2025：Agentic AI的元年，AI代理進入營運核心｜蘇仲成

2023年，許多人第一次親身體驗人工智能的潛力──ChatGPT打開了我們與AI互動的新世界。不論是用來幫忙寫電郵、做簡報、編故事，還是用在日常客服與教學場景，這類聊天型人工智能（Chatbot）工具迅速滲透到各行各業。但用了一年多之後，我們逐漸發現這類對話式AI的限制：它只能「應答」，不能「主動」，每次互動都像重頭開始。它無法記住你的流程、不會主動幫你工作，也無法接管現實中的任務執行。這正是Chatbot與AI Agent的分野所在，也說明了為什麼2025年會被稱為「Agentic AI元年」。

文：Michael C.S. So（嶺南大學研究生院客席助理教授）

Chatbot、AI Agent 和 Agentic AI 有什麼不同？

Chatbot是我們對AI最初的印象，從FAQ機械人到GPT類對話助手，它們善於回應，但缺乏持續性和執行力。AI Agent的誕生，正是為了彌補這一點：它可以記憶上下文、自動規劃任務步驟、使用外部工具完成多步驟工作，真正變成企業營運流程的一部分。

而Agentic AI則是更高一層的概念，它不只是一個執行指令的工具，而是擁有自主性、決策力和持續學習能力的智能代理。這些Agent能與其他Agent合作，甚至形成虛擬團隊，在不需要人類介入的情況下完成複雜的專案。

這種技術上的轉變，代表AI已經從知識助手轉型為任務執行者，並即將全面進入組織營運核心。

為什麼2025會被認為是Agentic AI的元年？

原因有三：技術成熟、應用爆發與思想轉變。

首先是技術面。以Manus.ai為例，這個新興平台讓AI不再只是生成答案，而是能夠主動執行工作流程。你只需輸入一個目標，例如「建立網站」或「整合CRM資料」，它就能自動拆解步驟，指派子Agent去完成不同任務，甚至持續追蹤進度並進行調整。這不再是回答問題，而是完整的工作管理與執行。

另一方面，來自中國的智譜AI（Zhipu.ai）則推出了Auto GLM這個開源框架，專為中文場景與企業應用優化。它特別強調「工具學習與選用」的能力，能根據任務自動調用內部文件、第三方API、甚至本地數據庫，成為真正嵌入企業流程的AI。Auto GLM還支援本地部署與安全控制，對需要保障數據私隱的企業非常重要。

這兩條技術路線——Manus重協作與任務規劃，智譜重語境與本地化——都在展示同一個未來：AI不只是工具，而是組織中的數碼同事。

NVIDIA黃仁勳：未來每家公司都會「租AI Agent」

這股潮流也獲得產業領袖的強力背書。NVIDIA創辦人兼CEO黃仁勳（Jensen Huang）在2025年的GTC大會上指出：「未來每一家公司都會租用AI Agent來為你工作。」他認為，AI Agent將成為企業新形態的生產力來源，而企業的角色將不再只是雇用員工，而是管理一群虛擬的AI工作者。

黃仁勳更進一步表示：「每家公司都會變成AI工廠（AI factory）」，這些工廠不是生產汽車或電子產品，而是持續生成AI可以使用的數據「代幣」（tokens）和工作成果。這是一種全新的營運思維：企業的「產能」不再只是人力與機器，而是包含了AI Agent的生產力。

為支援這場變革，NVIDIA推出了NeMo微服務平台，幫助企業自建AI Agent系統，並整合自家數據與業務邏輯。這種AI系統可用來處理客服、法務、財務分析、IT維運等領域，甚至讓管理者設定Agent間的協作方式，實現真正的AI團隊運作。

這表示，我們每一位知識工作者的角色也正在轉變：你不只是部門主管、專案經理，更是AI Agent的編排者、流程設計者與績效評估者。

誰應該使用AI Agent？怎麼開始？

AI Agent並不是大型企業專屬，中小企業反而是最能即時受惠的用戶。

舉例來說，客戶服務部門可以使用AI Agent自動回覆問題、過濾客戶類型，甚至引導至人類客服。行銷部門能利用Agent抓取競爭對手活動、安排廣告排程、生成社交內容。行政與HR則能透過Agent處理入職、報到、假期申請與培訓規劃，甚至分析員工表現。

要啟動AI Agent也不複雜。目前市面上已有不少平台如Dify.ai、Langflow、Flowise，可讓你透過可視化方式設計AI流程，無需程式背景，只要熟悉業務邏輯就可以啟動。

我建議企業可以從一個任務加一個部門做起。例如：

建立一個AI客服代理，串接WhatsApp

建立一個AI文案助手，自動生成每週社交貼文

設計一個AI業績報表助手，每天抓取銷售數據並彙整成簡報

結語：你的工作將從執行者變成協作者

如果說2023是體驗ChatGPT的一年，2024是探索AI應用的一年，那麼2025就是真正實踐AI協作的一年。

Agentic AI的興起，不只是AI的進化，更是工作模式的重塑。我們未來的職責，將不再是事事親力親為，而是設計、管理與優化AI的執行。這場變革的關鍵不是你「會不會用AI」，而是你「能不能讓AI替你工作」。

從現在開始，企業應該思考：哪些任務可以由AI接手？哪些流程可以由AI優化？誰來管理這些AI Agent？掌握這些答案的，就是未來真正的營運贏家。