AI代理人掀科技巨頭新戰局！墨宇示警：企業盲目放權恐陷自動化混亂

財經中心/綜合報導

人工智慧（AI）正從「一問一答」的聊天工具，逐步進化成能自主執行任務的數位代理人！Meta、OpenAI及Google近期接連公布新一代AI技術，從生活助理、獨立雲端電腦到複雜工作流程處理，讓「自主代理人」（Agentic AI）成為科技產業關注焦點。不過，企業AI專家提醒，當AI擁有更多操作權限，若企業尚未釐清內部流程就急著導入，恐怕不只無法提升效率，還可能讓原有問題被自動化放大，陷入「自動化混亂」。

Meta近期推出個人AI代理人Muse，主打從過去被動回答問題，轉向協助使用者處理日常任務及長期計畫。根據Meta公布的資訊，Muse採用專屬安全虛擬環境，並能透過應用程式及通訊服務與使用者互動，讓AI不再只是提供建議，而是進一步參與實際工作。

OpenAI也於9月底發表個人AI代理服務dots，採用GPT-6 Astra模型，並為代理人配置獨立雲端電腦。除了回應使用者指令，dots還能透過連接不同應用程式，持續處理工作、學習使用者偏好，朝長時間執行任務的方向發展。

Google則推出新一代AI模型Gemini 4 Argon，聚焦複雜推理、軟體工程、企業知識工作及網路安全防禦等領域，並支援長時間、多步驟的工作流程。目前Google採取分階段開放策略，優先提供部分受信任的網路安全團隊測試，再視評估結果逐步擴大使用範圍。

三大科技公司相繼布局，也反映AI應用正從單純的內容生成，延伸至任務執行、跨平台協作及流程管理。不過，當AI開始操作系統、存取資料甚至執行涉及外部服務的任務，如何管理權限與資訊安全，也成為企業必須面對的新課題。

深耕企業AI應用的墨宇總經理薛浚鴻指出，許多企業看到AI代理人能自主操作，就期待立即交付大量工作，卻忽略了不同系統之間的授權規範、資料存取限制，以及企業內部既有流程是否適合自動化。

他認為，AI代理人並非取得操作權限後，就能毫無限制地代表企業執行任務。尤其當代理人需要跨平台存取資料或處理外部交易時，若缺乏明確的授權機制、操作紀錄及人工覆核程序，就可能產生資訊安全與合規風險。

「許多機構誤以為能自主行動的Agent，就能直接代表用戶或品牌交易，卻忽略缺乏標準化授權協議與情境邊界的自主代理，隨時可能在真實環境中碰壁，甚至引發信任危機。」薛浚鴻表示。

對於企業是否必須追逐最新、運算能力最強的AI模型，薛浚鴻則認為，技術規格並非唯一考量。企業應先確認實際業務需求，再評估模型能力、導入成本、系統整合及後續維運等條件。

他指出，部分企業可能更適合透過客製化工作流程、內部知識整理，以及輕量化或專屬模型處理特定任務，不一定要全面採用成本較高的前沿模型。真正的關鍵，是讓AI技術能對應企業現場的工作方式，而不是為了導入新技術，反過來要求所有部門配合工具運作。

薛浚鴻進一步表示，企業導入Agentic AI之前，應先盤點既有流程，釐清哪些工作可以自動執行、哪些決策仍須由人員確認，以及不同部門之間的資料與權限如何分配。

在實際導入過程中，也可透過顧問團隊與前線部署工程師（Forward Deployed Engineer，FDE）共同參與，協助企業將業務需求轉化為可執行的技術架構，並建立資料隔離、權限控管、操作紀錄及異常處理機制，降低自主代理人執行任務時的風險。

面對AI代理人快速發展，薛浚鴻強調，企業不應只關注AI能完成多少工作，更要確認交付給AI的任務是否具有清楚的目標、流程與責任歸屬。

他認為，未來企業AI競爭的重點，將不只是模型能力的比較，而是組織能否有效整合技術與業務流程。「先讓人學會解題，再讓Agent接管任務」，才能避免為了追求自動化而放大原有問題，真正讓AI成為企業提升工作效率與管理能力的工具。