2025年可說是人工智能代理（AI Agent）元年。相較於目前主流的聊天機械人，AI Agent 被視為具備高度智能的系統，可在人類監督下自主設定目標、作出複雜決策並執行多步驟任務。從被動知識工具到主動行動系統的轉變，代表著AI代理能力的重大飛躍。
麥肯錫報告指出，生成式 AI 的發展正從知識型工作邁向代理式行動型任務。隨著推理、規劃與實時策略調整能力的提升，AI代理可望應對更複雜的工作環境，並在未來幾年迎來爆發式增長。
發展成形：由實驗走向廣泛應用
愈來愈多企業正積極測試並部署具備實際行動能力的AI代理，以簡化特定工作流程。應用場景包括自動安排會議、生成分析報告、程式代碼偵錯，乃至市場推廣、履歷篩選及處理客戶查詢等。
有分析指出，代理式 AI 預料在 2026 年前後由實驗性探索走向更廣泛的企業級應用。其發展速度取決於涵蓋自主性、情境理解、工具整合、多模態處理、個人化表現、長期記憶機制，以及安全性與對齊能力等核心能力和核心要素的全面提升。
不過，企業層面的AI代理普及仍面臨不少挑戰。現時的 AI 代理主要依賴底層大型語言模型執行任務，在專業場景中需大幅降低「幻覺」風險並提升準確度。這要求服務供應商與企業客戶緊密協作，開發高針對性的專業代理。例如，醫療場景的代理必須深度融合臨床流程與專業知識，方能發揮實際價值。
體系演進： 從單一模型到多代理協作
企業AI應用亦正從單一模型或代理，轉向深度嵌入業務流程的多代理協作體系，以釋放AI規模化價值，發掘深層商業機遇。
現有平台以模型即服務（ＭaaS）形式推動了AI資源普及，但其單一、集中的模式在處理動態複雜業務問題時出現明顯局限，難以統籌整個流程以實現複雜目標。因此，多代理系統應運而生，借助一組各具專長的代理協同工作。以投資決策為例，可透過財務分析代理、報告分析代理及新聞代理分工協作，共同提供決策支援。對企業而言，多代理協作已成為實現AI規模化價值的必要條件。
關鍵基建：代理框架推動協作
要真正實現多代理協作，穩健的代理框架不可或缺。這類框架提供集中式平台，負責協調不同模型、工具及數據來源，並統籌分佈於各類軟件上的多個代理，使其能夠自主執行步驟繁複的任務。
以阿里巴巴開源推出的AgentScope框架為例，它專為開發者設計，支持構建可控且生產就緒的多代理應用，功能覆蓋代理的構建、編排、部署、執行、可視化開發與監控，管理全生命周期，能促進多個專業代理無縫協作。
這類代理框架不僅是工具，更是關鍵的基礎技術，直接回應「協調多個人工智能專才以實現共同業務目標」的核心需求。透過促進不同代理之間的無縫協作，形成更成熟的多代理系統，並推動代理式AI在未來更廣泛的應用。
總括而言，企業AI的未來應建立於協作與協同之上。從聊天機械人到AI代理，再到多代理體系，這一演進路徑正為企業大規模應用AI釋放深層價值。
