚資訊知識長李政權表示根據研究報告指出，企業導入AI應用主要目標分成降低人力成本、提升產品或服務的效率、提升企業內部行政流程效率、透過數據洞察提供決策建議、透過數據分析提升客戶服務品質等。
叡揚資訊投入AI領域多年，致力協助企業將AI應用在對的場域，以符合不同企業與工作情境的需求。如叡揚推出的iota C.ai對話服務平台，在提供雲端和地端部署等模式之外，也可整合TAIDE、Gemma、Llama、Azure OpenAI、Gemini、Mistral、Claude等多種大語言模型，助企業實現數位轉型與智慧升級。
「AI運算涉及龐大的資料量，因此需要能提供極高頻寬的PCIe，加快資料交換速度，以供AI模型訓練和推論服務，所以現今NVIDIA、AMD等主要AI晶片供應商，都是以PCIe卡提供解決方案，以便可安裝在AI伺服器上。而新一代PCIe 8.0規範更已發表，可望持續提升資料傳輸速度。」艾飛思科技執行長沈忠榮解釋：「艾飛思專注於發展AI相關應用的硬體與模擬測試技術，可為電子產品、硬體廠商提供所需的硬體測試與模擬解決方案，確保AI晶片能在資料中心發揮最大效益。我們也曾參與AMD最新Venus平台公版測試，這正足以證明技術能力與經驗深受肯定。」
台灣玳能科技Solution部門副總經理曹杞龍指出，玳能科技認爲AI已是一項商業決策，我們致力協助企業精準導入AI解決方案，以確保每一分投入都能帶來可衡量的回報與價值，所以投資回收期通常設定在1年以內，最好是6個月以內能達成目標。我們可提供一系列以AI為核心的解決方案，特別是在智慧辦公、智慧能源和智慧工廠等三大領域深受用戶肯定。以APS先進規劃與排程管理系統為例，透過自行開發 AI 演算法整合生產管理系統（MES），能將工具、物料、庫存和設備協同管理，以提升排產效率與訂單準時性。
Agentic AI市場規模大 吸引各方搶進
儘管企業推動Agentic AI專案過程中，通常會面臨資訊安全、硬體門檻、市場複雜性等挑戰，但由於對整體競爭力、員工效率帶來極大幫助，所以也帶動專案成長速度。根據研究報告指出，全球Agentic AI市場規模正持續快速成長，預計2030年將達到503億美元，年複合成長率約為45%，也吸引各界積極投入搶攻此商機。
Seasalt.AI Principal Business Development Manager Shao Ho指出，Seasalt.AI觀察到現今企業正面臨「會議時間過長與效率低下」、「會議內容未被資產化與追蹤等痛點，所以推出一套語音生態系AI企業解決方案，專注於利用語音技術來強化企業營運效率、決策自動化及創造顧客價值。此方案採用我們自行研發的CVOCE核心技術，主要支援繁體中文、英文和台語的關鍵字詞及地方方言的混合辨識，並提供多項功能。如在會議知識管理部分，可在會議結束後3至5分鐘內自動寄送簡單的會議摘要至電子郵件信箱，並支援線上編輯與權限設定，提高討論品質，並將會議內容知識庫化，進而達到提高會議效率。
「傳統法務工作仰賴人工和紙本作業方式，因而面臨管理風險、稽核風險和法律風險等三大類型的痛點。」律果科技執行長陳啟桐解釋到。「律果科技提供一站式生成式AI法律工作流程管理平台，將法律工作的整個生命週期數位化，從文件起草、審批、談判、簽署、履約、歸檔到調閱和風控，全部都可在此一站式平台中完成，自然能大幅提升效率、降低成本與風險。至於生成式AI法務助理服務部分，我們還提供AI生成法律文件草稿功能，支援生成各式法律文件，如合約、申請書、切結書等，並支援多國語言和長文本等，企業可自訂內部合約範本，在藉由AI生成文件，能達到降低人力負擔與提高效率。」
百威雷科技業務總監邢育凱指出，儘管傳統製造業已對機器、材料和環境等問題採用良好解決方案，但超過60%的製造錯誤仍與人員相關，關鍵在於人員操作規範、SOP合規性等方面存在盲點。PowerArena HOP人因作業平台以AI視覺技術為核心驅動，旨在將製造產線全面升級，提供數位工站、AI線平衡、AI防錯防呆等機制，可解決製造業中超過60%與人員相關的錯誤。此平台已整合大型語言模型，讓用戶能快速查詢產線狀態與生成報告，以及引導企業啟動PDCA循環流程，達到持續改善的目的。
在議程最後的座談討論「GenAI and Agentic AI Landing: Opportunities and Challenges」當中，擔任主持人的工研院南分院科技產業發展組專案組長黃建智指出，AI快速發展已改變過往對AI模型訓練方式，即使資料量不大也能有很好的學習效果，甚至未來可能發展出自我學習的能力。如同人類從小學到大學，可能自主解決新問題，並生成新的生產參數或調整方式。
受邀擔任與談人的啓碁科技Smart Vertical Services事業處處長曹孝櫟表示，面對AI浪潮來襲，建議企業從三大面向面對挑戰，首先是「改變心態」，企業上、下必須同心，且對AI帶來改變有根本認識。第二點是「從小做起」，從一個明確的目標開始。第三點是「資料」，資料是經驗、智慧的來源。目前法律、財務、人資等將是AI最先落地的領域，因為這些領域具有共通性。台灣供應鏈應從單純硬體製造轉向提供軟硬體整合的解決方案，才能應對這場顛覆性的變革，進而在未來競爭中生存。
生成式AI與Agentic AI不再只是技術想像，而是正逐步落地於製造、醫療、金融、法務等多元領域。台灣若能結合半導體優勢與跨界合作思維，並善用「共創」策略，不僅能提升國際競爭力，更能在全球AI浪潮中取得領先優勢。
