AI Agent 智能代理人

AI Agent（智能代理人）源于对于自动化和智能化需求的日益增加，特别是在数字转型和大数据时代，企业和个人面临着海量信息的处理和决策压力。AI Agent旨在透过机器学习和自然语言处理等技术，帮助用户更高效地获取信息、做出决策，并自动执行重复性任务。

这些智能代理人不仅能提升工作效率，还能降低人为错误，解决传统工作流程中的瓶颈问题。例如，在客户服务领域，AI Agent能够实时响应客户查询，减少等待时间；在数据分析方面，它们能快速处理和分析大量数据，提供精准的洞察。总之，AI Agent的出现不仅是技术进步的体现，更是对于未来工作方式的一种重新定义。

您关心的话题…

  • 什么是AI Agent ?
  • AI Agent智能代理人，化自动为智动
  • AI Agent与RPA有何不同？
  • AI Agent与聊天机器人有何不同？
  • LLM、RAG、AI Agent：从语言理解到自主行动
  • 大语言的挑战
  • AI Agent的挑战
  • AI Agent，未来信息系统的服务型态
  • 支撑AI Agent的10大技术
  • 多元部署AI Agent，企业协作超智动化
  • 拥抱 AI Agent，驱动智能化时代

当你有一个构想，也许是自动应答客户的智能助理、能理解文件的流程助手、或是能优化内部营运的 AI 执行者。从想法到落地，AgentX 就是你的 AI Agent 开发伙伴…

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什么是AI Agent ?

智能代理人（AI Agent）是一种软件程序，旨在完成用户所指派的任务。

智能代理人具备自动收集和使用数据的能力，结合多种人工智能技术，如记忆、规划、环境感知、工具使用以及遵循安全指导等功能，以独立执行任务并实现特定目标。

与AIGC（人工智能生成内容）不同，AIGC仅能根据指令执行单一动作，而AI代理人则能进行独立决策并采取行动，从而达成预定的目标。只需给予AI代理人明确的目标，它便能从头到尾处理任务，并直接提供结果。以下是为了能够满足段落所需的长度而定义的无意义内文，请自行参酌编排。

  • Gartner高级分析师Tom Coshow指出，组织一直希望能培养高效能团队、改善跨部门合作及解决问题，AI代理人成为强有力的伙伴，能提供人类无法察觉的事件洞察。
  • 到2028年，AI代理人将占据33%的企业软件应用程序。
  • 至少15%的日常工作将由AI代理人自主完成。
  • 超智动化（Hyper Automation）因AI Agent的发展而驱动
什么是 Hyper Automation 超智动化?

AI Agent智能代理人，化自动为智动

AI Agent（智能代理人）的出现，让企业不再只是单纯的流程自动化，而是透过人工智能与大数据分析，实现更高层次的智能决策与业务优化。以下是AI Agent的主要特性：

协助开发程序代码

AI Agent 能够自动化繁琐的软件开发过程，从需求分析、代码生成、错误修正到测试部署，均可大幅提升开发效率。透过机器学习和适应性强化学习，AI Agent 不仅能根据历史开发数据优化程序代码结构，还能进行实时除错与优化建议。这种能力让开发团队能够专注于创新，而不是基础性或重复性的工作，大幅减少人力成本并加速产品上市时间。

扮演数据中台

AI Agent 作为智能数据中台，能够串联异质系统，整合来自 ERP、CRM、IoT、BPM（如 Agentflow）等平台的数据，形成单一数据来源（Single Source of Truth）。透过 AI 技术进行数据清理、比对与分析，不仅能消除数据孤岛，还能强化企业的数据治理能力，确保业务决策建立在高质量、实时性的数据基础上。这样的智能整合模式，可显着提升企业营运效率与决策准确性。

具备进阶智能

AI Agent 具备强大的数据搜集与分析能力，可自动撷取来自各种渠道（传感器、数据库、API、网络等）的信息，并运用 AI 算法进行智能判断与预测。例如，在制造业中，AI Agent 能够预测机器设备的维护需求，降低停机风险；在金融业中，则能侦测异常交易模式，防范诈欺行为。透过 AI Agent 的深度学习与模式辨识能力，企业能够提前掌握市场趋势，做出更具前瞻性的业务规划。

透过对话呼叫

AI Agent 可整合 NLP（自然语言处理）技术，使其具备流畅的对话能力，支持语音、文字、视觉等多模态交互。企业可将其应用于客服机器人、智能助理或企业内部的数字员工（如自动化报表查询、工单处理等），大幅降低人工客服负担，同时提升用户体验。例如，当用户询问某项 KPI 指针时，AI Agent 能立即从数据库中提取信息，并以图表或语音解释，提供直观且精准的回应。

具备文本生成能力

AI Agent 可连接企业内外部知识库，如 SOP 文件、技术文献、政策法规等，并运用 NLP 进行自动摘要与文本生成。这不仅能自动产出报告、政策分析、合约摘要，还能基于上下文快速回答员工或客户的查询。例如，在法律领域，AI Agent 可根据案件纪录自动生成合约条款草案，在医疗领域则可根据病患数据生成诊疗建议，减少人力负担并提高工作效率。

实现低代码/零代码

AI Agent 透过图形化接口与智能推荐，让非技术人员也能轻松开发应用程序。透过自然语言输入需求，AI Agent 可自动转译为程序代码，甚至直接部署可运行的应用。这种低代码/零代码的开发方式，特别适用于企业内部的业务流程自动化（如窗体审批、工作流程设计等），让业务人员能够快速构建解决方案，而无需依赖 IT 部门，大幅提高企业的敏捷性。

提供个人秘书服务

AI Agent 可作为个人化智能秘书，提供行程提醒、会议摘要、任务管理与信息汇整等服务。例如，AI Agent 可根据邮件内容自动提取关键行动事项，生成待办列表，并适时提醒用户执行相关任务。此外，它还可根据用户的日程安排，智能推荐最佳会议时间，甚至根据过往开会记录提供决策建议，让工作管理更加高效。

探索非结构化内容

除了传统的结构化数据（如表格、数据库），AI Agent 亦能处理非结构化内容，如电子邮件、会议记录、文件、图像、系统日志（log）等。透过 AI 技术进行语音转文字（Speech-to-Text）、光学字符识别（OCR）、情感分析等处理，AI Agent 能够从大量未整理的数据中提取关键信息。例如，在 IT 运维领域，它可以分析系统日志，预测潜在的系统故障；在市场营销领域，则可分析社群媒体评论，洞察消费者情绪，为企业提供更深入的市场洞察。

AI Agent与RPA有何不同？

在企业流程自动化的领域中，AI Agent（人工智能代理）与 RPA（机器人流程自动化） 是两种常见的技术，但它们的核心能力与应用场景截然不同。AI Agent 更偏向智能决策与动态适应，而 RPA 则擅长规则执行与流程自动化。

虽然 AI Agent 与 RPA 在技术原理与适用场景上有所不同，但两者并非对立，而是可以互补应用。例如，企业可以使用 RPA 来执行固定的重复性任务，并搭配 AI Agent 来处理智能决策需求，如自动审核、异常侦测或个性化推荐。这样的组合不仅能提升效率，也能让企业运营更具智能化，全面迈向超智动化（Hyper Automation） 的时代。以下比较 AI Agent 与 RPA 的异同：

任务复杂度：智能决策 vs. 规则执行

  • AI Agent 能够处理高复杂度的任务，具备认知能力，适用于需要推理、决策与动态调整的场景，例如商业规划、风险评估、客服问答等。
  • RPA 则适合处理固定的、重复性的任务，按照既定规则执行，例如数据输入、窗体处理、报表生成等

学习能力：自我优化 vs. 静态执行

  • AI Agent 透过机器学习（ML）和自然语言处理（NLP），可以从数据中持续学习与优化，提高执行效率和准确度。
  • RPA 没有学习能力，只能按照事先设定的指令与规则执行，当业务流程变更时，需重新调整脚本。

数据处理：多元数据支持 vs. 结构化数据依赖

  • AI Agent 能够处理 结构化（如数据库）、半结构化（如 Excel 表格）、以及 非结构化（如文本、图像、语音）等多种类型的数据，并透过 AI 解析信息。
  • RPA 主要处理 结构化数据，例如 ERP、CRM 或 Excel 表格内的数据，对于非结构化数据则需要额外的 AI 工具辅助。

决策能力：智能决策 vs. 规则执行

  • AI Agent 具备数据分析与模式识别能力，能够根据情境自动决策，例如销售预测、风险侦测等。
  • RPA 只能按照预定义的脚本执行固定流程，无法根据情境变化动态调整。

实施要求：开发与训练 vs. 直接部署

  • AI Agent 需要较长的开发周期，包括模型训练、数据整合与系统部署，适合中长期的数字转型计划。
  • RPA 的导入相对简单，透过低代码/零代码工具即可快速部署，适合需要立即提升效率的企业流程。

适应性：动态应变 vs. 静态规则

  • AI Agent 具备高适应性，能够根据不同情境动态调整策略，处理例外情况，适用于变动性高的业务环境。
  • RPA 适应性较低，当业务流程变更时，需要重新编写脚本来适应新的规则。
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AI Agent与聊天机器人有何不同？

当谈到人工智能应用时，许多人最先接触到的是聊天机器人（Chatbot）。这些系统透过自然语言处理（NLP）技术，能够回答问题、提供建议，甚至进行内容生成。然而，当企业希望将 AI 深度整合至业务流程，真正实现「智能自动化」时，聊天机器人却显得力不从心。这时，智能代理人（AI Agent）便成为更强大且更全面的解决方案。

以下从任务执行能力、工具整合性与数据调用范围等方面，解析 AI Agent 与聊天机器人的关键差异。

依赖人工介入 vs. 自主执行任务

聊天机器人 主要依赖被动响应，即用户输入问题后，它才提供答案或建议。然而，它无法真正「执行」任务。例如，当用户查询报表数据时，聊天机器人只能回传查询结果，而无法根据这些数据进一步产生分析报告或决策建议。

AI Agent 则具备更高的自主性，能够执行完整的任务。例如，在企业内部，AI Agent 可自主分析数据、生成报表，甚至根据趋势提供决策建议，而无需人工指导每一步操作。它能够模拟人类的「计划-执行-检查-行动（Plan-Do-Check-Act， PDCA）」工作流程，将任务真正落实，而不仅是提供参考信息。

  • Chatbot：「这是你要的销售数据报表。」
  • AI Agent：「我已为你分析这些销售数据，发现产品 A 的销量呈上升趋势，建议调整库存并优化广告投放。」

无法整合多种工具 vs. 跨系统任务执行

聊天机器人 主要处于单一应用环境，例如企业客服系统、FAQ 响应平台或简单的内部知识库。然而，现代企业运作涉及 ERP、CRM、BPM（如 Agentflow）、BI 工具等多种系统，聊天机器人难以串联这些工具，进行跨系统的业务自动化。

AI Agent 则能够与多种企业工具整合，并且根据不同情境调用适当的资源。例如，它能够同时链接数据库、API 接口，甚至调用低代码平台来执行更复杂的业务逻辑。这使 AI Agent 能够在金融、供应链、医疗、制造等多个领域发挥更大价值。

  • Chatbot：「请点击这个连结登入你的 CRM 系统来查看客户数据。」
  • AI Agent：「我已调用 CRM 系统，为你整理了这位 VIP 客户的购买历史，并自动推荐适合的促销方案。」

资源调用的限制 vs. 企业级数据整合

聊天机器人 的主要限制之一是无法深入企业内部系统，因为它通常没有足够的授权来存取 ERP、BPM 或财务系统中的数据。这使得它在业务场景中仅能发挥辅助功能，例如提供 FAQ 响应或基本的信息查询，无法真正执行企业级的数据驱动决策。

AI Agent 则强调授权与数据中台（如 Data Lake、企业知识库）整合，能够存取并处理结构化与非结构化数据。例如，AI Agent 可自动汇整内部报告、监测系统日志（log），甚至在金融机构中协助风险评估与诈欺侦测。

  • Chatbot：「请联络 IT 部门以获取最新的财务报告。」
  • AI Agent：「我已从财务系统撷取最新的报表，并生成风险分析摘要供你参考。」

LLM、RAG、AI Agent：从语言理解到自主行动

在当今人工智能技术快速演进的趋势下，大型语言模型（LLM, Large Language Model）、检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）与AI Agent成为驱动智能应用的重要核心。三者虽各有特色，但也能彼此协作，形成更强大的智能系统。

LLM是一种透过大量文本数据训练而成的深度学习模型，具备强大的语言理解与生成能力。它能够回答问题、撰写文章、进行对话，甚至进行推理。然而，LLM的知识基础固定于训练时期，对于训练后的新知识，或非常专业领域的信息，往往力有未逮。

为了解决这个限制，RAG架构应运而生。RAG将LLM与外部数据库或搜寻系统结合，在生成回答前先检索最新、最相关的资料，再由LLM统整并生成答案。这种方式让模型不仅依靠训练记忆，还能实时取得新信息，兼具灵活性与准确性。

进一步地，AI Agent则是在LLM和RAG基础上，赋予系统目标导向的行为能力。AI Agent不只是单次回答问题，而是能根据任务目标自主规划步骤、调用各种工具（如检索系统、API服务、数据分析平台），甚至根据环境变化做出动态决策。AI Agent如同「智能工作者」，能串联多种技能与资源，完成更复杂的任务。

  • LLM是理解与生成的语言引擎。
  • RAG为LLM提供实时、精准的知识来源。
  • AI Agent则将LLM与各种工具结合，赋予其主动推进任务的能力。
AI Agent不仅仅是大语言模型的延伸，透过机器学习，AI Agent将能够不断优化其性能和决策能力。

大语言的挑战

尽管 LLM 展示了强大的语言处理能力，但实际应用中仍面临以下几大挑战：

  1. 答案不够精准，无法处理业务决策
    LLM 透过统计机率生成答案，但无法验证其准确性。在许多关键业务应用场景（如法律咨询、财务分析、供应链管理等）中，模型的响应缺乏可验证的逻辑与正确性，这对企业来说是极大的风险。
  2. 训练语料更新慢，无法实时反映最新信息
    LLM 的知识库来自过去训练时的数据，更新频率较慢，导致模型无法准确反映实时信息。例如，在金融市场、产业趋势分析等需要实时决策的应用中，LLM 无法提供可靠的数据支持。
  3. 缺乏个性化，无法适应企业内部需求
    LLM 在通用知识上表现出色，但对于企业内部专属流程、系统数据、业务规则等高度客制化的需求，无法有效适应。例如，一家企业的内部工作流程、产品数据库、客户关系管理（CRM）系统等，LLM 无法直接存取与应用。
  4. 幻觉问题（Hallucination），生成假信息或误判
    LLM 可能会生成毫无依据的错误信息，这对企业的数据可靠性造成威胁。在法务、医疗、财务等高精度领域，这种「幻觉」可能会导致决策失误，影响企业营运。
  5. 训练与运行成本高，导入企业应用的门坎高
    LLM 需要大量的计算资源进行训练与推理，成本高昂。而企业在导入 AI 时，通常需要考虑系统的部署成本、维运成本与效能优势，LLM 目前的架构仍难以完全符合企业需求。

AI Agent的挑战

AI Agent被期待能在各种场景中扮演自主决策与执行的「智能工作者」。从理想到落地，AI Agent需要持续技术演进与机制完善。

  1. 目标理解与规划能力
    目前的AI Agent大多基于LLM，对复杂、多步骤的任务理解还有限。即使能列出步骤，也不一定能正确规划资源、时间和顺序，容易产生「看起来对、实际上错」的情况。
  2. 工具调用与环境互动
    AI Agent通常需要调用外部API、系统、数据库等，但目前在工具选择、错误处理（如API失败或响应异常）上的韧性不足，容易中断流程或产生错误结果。
  3. 记忆与长期上下文管理
    许多任务需要跨时序管理信息（例如：多次会议记录整合、长期项目追踪），但大部分AI Agent只能处理短期记忆，无法有效管理长期、持续变化的状态信息。
  4. 可靠性与可解释性问题
    Agent做出的行动或决策，使用者往往难以理解「为什么这么做」，这在企业应用（尤其是财务、医疗、法律等高风险领域）会成为导入障碍。缺乏可追溯性，也增加了出错的风险。
  5. 安全性与授权控制
    一个可以操作工具与系统的Agent，若无完善的权限管理与安全机制，可能误操作、泄露数据，甚至成为攻击入口点。如何限制Agent的行为范围，并做到适当监控，是重要课题。
  6. 资源消耗与效能瓶颈
    随着任务复杂度提升，AI Agent需要频繁检索、推理、调用外部服务，会大幅增加计算与网络资源需求。如何在效能与智能之间取得平衡，是实务落地时的重要考虑。
  7. 多Agent协作与协调
    未来许多场景（比如企业内部流程自动化）会需要多个Agent协作，但要让不同Agent彼此理解意图、协调资源、解决冲突，目前还在初步研究阶段。

AI Agent，未来信息系统的服务型态

AI Agent 不只是单纯的聊天机器人，而是具备记忆、决策、规划与执行能力的智能系统，能够自动处理复杂任务、优化业务流程、提升决策精准度。不同 AI Agent 在各领域展现出不同的应用价值，企业应根据自身需求，选择合适的 AI Agent。可以预见，AI Agent是未来信息系统的服务型态，多数的办公程序将被AI Agent所取代。

以下是 AI Agent 在不同领域的主要场景：

商业与决策支持

  • 市场分析：自动爬取竞争对手信息、分析产业趋势，生成市场报告。
  • 业务规划：根据企业目标，自动规划商业策略并执行相应分析。
  • 决策优化：透过大数据分析，帮助管理层做出更精确的业务决策。
  • 数字转型支持：结合 AI 与流程自动化，提升企业营运效率。

企业运营与流程自动化

  • HR 自动化：AI Agent 自动筛选履历、安排面试，提高招聘效率。
  • 财务管理：自动处理报销申请、生成财务报告，减少人工操作。
  • 流程异常侦测：自动识别企业流程中的瓶颈点，提供优化建议。
  • 供应链管理：自动匹配供货商、监控库存变化，优化物流调度。

内容与知识管理

  • 内容创作：自动撰写部落格文章、新闻稿，提升营销效率。
  • 报告撰写：根据历史文件自动生成商业报告。
  • 企业知识管理：整合 Google Drive，快速检索公司内部文件并提供摘要。
  • 会议摘要：接受录音音档，自动整理会议记录，生成重点摘要及待办工作，提高团队协作效率。

数据分析与数据处理

  • Excel 数据分析：自动整理数据、生成可视化报表，提供决策建议。
  • 医疗数据管理：自动分析病患记录，生成诊断报告。
  • 银行业务自动化：处理贷款申请、风险评估，提高审批效率。

智能客服与客户管理

  • 电子商务客服：自动处理客户查询、订单管理、退换货流程。
  • 销售管理：自动更新 CRM（客户关系管理系统）、生成客户分析报告。
  • 智能邮件回复：根据邮件内容自动生成回复，提高沟通效率。

个人与工作助理

  • 行程规划：根据用户需求，自动安排会议与日程，优化工作计划。
  • 内容推荐：根据用户行为分析，自动推荐相关产品或文章。

法律与合规管理

  • 法律 AI 助理：分析法律文件，提供实时法规建议，提升律师工作效率。

支撑AI Agent的10大技术

AI Agent 需要自然语言、机器学习、流程管理、记忆系统、RPA、知识图谱、API 整合与边缘运算…等10项专业技术，使其能够自主决策、执行任务，并与各种工具无缝对接，真正实现智能化运作。开发 AI Agent 需要整合多种技术，以确保其具备 语言理解、任务执行、决策优化 和 自动化处理 的能力。以下是核心技术简要说明：

1. 自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）

  • 大语言模型（LLM, Large Language Model）：GPT、BERT、LLaMA等，能理解并生成自然语言，提高对话能力。
  • 语意分析与意图识别：透过深度学习解析用户输入，识别需求并作出正确响应。
  • 对话管理（Dialog Management）：让 AI Agent 能够进行多轮对话，并记住上下文信息。

2. 机器学习与深度学习（ML/DL, Machine Learning / Deep Learning）

  • 监督学习与非监督学习：训练 AI 在不同情境下做出最佳决策。
  • 强化学习（Reinforcement Learning）：让 AI Agent 透过试错学习最佳行动策略，如 AlphaGo 方式。
  • 知识图谱（Knowledge Graph）：建立结构化信息，让 AI 更理解领域知识，提供准确响应。

3. 流程管理技术（BPM, Business Process Management）

  • 商务流程自动化（Business Workflow Automation）：透过 BPM 平台设计与管理 AI Agent 的任务流程。
  • 流程监控与优化：让 AI Agent 不仅执行流程，还能自动优化与适应变化。

4. RPA（机器人流程自动化, Robotic Process Automation）

  • 跨系统操作能力：让 AI Agent 透过 RPA 自动执行重复性任务，如数据输入、数据比对等。
  • API 调用与自动化脚本：链接 ERP、CRM、HRM、BPM 等企业系统，提升自动化能力。

5. 多模态技术（Multimodal AI）

  • 文本、语音、图像、图像处理能力：让 AI Agent 不仅能理解文字，还能处理图片、影片、声音等内容。
  • OCR（光学字符识别）：让 AI Agent 能够读取并理解文件、发票、手写笔记等数据。

6. 记忆与上下文管理（Memory & Context Awareness）

  • 长短期记忆机制：记住过去的对话与操作记录，提供连贯的互动体验。
  • 用户个性化学习：根据历史数据提供客制化建议与决策支持。

7. 任务规划与执行（Task Planning & Execution）

  • 自动任务拆解与分配：将复杂目标拆解成可执行步骤，并根据条件适应调整。
  • 多步骤决策与行动：让 AI 能够像人类一样规划并执行工作流程。

8. 知识管理与检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

  • 实时查询与知识检索：结合向量数据库，使 AI Agent 能够实时调用内部知识库，提高响应准确性。
  • 企业知识整合：让 AI Agent 能够存取内部文件、政策、专业数据等，提高决策能力。

9. AI Agent 架构与 API 整合

  • 插件与 API 调用：让 AI Agent 可连接不同系统，如ERP、CRM、IoT 平台等。
  • 软件即服务（SaaS）：透过云端部署 AI Agent，提升可扩展性与灵活性。

10. 企业级安全与合规（Security & Compliance）

  • 数据加密与权限管理：确保 AI Agent 存取数据时符合企业资安规范。
  • 身份验证（Authentication）：使用 SSO、多因素验证（MFA）等技术，保护企业数据。

多元部署AI Agent，企业协作超智动化

企业已不再满足于单纯的 AI 对话功能，而是希望 AI 能够深入业务流程、提升决策效率、强化跨部门协作。AI Agent 的多元部署方式正是企业迈向「超智动化（Hyper Automation）」的重要关键。

在华苓超智动化方案中，透过灵活的部署模式，AI Agent 可以嵌入企业实时通讯工具、串联 ERP、CRM 等核心系统、取代传统 OA 应用，甚至透过 IoT 连接智能设备，成为企业数字化转型的重要推手。不论是企业管理者、业务团队、财务人员，甚至 IT 工程师，都能透过 AI Agent 实时获取数据洞察、优化决策流程，实现更高效的智能协作。

部署在聊天群组或工作流程中，融入工作情境

AI Agent 可以无缝嵌入企业内部实时通讯软件与流程关卡，并继承组织的访问权限，协助用户进行实时信息查询、任务提醒、文件管理等，让员工在日常工作环境中自然而然地使用 AI Agent，提高工作效率。

在 Lale EIM聊天室中被呼叫

透过 Lale EIM 的智能对话系统，员工可以直接在企业内部通讯平台上输入指令来呼叫 AI Agent，例如查询企业规章、调取数据报告、安排会议等。这种部署方式能让 AI Agent 成为员工的实时助手，提供实时反馈与建议。

取代 IT 开发的 OA 应用，采用低代码/零代码方式

传统的 OA（办公自动化）系统通常需要 IT 团队开发与维护，而 AI Agent 则能透过低代码或零代码方式快速部署，企业可以根据需求灵活调整其功能，降低技术门坎并提升业务流程自动化程度。

扮演数据中台的角色，整合 ERP、CRM 等企业系统

AI Agent 可作为企业的数据中台，负责整合来自 ERP、CRM等系统的数据，并透过 AI 技术分析信息、提供决策建议。例如，AI Agent 能根据销售数据生成实时销售报告，帮助管理层做出数据驱动的决策。

探索物联网（IoT），连接智能装置

透过 IoT 技术，AI Agent 可以连接企业内部的智能设备，例如智能工厂的传感器、物流监控系统等。AI Agent 不仅能收集设备数据，还能进行异常监测与预测维护，提高设备运行效率，降低运营成本。

包装成Web Service，供工程师在程序开发时呼叫

AI Agent 可被封装成 Web Service（网络服务 API），提供开发人员在各类应用程序中调用。例如，开发人员可以使用 AI Agent API 来自动分析文件、翻译语言、处理数据等，让企业内部的 IT 开发更加灵活高效。

包装成微服务（Micro Service），在 Lale平台启动

透过微服务架构，AI Agent 可以部署在 Lale平台中，按需调用。这种架构使得 AI Agent 能够模块化运行，让不同部门可以根据业务需求选择合适的 AI Agent，并确保系统的可扩展性与灵活性。

包装成行动 APP，从手机桌面启动

将 AI Agent 打包成独立的行动应用程序，让用户能够随时随地在手机上启动 AI Agent。例如，企业管理者可以透过 AI Agent APP 查询实时财务报表、核准请款单据，或让销售人员快速存取客户信息，提高业务灵活度。

呼叫Docpedia、UniPoral、Comxper 等管理系统

AI Agent 能够与Docpedia（文件管理系统）、UniPortal（企业入口网站）或Comxper（合规管理系统）进行整合，提供更智能的搜寻、文件管理、流程优化等功能。例如，员工可以询问 AI Agent 找出最新的产品规范或市场分析报告，提高知识存取的便利性。

以多个 AI Agent 组成一个主题服务

企业可以根据不同的应用场景，将多个 AI Agent 组合成一个完整的主题服务。例如，财务 AI Agent 负责财务数据处理，法务 AI Agent 负责法规分析，营销 AI Agent 负责市场趋势分析，这些 AI Agent 共同运作，提供更完整的解决方案。

向数字仪表板推送报表或讯息

AI Agent 可将分析结果或关键业务信息推送到的iDashboard（数字仪表板）上，让管理者可以透过可视化的数据监控企业营运状况。例如，AI Agent 可以实时推送库存异常预警、销售趋势分析等，帮助企业快速应对市场变化。

上架至企业APP平台，开放给员工订阅使用

企业可以让 AI Agent 以「订阅服务」的方式开放给员工使用，让每位员工根据自己的需求灵活调用 AI Agent 来完成特定任务。例如，员工可以使用 AI Agent 自动撰写会议记录、安排差旅行程、处理报销单据等，提升个人工作效率。

拥抱 AI Agent，驱动智能化时代

大语言模型只是 AI 发展的开端，AI Agent 才是真正能够驱动企业数字转型的核心技术。AI Agent 具备记忆、决策、规划与执行能力，能够超越 LLM 的局限，成为企业智能化运营的关键工具。未来，企业应积极导入 AI Agent，与现有 IT 系统整合，打造高效、智能的业务流程，真正迎接 AI 驱动的数字化时代。那么，企业该如何拥抱 AI Agent?

1. 建立 AI 驱动的业务架构
企业需要重新思考 IT 架构，将AI Agent + 超智动化技术（RPA、流程管理、实时通讯等）深度整合，打造智能化业务平台。

2. 强化数据治理，让 AI Agent 发挥最大价值
AI Agent 的运行需要高质量数据支持，企业应建立完善的数据标准、访问权限与安全机制，确保 AI 能够提供精准决策。

3. 培养 AI 应用人才，提升数字转型竞争力
企业应积极培养内部 AI 应用人才，提升组织数字能力，确保 AI Agent 能够与企业战略紧密结合。