2025 AI Agent 商用爆發元年，發展前必看指南

一文告訴你什麼是AI Agent？該不該用？怎麼用？

人工智慧代理（AI Agent）作為新一代人工智慧系統的代表，正以驚人的速度滲透到各行各業。2024 年底，全球 AI Agent 市場規模已突破 500 億美元，增長率超過 200%。

根據《State of AI Agents》報告，超過 60% 的企業已在至少一個業務場景中部署 AI Agent，而這在 2023 年底僅為 15%；微軟的 Copilot 系列產品月活躍用戶突破 2 億，OpenAI 的 GPT Store 中 Agent 應用下載量則超過 10億次，這些數據無不顯示 AI Agent 正從概念走向大規模商業化。隨著越來越多企業意識到 AI Agent 帶來的生產力革命，2025 年將成為 AI Agent 商用爆發的元年。

人工智慧代理（AI Agent）正在改變2025的市場生態 (圖: Canva)

什麼是 AI Agent？2025 年的發展趨勢預測

AI Agent 是一種能夠感知環境、做出決策並執行行動以實現特定目標的智慧系統。與傳統 AI 不同，Agent 具有自主性、持續性和目標導向的特性。簡單來說，AI Agent 不僅僅是被動回應指令的工具，而是能夠主動規劃、執行一系列複雜任務的「智慧助手」。

一個典型的AI Agent通常包含以下核心元素：

• 大型語言模型 (LLM)：作為核心推理引擎
• 規劃能力 (Planning)：能夠分解任務並制定執行計劃
• 工具使用能力 (Tool Use)：能夠調用各種 API 和服務
• 記憶系統 (Memory)：保存上下文和互動歷史
• 反思機制 (Reflection)：能夠評估自身表現並進行調整

2025年的AI Agent發展趨勢

展望2025年，AI Agent 領域將迎來以下關鍵趨勢：

• 垂直領域專業化：從通用型 Agent 向垂直領域專精 Agent 轉變，針對金融、醫療、法律等特定行業的專業 Agent 將大量湧現，並展現出超越人類專家的能力。
• 多 Agent 協作網絡：單一 Agent 向 Agent 協作網絡演進，多個具有不同專長的 Agent 將能夠協同工作，處理更加複雜的任務流程。
• 人機協作模式成熟：從純 Agent 到「人機迴圈」(Human-in-the-loop) 混合模式演進，實現人類與 Agent 的優勢互補。
• 安全與可控性強化：隨著應用場景深入關鍵領域，對 Agent 行為的可解釋性、可監控性和安全性的要求將大幅提高。
• Agent 操作系統出現：專為管理和協調多 Agent 協作而設計的操作系統將成為新的技術焦點。

AI Agent 的應用場景與商業價值

根據《State of AI Agents》報告，目前AI Agent應用案例以研究與摘要 (佔 58%)、優化個人工作流程與提供協助 (53.5%) 與客戶服務 (45.8%)為主：

• 研究與摘要： AI 代理人從龐大數據中產出核心見解，省去大量資料篩選時間
• 個人效率提升： AI Agent 協助排程、組織等日常任務，使用者能專注於更有價值的工作
• 客戶服務： 處理查詢、故障排除，加速跨團隊回應，提升企業服務品質與運營效率

這些數據反映了多數人希望將那些耗時繁瑣的任務交由他人、系統來處理的迫切需求。藉由 AI Agent 協助排程、組織等日常任務，不僅顯著提升個人的工作效率，更能讓使用者專注在更具決策意義的工作上，進一步強化工作表現，並獲得更多成就感。

此外，效率提升的效益並不限於個人層面。客戶服務亦是AI Agent應用的重要領域 (佔45.8%)，透過處理查詢、故障排除以及加速跨團隊的回應時間，進一步提升企業整體的服務品質與運營效率。

與 SaaS 的關係演變

AI Agent 正在重塑 SaaS 行業的格局，具體表現在三個層面：

• Agent 即服務（Agent as a Service）： 專業 AI Agent 本身作為 SaaS 產品提供，如合同審查 Agent、創意助理 Agent 等
• Agent 增強型 SaaS： 傳統 SaaS 產品通過內置 Agent 提升用戶體驗和功能，如 Salesforce 的 Einstein GPT、Notion AI、Microsoft 365 Copilot 等
• Agent 整合平台： 新型 SaaS 平台專注於構建、部署和管理多個業務 Agent，提供一站式解決方案

最值得注意的是，AI Agent 正在挑戰傳統 SaaS 的地位。透過自然語言，用戶可以直接表達意圖並獲得結果，無需學習複雜的界面操作，大大降低了軟體的使用門檻。

AI Agent對企業競爭力的影響

生產力劇增

根據我們的研究，AI Agent 技術可預期為企業帶來 15-40% 的生產力提升，具體表現在：

• 時間效益：減少 60-75% 的重複性工作時間，釋放更多人力資源能專注於創造性工作
• 決策質量：輔助決策支持系統可提升決策準確度達 24%
• 資源優化：通過智能調度和預測，可降低營運成本 9-16%
• 創新能力：加速產品研發週期縮短 27-53%

AI Agent 市場潛力評估

就市場規模來看，AI Agent 領域呈現爆發性增長態勢：

• MarketsandMarkets 預測，AI Agent 市場規模將從 2024 年的 51 億美元擴張至 2030 年的約 471 億美元，複合年增長率達 44.8%
• Grand View Research 預測，市場規模將從 2024 年的 54 億美元增長至 2030 年的 503 億美元，複合年增長率為 45.1%
• 根據BCG研究指出，有 66% 公司正在摸索 AI Agent
• Deloitte報告指出，預計 2025 年 25% 使用 GenAI 的企業將部署 AI 代理，到 2027 年這一比例將增長到 50%
• Gartner預測到 2027 年，40% 的企業服務將由 AI Agent 組合提供

市場競爭格局重塑

AI Agent正在重塑產業競爭格局：

• 降低進入門檻：中小企業可以利用 AI Agent 快速獲取過去只有大企業才能負擔的能力，如進階數據分析、全球化客戶服務等
• 能力鴻溝擴大：率先採用並深度整合 AI Agent 的企業與傳統企業之間的生產力差距正在迅速擴大
• 商業模式創新：AI Agent 使「即服務」、「超個人化」、「零摩擦」等新型商業模式成為可能

企業對 AI Agent 的積極部署

LangChain調查顯示，約51%的受訪企業目前已在生產環境中使用 Agent。按公司規模來看，中型公司(100-2000名員工)在將 Agent 投入生產方面最為積極 (佔比達63%)。且 78% 的企業正積極計劃在不久後將 Agent 落地到生產環境中。不過，雖然對 AI Agent 的需求明顯增加，但實際的生產部署對許多企業來說仍然是一個待突破的障礙。

AI Agent 在不同領域的應用

AI 可以有效應用在領域方面，像是助理一般協助行銷人員完成繁瑣的內容產出、發布、分析等工作，僅需專注在創意發想等更有價值的任務上。

AI Agent 把行銷變輕鬆了

• 超級個人化行銷 Hyper-Personalization：AI Agent 可幫助使用者更輕鬆或自動化地深入分析消費者行為數據，提供接近一對一的個人化內容和體驗，替代傳統的人群分層行銷
• 全渠道行銷：行銷 Agent 可以自動協調跨多個渠道的品牌訊息一致性，並視消費者反應調整策略。例如針對臉書、IG等不同平台發布適合的文案、素材版本，並根據互動成效進行優化。
• 創意生成與優化：從廣告文案到視覺創意，AI Agent 不僅可以生成海量創意素材，還能通過 A/B 測試持續優化效果
• 即時市場洞察：監控競品動態、社交媒體趨勢和消費者情緒，提供實時市場洞察摘要，並能透過對話提供答案與建議。

AI Agent 可讓 MarTech工具創新升級

MarTech 領域的 AI Agent 應用主要包括：

• 內容行銷助手：自動生成blog、社群貼文、edm等內容，並根據目標受眾和平台特性進行優化
• 對話式行銷引擎：AI Agent技術讓聊天機器人更加自然，可以潛在客戶建立自然對話，收集訊息並推動轉換，例如提供服飾建議並協助下單、查詢餐廳並訂位等
• 顧客數據智能 Agent：與傳統CDP結合，自動整合、清洗和分析來自各渠道的客戶數據，掌握360度顧客輪廓，並協助篩選目標客群、貼標與預測、加強個人化推薦
• 行銷活動管理 Agent：全流程管理行銷活動，從策劃、執行到評估，自動調整預算分配以優化 ROI

以電商平台 eBay 為例，eBay 在內部使用 AI 代理來協助寫程式碼、建立行銷活動，甚至計劃推出可以幫消費者尋找商品、幫賣家列出商品的 AI 代理。且為了實現各種工作任務，eBay 打造自己的「代理框架」，進一步在後台使用多種大型語言模型。

更多 AI Agent 應用場域

• 客戶服務：AI Agent 可以自動回覆客戶問題、處理訂單或投訴，減輕客服人員的工作負擔
• 輔助/自動駕駛：未來 AI Agent 可以感知路況，協助做出行駛決策、導航等，提升駕駛安全性和效率
• 智能家居系統：AI Agent 可連接IoT控制家庭設備，如智能音響、溫控系統、安全監控系統等，提升居家舒適度和安全性
• 金融交易：AI Agent 可以分析市場數據，做出即時交易決策或提供投資建議
• 醫療健康：AI Agent 可以協助醫生診斷、分析患者的症狀、病歷、醫學影像等數據，提供輔助的診斷意見
• 智慧製造與工業6.0：AI Agent 可以監控生產線、預測設備故障、優化生產流程等，提升生產效率和產品品質
• 永續與ESG：AI Agent 可協助掌握企業ESG表現、公關聲量；掌握組織碳排放與產品碳足跡、提供優化建議；分析同業與自家ESG策略，提供建議或協助撰寫永續報告書

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AI Agent的挑戰與困境

儘管 AI Agent 看似前景明亮，但目前仍面臨諸多挑戰：

當前技術挑戰

• 可靠性問題：複雜任務中的失敗率仍然較高，特別是涉及多步推理和工具使用時
• 幻覺現象：在專業領域知識邊界不清晰時容易產生錯誤判斷和虛構訊息
• 安全與隱私風險：授權 Agent 訪問機敏數據帶來的安全隱患尚未完全解決
• 長程規劃能力有限：目前 Agent 在長時間跨度的任務規劃與執行上仍有不足

即使如此，隨著技術斥續突破性發展，長時間來看這些問題被解決只是時間問題。然而，企業如果想在AI生產力上取得領先，勢必須提前建立專屬於自家的AI agent生態系，擁有自己的數據，以加速落地、提升準度、降低成本。

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組織與管理挑戰

• 技能轉型：企業需要大規模培訓員工與 Agent 協作的新技能
• 流程重構：現有業務流程需要重新設計以適應 Agent 工作模式
• 責任與治理：Agent 行為的可解釋性、責任歸屬和監管框架尚不完善
• 投資回報評估：如何準確衡量 AI Agent 投資的 ROI 仍是企業難題

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未來突破方向

應對這些挑戰的關鍵方向包括：

• 對 AI Agent 的理解障礙：工程師在向公司其他利益相關者解釋 AI Agent 的功能與行為時會有困難。雖然可以透過一點視覺化的圖表去解釋，但有時候 LLM 對許多管理層與非技術人員來說然仍為黑盒子，所以內部溝通、說明與教育訓練相當重要。
• 強化安全架構：建立多層次的安全防護和權限控制，以監控 AI agent 的表現及限制其寸取權，避免過度依賴及資料外洩的風險
• 人機協作方式引進：應對導入 AI Agent，重新設計可以讓人力和此智慧洗桶整合的工作模式，以達到 1+1 > 2 的工作成果、提升企業整體量能。

仍存疑慮：請對 AI Agent 保持懷疑與監控

企業如何監控AI Agent

隨著 Agent 功能日趨強大，如何有效管理和監控 Agent 的行為變得至關重要。 追蹤和監測工具成為企業擁抱AI Agent 技術時的標準選配(55.4%)。

此外，44.3%的企業採用AI 護欄(AI guardrail) ，以確保AI Agent 等 AI 工具能遵循組織的標準、政策和價值觀，避免產生不實資訊/不當內容、洩漏機密等。

而在測試 LLM 應用時，離線評估 (Offline Evaluation) (39.8%) 的使用頻率仍高於在線評估 (Online Evaluation) (32.5%)，這反映即時監控 AI 或許仍然面臨諸多挑戰。

先不要給予過多權限給AI Agent

儘管人們對 Agent 抱有很高的熱情，但在 Agent 的權限控制方面仍普遍持保守態度。 鮮少有團隊允許 Agent 自由地進行讀取、寫入和刪除等高風險操作。 相反地，大多數團隊僅授予 Agent 「唯讀」權限，或者在 Agent 執行高風險操作時需要人工監管。

結語與展望

AI Agent 已站在商業應用爆發的臨界點。2025年，隨著技術的成熟和應用場景的深化，AI Agent更將從概念驗證階段進入規模化部署階段，開啟企業數位轉型的新篇章。對於企業領導者，現在正是制定 AI Agent 戰略的關鍵時刻。

企業該如何制訂 2025年 AI Agent 核心策略

成功的策略應聚焦於三個方面：一、明確價值導向的應用場景；二、建立人機協作的組織文化；三、重視數據與知識資產的沉澱。記得，AI Agent 不僅是一種技術創新，更是一場商業變革 — — 而能夠迅速適應並主動擁抱這一變革的企業，將在未來的競爭中占據先機。

打造堅強的數據基石，克服導入痛點

現實骨感的是，多數企業在規劃與執行AI Agent大規模導入上遇到瓶頸。因為導入 AI Agent 的過程中，常面臨數據來源繁多、格式不一(尤其在處理非結構化資料)，以及數據品質參差不齊等挑戰，亦或是缺乏相關技術及人力。

因此，企業可透過導入數據中台，整合企業內外數據，打破數據孤島，同時建立完善的數據治理與數據處理的標準化流程；並透過外部數據顧問，協助盤點規劃、提供技術支援與教學，大大提升企業落地 AI Agent 的可行性。

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