在今（2025）年的科技浪潮中，「AI Agent」（AI 代理人）無疑是聚光燈下的焦點，被視為引領整個 AI 產業前進的「明燈」，至於為什麼這個概念能夠引發如此巨大的關注？就讓我們邀請工研院產業學院廖肇弘數位訓練長，來為大家解答，看看 AI 是如何從單純的「說話」，到能夠為人類真正「做事」。

AI Agent 與過去生成式 AI 最大的不同在於，它能正確理解人類不精確的描述和意圖，並將我們為立即指派的任務自動執行；更重要的是，如今 AI 也具備多種感測能力，不再需要完全依賴人類的文字輸入來告知其一切。

一個 AI Agent 在運行時，會遵循一套嚴謹的流程，並大致分為四個核心步驟：首先，它會先進行感知（Perception），來了解並確認你的意圖，然後根據目標進行規劃（Planning），再者，它會與你互動，並利用記憶（Memory）來輔助決策，最後再進行行動（Action）以執行任務。這種將任務分段、按照多步驟處理的能力，是它有別於傳統單線處理模式的關鍵。

當任務複雜、需要跨領域能力時，多個 AI Agent 的協同工作成為提升效率的解決方案。不過，要讓多 AI Agent 在分工協作時配合得當，也需要一個總指揮的「頭」，來分配任務並進行管理。是故，當人類在分配任務的同時，也需要對想做的事情或是那件事的學門，有基本的理解與好奇心，才能把控並確保 Agent 們完成既定的目標。

此外，AI Agent 在商務與個人生活輔助上，已有許多有趣的應用。廖博士以自身為例分享，如 AI Agent 便很適合輔助教師批改作業，快速篩選學生是否有觸及該項作業預期達到的基本目標，未達成者，AI Agent 則可代替老師直接退回，讓老師可以專心批改合格的作業。還有一個應用場景是，在做培訓課程的滿意度調查時，利用設定好的 AI Agent，可快速地進行客製化的回覆和建議，從而省下講師大量的時間。

儘管 AI Agent 展現出成為「個人智慧祕書」的巨大潛力，但廖博士也提醒，我們必須認清，AI 給出的答案「不一定是對的」。想要判斷 AI 給出的答案是否準確，有兩種建議的做法：一是讓它列出資料參考來源，去看是否真有該項資料；二是利用多個 AI 相互交叉詰問，不只聽從一家之言，這個方法雖比較慢，也消耗更多資源，但正確率會大幅提升。

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