隨著 OpenAI 在 2025 年推出 ChatGPT Agent，我們開始看到 AI 不再只是回覆問題的工具，而是能夠 “主動” 幫助用戶處理任務、操作應用，甚至串接第三方服務。這代表我們正邁向一個 AI「自動執行」的新時代。
然而，當技術快速前進時，風險與挑戰也隨之浮現：什麼時候它是超前的創新？什麼時候又顯得不夠穩定？
一、 ChatGPT Agent 什麼時候是超前的創新產品？
ChatGPT Agent 在發布後時時刻刻地被兩字所圍繞-「 主動 」，意思是他是一個可以依用戶需求自主行動去協助用戶找到答案的產品，這樣的特色造就了人們「效率」的提升。那在哪些場景下他能帶給我們方便呢？
（一）多步驟工作
ChatGPT Agent 其中一特色就是能協助用戶完成「多步驟任務」的工作。
像是當你想要購買一產品時，你需要經歷過「 需求確認 ➡️ 產品類型確認 ➡️ 網上搜尋相關產品 ➡️ 搜尋評價 ➡️ 貨比三家 ➡️ 產品確認 ➡️ 下單購買 」。 這往往需花費你好幾個小時甚至好幾天。而現在，你只需要透過 ChatGPT Agent ， 請他幫你找尋所需產品類型，他便會在沙盒環境下在『 短短30分鐘內 』幫你搜索哪些購物平台的產品符合你的需求。
最終，你可以請他幫你整理出來一個表格顯示：「 購物平台 / 產品名稱 / 產品型號 / 產品價格/ 用戶評價」等資訊，這將大大提升我們的工作效率。
（二）提升專業決策效率
決策，這項動作在各行各業每天中都常常上演，但，此行為背後往往需要龐大的資料去做堆疊。在過去，決策者們需要花上好幾個小時甚至好幾天去找尋資料佐證，只為了讓決策能走在正確的道路上，但這有個問題：太耗時間了。
而現在透過 ChatGPT Agent ，你可將他視為你的秘書。你只需要告訴他主題，他便會自主在網上找尋公開資料，甚至他還會幫你進行資訊統整、資料來源彙整、並匯出報告。你能在他行動的期間進行其他業務內容，等他完成後再去做資料的查閱 ＆ 決策，這項特色將大大提高決策者們的工作效率、時間運用。
（三）知識收集
在過去，你如果對於一項知識好奇，你必須花很多時間在Google 上徘徊，並且你可能也對於該從何學起、哪些是初學者該學習的等等的問題感到困擾吧！ So do I ~
但現在，你只需要透過 ChatGPT Agent ，請他幫你整理網上相關資訊，並幫你安排讀書進度，你就可以得到該主題的一系列規劃。不只如此，你甚至可以綁定 Notion ，將讀書進度匯入你的 Notion 當中。
二、 ChatGPT Agent 在哪些時候會不夠穩定？
然而，ChatGPT Agent 雖然帶來想像空間，卻也存在不少挑戰，讓它在部分情境顯得「不穩定」。
（一）長鏈條任務
在購物、訂位、行程安排、資料篩選等多步驟任務裡，Agent 會出現「誤點連結、卡在頁面、走錯分支、輸出品質不一」等狀況；有時甚至回報「已完成」，實際卻未能下單或登入，速度也偏慢。
像是：
- 反覆開錯網站／頁籤、無限循環刷新
- 誤解任務限制（幣別、地區、型號）或漏抓必要欄位
- 頁面元素點不到、表單送不出、產出檔案欄位對不齊
（二）安全／隱私攻擊面擴大
現在的 ChatGPT Agent 已經會讀郵件、文件，並在你登入網站後代為操作；但若頁面藏有惡意提示（prompt injection），可能會誘使它外洩私密內容或做出錯誤動作。
（三）官方刻意「關閉或限縮」的功能
為了防止資料被誘導「抽走」，ChatGPT Agent 目前停用 Memory（記憶）功能；OpenAI 說明這可降低被注入後把私訊從記憶中 exfiltrate 的風險。同時啟用多層保護：重大動作需確認、敏感任務強制 Watch Mode、終端機僅有限制性的網路能力。這些都是「先安全再擴權」的上線策略。
但當核心能力被刻意關閉或限流，意味著在真實世界風險還未完全壓低之前，官方寧可犧牲一部分便利性。也就是說，想像中的「人機合一」的情況目前還是無法100％實現。
三、那該如何平衡 ChatGPT Agent 的特色＆風險？
ChatGPT Agent 的魅力在於它能「自動行動」，把研究、資料整理、輸出交付一次完成；但同時，它也帶來了可靠性、安全與合規上的挑戰。要想真正善用這項工具，關鍵在於找到「效率」與「安全」之間的平衡點。
（一）善用特色的場景
- 重複性、跨工具的任務：比價、文獻回顧、資料清洗、報表草稿。
- 容錯率高的工作：需要快速生成初稿、資訊收集，允許後續人工修飾。
- 時間敏感的情境：例如市場研究、行銷素材製作，先出結果比完美更重要。
（二）必須控管的風險
- 可靠性：長鏈條任務要拆段執行，並在中途設定檢查點。
- 安全性：僅啟用必要的連接器，敏感任務維持「人機雙簽」與 Watch Mode。
- 合規性：在受監管產業（金融、醫療）應保留審計紀錄，確保符合內外部規範。
（三）平衡的實踐方式
- 個人與新創 → 把 Agent 當成「效率推進器」，快速嘗試、驗證，重視產出速度。
- 大型企業 → 把 Agent 納入治理框架，要求最小權限、可觀察性、審核流程，讓 AI 自動化在安全邊界內運行。
（四）轉換使用邏輯
與其期待 Agent 立即做到「零錯誤全自動」，更實際的做法是：先請AI 幫你跑流程 → 等資料統整後，人類再進行審核與修飾。這樣既能享受超前技術帶來的效率，又能降低出錯與風險。
四、未來挑戰： AGI
ChatGPT Agent 的出現，代表我們正在跨越「單純對話式 AI」的階段，邁向更接近 通用人工智慧（AGI, Artificial General Intelligence） 的實驗場。
（一）為什麼與 AGI 有關？
- 從回答到行動：傳統 LLM 只會「輸出答案」，而 Agent 開始具備「行動能力」，能夠根據目標自主決定步驟，這就是 AGI 的核心特徵之一。
- 跨領域任務處理：AGI 被期待能在不同領域中靈活解決問題，而 Agent 已經能從研究 → 整理 → 輸出報表或簡報，展現跨場景的泛用性。
- 持續進化的基礎：雖然目前 Agent 的「記憶」與「自主性」被刻意限制，但這其實是為了控制風險。一旦未來安全機制更成熟，這些能力可能逐步釋放。
（二）尚未達成 AGI 的差距
- 缺乏長期記憶與自我學習：現在的 Agent 無法真正「從經驗中學習」並持續提升。
- 推理深度有限：雖然能做多步驟任務，但在需要長時間邏輯鏈或專業領域深推理時，仍不如人類專家。
- 安全與責任難題：AGI 若能完全自主，就必須能承擔「行為後果」；但目前技術和治理機制還不足以處理。
（三）未來發展
- 漸進式放權：未來 3–5 年，Agent 可能會逐步開放更多「記憶」與「持續學習」功能，但一定伴隨更嚴格的審核與安全控制。
- 人機協作深化：AGI 不是一夜之間誕生，而是透過這些「半自主 Agent」逐步測試人類的信任邊界，建立人機分工模式。
- 產業分化：個人與新創會率先擁抱高度自主的 Agent，而大型企業與政府則會建立「合規版本」，形成雙軌並行的生態。
五、結論
ChatGPT Agent 展現了 AI 從「回覆」走向「行動」的巨大躍進，能在效率上帶來前所未有的提升。但同時，它的可靠性、安全性與合規性仍存在限制，尚未成熟到能完全放手託付。最務實的做法，是在低風險場景積極嘗試、在高風險任務保持人類把關。隨著技術演進，它有望成為邁向 AGI 的重要一步。
