在生成式 AI 的浪潮席捲下，我們不再只滿足於「問一句、答一句」的對話體驗。現在，一種更具行動力的人工智慧——AI Agent ，正悄悄改變我們的周遭。不同於傳統自動化工具，AI Agent 不只是「等你指令」的被動助手，而是能根據目標，自主決策並執行任務的主動型 AI。那麼，什麼是 AI Agent？它是如何被建立的？又該如何使用它? LUCENSPARK 將 為你深入介紹 AI Agent 的核心概念、建構原理、應用場景、潛在風險、未來趨勢，以及其優點與挑戰，協助你掌握這項下一代 AI 技術的全貌。
一、 AI Agent 是什麼 ？
（一）基本介紹
AI Agent 基本定義為「能利用現有資源因應情況作出正確行動的人工智慧」。換句話說，你只需要交給它你的需求是什麼、你目前擁有什麼、你目前周遭環境是怎樣。它就能藉由這些資訊代替你做出策略判斷及行動，而你，只需要等它完成交給你結果就好。
（二）傳統生成式AI & AI Agent 的差別在哪
在介紹差異之前，我們先簡單回顧彭博社於 2024 年 7 月的報導：OpenAI 在內部會議中首度公開 AI 發展藍圖，描繪從對話能力一路進化到能執行組織級任務的五個階段。
在 AI 發展藍圖中，明顯的標記著各層的定義及差異：
從圖中可以看出，傳統生成式AI & AI Agent 最大差異就在於有「主動」2字。傳統的生成式 AI（如 ChatGPT ）主要是被動回應式的AI ，只有在使用者提出問題或任務時，它才會做出回應。而 AI Agent 則是主動行動式的AI ，一旦設定任務目標，它可以自主規劃、主動查詢、主動執行，甚至調整步驟，最終完成任務。
換句話說，生成式 AI 就像是一位知識型助理，你問他問題，他回答你；但 AI Agent 更像是一位行動秘書，當你說「幫我完成這件事」時，它不僅會理解指令，還會自己決定怎麼做、用什麼工具、走什麼流程，而不是每一步都來問你怎麼做。
< 延伸學習 > AI 是什麼？人工智慧如何成為改變世界的掌舵者
| 比較面向 | 傳統生成式 AI（如 ChatGPT） | AI Agent（智能代理） |
|---|---|---|
| 互動方式 | 被動回應輸入 | 主動達成任務 |
| 使用方式 | 一次一問一答 | 一次設定目標，自主分解任務 |
| 執行能力 | 單步驟，如撰寫文章、翻譯 | 多步驟，如查詢資料、整理報告、傳送郵件 |
| 工具整合 | 無法主動操作其他系統 | 可操作瀏覽器、終端機、API 等外部工具 |
| 上下文處理 | 記憶有限，容易斷線 | 可追蹤任務上下文、執行進度 |
| 使用者參與 | 每步都需人類指令 | 僅需提供目標，其他交由 Agent 處理 |
（三）小結
簡而言之，我們可以將 AI agent 想像成一位數位員工：我們給予它一個任務目標，它會自行決定如何完成任務。它能透過「感知」周遭資訊來了解環境（例如讀取資料、接收感測器信號），接著進行「決策」分析該做什麼，最後「行動」執行步驟去影響環境或產出結果。
二、 AI Agent 的運行模式
在現在要如何建立 AI Agent其實有很多種方法，而目前最被廣為使用的模式為 ReAct 模式，那什麼是ReAct 呢？ 它的流程又是如何？現在 LUCENSPARK 就來告訴你。
（一）ReAct 模式是什麼？
ReAct，是由英文字 「Reason + Act」而成，他是一種讓大型語言模型在同一條提示中交錯生成「思考過程」與「具體行動」的框架。
這項技術最初是由斯坦福與 Google Brain 等研究者在 2022年10月 ICLR 發表的論文〈ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models〉提出，證明把「思考」與「執行」綁在一起，可顯著提升模型在複雜推理、知識檢索與互動式環境中的表現。
（二）那ReAct 的工作流程是如何運行的？
在 ReAct 模式中，AI Agent 不再只是被動回應，而是透過一個有邏輯的循環機制，主動思考、調用工具、觀察結果，直到完成任務為止。整體流程可拆解為以下四個核心步驟：Thought → Action → Observation → Final Answer。以下是具體說明：
步驟一：Thought（思考）
一旦用戶提交任務，AI Agent 首先會進入「思考」階段。它會根據目前掌握的資訊進行分析，判斷是否已經足夠產出答案，或者是否需要進一步取得更多資料或執行操作。
步驟二：Action（行動）
如果 Agent 判斷需要額外資訊或操作，它就會進入「行動」階段，主動調用合適的工具。這些工具可能是查詢文件、寫入資料、呼叫 API、執行查詢等。
步驟三：Observation（觀察）
工具執行完後，Agent 並不會馬上給出結果，而是會檢查工具的執行狀況，這就是「觀察」階段。它會觀察所取得的資料是否成功、是否正確，並將這些觀察結果納入下一輪的思考之中。
步驟四： 重新思考 → 行動 → 觀察 的迴圈
根據觀察結果，Agent 會再次進入思考階段，並判斷是否需要繼續調用其他工具。這樣的思考 ➡️ 行動 ➡️ 觀察 循環會不斷重複，直到 Agent 認為資訊已經足夠，不再需要外部工具支援。
步驟四：Final Answer（輸出答案）
當任務條件已經具備、工具也使用完畢後，Agent 就會進入最後階段:「輸出答案」。此時，它會整合所有資訊，產出最終回覆，結束整個任務流程。
這樣的 ReAct 模式強調 推理與行動相輔相成，讓 AI Agent 不只是思考者，更是執行者。它能根據環境動態調整策略，不斷驗證並優化自己的行動路線，這也是它能處理複雜任務的關鍵。
（三）如何在 AI Agent 中實作 ReAct？
在實作 ReAct 的過程中，Prompt 設計是最關鍵的一步。具體而言，你需要在系統提示中加入明確的格式標記，例如：
Thought:表示模型的思考邏輯與判斷Action:指出模型打算執行的具體操作（如查詢、讀檔等）Observation:回傳工具執行後的觀察結果
透過這樣的提示格式，能有效引導模型依照「思考 → 行動 → 觀察 → 再思考」的循環流程，逐步推進任務，直到給出最終答案。
三、 AI Agent 帶來的的優勢＆風險有哪些？
（一）AI Agent 帶來的優勢
| 優點類型 | 說明 |
|---|---|
| 1. 效率提升與解放人力 | AI Agent 可 24 小時自動執行任務，大幅縮短完成時間，降低人工重複勞務，使員工專注於高價值工作，整體提升生產力與反應速度。 |
| 2. 降低成本與錯誤率 | 透過標準化流程與自動執行，減少人為失誤；同時節省人力成本，並能動態調整以應對變化，維持營運效率。 |
| 3. 決策更快速 | 高階 AI Agent 能即時分析龐大資料，自動發現趨勢與異常，協助企業做出更即時、數據驅動的決策。 |
| 4. 改善客戶體驗 | 能即時回應使用者問題，提供個人化服務，提升客戶滿意度與忠誠度，並在高流量時段維持穩定服務品質。 |
（二）AI Agent 帶來的風險
| 缺點類型 | 說明 |
|---|---|
| 1. 可能出現錯誤或幻覺 | AI Agent 尤其是基於生成式模型時，可能產出錯誤甚至無中生有的回覆。在缺乏人類審查時，這些錯誤可能導致錯誤決策，因此建議在人類環路中加入審核機制。 |
| 2. 潛在數據偏見 | 若訓練資料中存在歷史偏見或樣本不均，AI Agent 的輸出也可能延續這些偏差，特別在如招聘、貸款審核等場景中，可能引發不公平或歧視風險。 |
| 3. 決策過程缺乏透明度 | 多數 AI Agent（尤其採用深度學習）其內部運作機制難以解釋，呈現黑箱狀態，使用者難以了解其為何做出某個決策，降低信任與可控性。 |
| 4. 開發與部署成本高 | 建構高階 AI Agent 需要大量數據、專業知識與計算資源，後續也需長期維護與監控，對企業來說是一項高投入的技術門檻。 |
四、AI Agent 未來趨勢
（一）多智能體協作
未來將有更多應用採用多個 AI agent 協同工作的架構，讓不同代理各司其職、合作完成複雜任務。例如，企業內可能出現一個總控管的「編排代理」，管理底下多個專職代理共同處理大型專案。這種由團隊代理組成的系統被視為下一階段重點，因為多代理的分工合作能提升系統的靈活性和穩健性（類似人類組織中團隊合作）。我們已經看到許多大型科技公司開始探索這類架構——多代理系統（MAS），預期未來會在供應鏈、自動駕駛、智慧城市等領域發揮關鍵作用。
（二）自主性與智能提升
隨著人工智慧基礎技術（例如大模型、推理算法）的進步，新一代 AI agent 將具備更強的自主決策與推理能力。理想願景下，未來的 Agent 能夠在更少人類介入的情況下承擔高度複雜的任務，從分析海量數據到制定戰略計畫皆可獨立完成。然而，專家也指出要真正達到這種水準仍有挑戰：代理需要在情境理解、因果推理以及極端情況測試上取得突破。換言之，要讓 Agent 完全勝任各種複雜決策，還需要持續的技術演進和安全驗證。
（三）人機協作的新模式
人類與 AI 代理協同工作將成為常態。未來職場中，人類可能把繁瑣、高頻或即時性要求高的任務交給 AI agent 處理，自己則專注於創造力和策略性工作。在這種模式下，AI agent 更像是人類團隊的成員或助手而非替代者。透過明確劃分人類與機器代理各自的擅長領域，企業可以形成人機協作的最佳組合。同時，未來也將建立更多人類監督介面，確保在需要時人類可以介入調整代理行為，就像是現在的ChatGPT Agent 一般，以達到效率與可控性的平衡。
五、目前廣受大家使用的 AI Agent 有哪些？
（一）ChatGPT Agent
OpenAI 於 2025 年 7 月 17 日推出「ChatGPT Agent 」，讓原本只能對話的ChatGPT 具備自主行動能力：代理可在沙盒電腦中自行開啟瀏覽器、呼叫終端機或API，按需求動態選擇工具來完成從資料蒐集到報表產出的整套工作，同時在執行高風險操作（如購買或登入）前要求使用者確認，確保安全可控。
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（二）Manus
中國新創 Butterfly Effect 推出的 Manus 是一款邀請制的全能自主代理，採「中央 executor ＋ 約 30 個子代理」的分工架構；使用者僅需輸入目標，Manus 便可離線完成網站建置、投資分析等多步驟任務，並宣稱透過跨模型編排（例如結合 Claude 3.5 與阿里 Qwen）在部分基準超越同級聊天機器人。目前處於伺服器額度有限的測試階段，邀請碼一度被炒作，可用性與全球合規仍待觀察。
（三）GenSpark Super Agent
GenSpark.ai 在 2025 年 4 月推出「Super Agent」平台，主打無程式碼拖拉即可把 80 多種工具（含打電話、剪影片、生成簡報等）串成單一工作流；系統會在 9 大語言模型間動態指派最適模型處理文字、影像或語音子任務。產品上市僅 45 天便創下 3,600 萬美元 ARR，顯示其在職場自動化與創作者市場的快速吸引力。
六、結論
AI agent 作為人工智慧的一種實用形態，正越來越多地出現在我們的生活與工作中。它兼具了自動化的效率與智能化的靈活，能在適當情境下成為強大的助手。但同時，我們也需要清醒地認識到其風險與限制：只有在理解其運作原理、審慎管控偏見風險並加入必要的人工監督後，才能真正發揮 AI agent 的優勢而將潛在問題降至最低。
