AI 正以前所未有的速度發展，不論是企業還是一般工作者，面對 AI 的快速進化，想必都同時帶著期待與焦慮。根據 McKinsey & Company 的研究，生成式 AI 未來每年有機會為全球經濟創造2.6兆至4.4兆美元的生產力價值，其中影響最大的領域，包含客服、行銷、軟體開發等知識型工作。
如今的 AI 確實已經非常聰明，能協助分析資料、查找資訊，甚至發想企劃與撰寫文章，但多數人在實際使用後，仍會有一種「好像還差一步」的感覺。
例如當你希望 AI 直接幫你完成某項工作時，卻經常看到：「我目前的工具權限無法直接執行這項指令，需要我為您說明操作步驟嗎？」
看到這類文字時，相信不少人會開始在電腦前感到無奈，明明 AI 已經這麼厲害，為什麼還是只能「告訴我怎麼做」，卻不能真的「幫我做」？這其實也代表，大家需要的已不再只是「會回答問題」的 AI，而是能真正「替你完成工作」的 AI Agent。
AI Agent 是什麼？和生成式 AI、流程自動化差在哪？
一般生成式 AI（如 ChatGPT）的操作模式，多半仍以一問一答的互動模式為主，需要使用者一步步引導、下指令，才能完成較複雜的工作。
AI Agent 則不同，使用者只需要提供「目標」，它便能自行規劃流程、拆解任務，甚至在遇到問題時嘗試替代方案。再透過 API 串接各種工具與系統，讓 AI Agent 能讀寫文件、發送郵件或操作外部工具。
可以想像一般生成式 AI 比較像你的「百科全書」，而 AI Agent 則更像會替你執行工作的「數位秘書」。你可以交辦一個目標，例如「幫我找出這份合約中與公司政策牴觸的地方，並發信給法務確認」，然後讓它自主完成中間所有流程。
圖說：AI Agent 及一般生成式 AI（如 ChatGPT）的比較
AI Agent 為什麼能自主執行？4大核心能力
1.AI Agent 的「大腦」：LLM（大型語言模型）
LLM（Large Language Model）是 AI Agent 的核心，負責理解使用者需求、分析問題，以及規劃下一步行動，而不是只能照固定指令執行。
2.AI Agent 的「雙手」：MCP（模型上下文協定）
AI Agent 可透過 API 或 MCP（Model Context Protocol）等方式操作外部系統，例如讀取 Google Sheets、查詢 CRM 客戶資料等。這也是 AI Agent 與一般生成式 AI 最大的差異，不只告訴你怎麼做，而是真的能替你執行動作。
3.AI Agent 的「工作流程」：Workflow
除了單一步驟操作外，AI Agent 還能將多個任務串成完整流程。例如從收到客戶的詢問信開始，自動查詢 CRM 客戶資料、判斷客戶等級、整理回覆重點，最後通知業務人員，讓流程不再只是單純自動化，而是能根據不同情境動態調整。
4.AI Agent 的「記憶能力」：Memory
Memory（記憶）則讓 AI Agent 能保留部分歷史紀錄與上下文資訊，而不是每次都重新開始。例如：記住使用者偏好的回覆方式、延續上一輪對話內容等。這也讓 AI Agent 更接近真正的長期數位助理，而不只是一次性的聊天工具。
AI Agent 如何應用在企業流程自動化？3大實戰場景
素材來源：Magnific
1.跨系統流程自動化：減少企業重複操作
許多企業員工在處理日常任務時，需要在 IM 軟體、BPM、CRM、ERP 等系統中不停來回做切換，這些瑣碎的操作，常常就占掉大量時間。而 AI Agent 可以擔任「自動化中樞」，將這些跨系統的零散步驟串成一條自動化流程，並一鍵完成。例如：
- 整合入職流程：
- 當在即時通訊軟體（如 Slack）確認新員工報到後，AI Agent 可觸發完整的流程，像是建立公司帳號及信箱、加入部門群組、安排新人訓練課程，甚至自動寄出歡迎信等。讓原本需要跨 HR 及 IT 部門協作的流程，負責人員不必再分別進系統手動設定。
- 同步數據異動：
- 當業務在 CRM 系統中更新客戶資料後（如商機從「報價中」進展到「即將成交」），AI Agent 會自動同步到 Google Sheets 報表，並將資料整理成可直接行動的重點資訊，例如成交機率、預估金額等，同時摘要推送到團隊的聊天群組。讓 AI Agent 能執行的任務從「資料同步」升級成「資訊整理+主動通知」。
2.AI Agent 成為各部門的數位秘書
根據不同職位的工作內容，Agent 可以提供專屬的專業支援：
- 銷售/行銷：
- 自動搜尋潛在客戶、撰寫個人化開發信而非罐頭訊息，並根據對方的回覆內容，自動調整後續追蹤頻率。讓系統從只是單純發信，提升至能夠發想跟進策略。
- 軟體開發：
- 協助代碼審查（PR Review）、自動修復簡單的 Bug，或根據需求規格書（Specs）生成初步測試用例。甚至能在開發流程中，提前預測潛在問題程式碼，不只是輔助開發，更能有效降低整體錯誤率。
3.AI Agent 如何處理需要持續監控與判斷的工作？
事實上，AI 的價值也開始從「內容生成」逐漸走向「工作流程自動化」。根據 McKinsey & Company的研究，在客服場景中導入生成式 AI 後，客服人員每小時的問題處理效率平均提升約 14%，單一問題處理時間則降低約 9%。
過去的流程自動化，多半需要預先設定固定規則；但 AI Agent 開始具備理解情境、判斷問題與自主調整流程的能力。這也是 AI Agent 與傳統 RPA 最大的差異。例如：
- 智能收件匣管理：
- AI Agent 可以判斷信件急迫性（如 客訴>詢價>一般詢問），自動回覆常見問題，或將 VIP 客戶的來信優先標記並加入待辦事項。不只是照關鍵字分類信件，而是替你做到「優先級排序」。
- 軟體維運回報：
- 當系統出現錯誤時，AI Agent 可以先根據過往日誌（Log）或公司內部的知識庫，自動判斷是否為常見問題（如 記憶體不足、API 回應逾時）。若能自動修復，直接執行；若無法，則會提供修復建議給工程師，先替工程師整理可能的解決方向，減少問題排除時間。
AI Agent 如何融入企業工作流程，實現流程自動化？
當企業導入 AI Agent 時，重點不只是讓 AI 能聊天，而是如何讓 AI 真正融入既有工作流程，進一步實現流程自動化。
若企業採用華苓科技 AutoMan，除了能由管理者自行於後台選擇 ChatGPT 等語言模型外，也能依不同工作需求，進一步設定 MCP Tool 與 MCP Key，讓 AI Agent 能取得對應權限，串接企業內部系統與工具，協助完成跨系統流程。
1.設定 AI Agent 的語言模型與參數
首先，可依照企業需求於 AutoMan 系統中建立 AI Agent，輸入名稱、使用模型及 API Key，並設定相關參數。完成後，可透過測試功能確認模型是否能正常運作，再正式啟用。
2.透過 MCP Tool 讓 AI Agent 能操作系統
若希望 AI Agent 不只是回答問題，而是能實際執行任務，就得進一步綁定 MCP Tool。企業可依需求選擇不同工具，例如郵件排程、ERP 資料同步或客服回覆等功能，讓 AI Agent 能真正串接企業內部流程。
3.建立 MCP Key 與授權範圍
點擊「新增 MCP Tool」後，即可選擇欲授權的 MCP Tool，並輸入名稱及說明，系統也會自動產生對應的 API Key。
透過 MCP Key，企業可控管 AI Agent 能存取的工具與資料範圍，讓 AI 在呼叫外部服務或操作系統時，能依照授權執行對應任務。除了提升流程自動化效率外，也能避免 AI 擁有過高權限，強化企業管理安全性。
4.綁定 Lale EIM 秘書，讓 AI Agent 成為企業數位秘書
完成以上設定後，可進一步將 AI Agent 綁定至 Lale EIM 的智能秘書，建立秘書名稱、角色類型與對應的 MCP Key。
員工即可於 Lale EIM 的即時通訊聊天室中，直接向秘書下達指令或交辦目標，AI Agent 則會依據授權範圍，自主完成中間流程，讓 AI 從聊天工具進一步成為企業中的數位助手。
例如，於 Lale EIM 聊天室中輸入需求，請秘書協助建立出差高鐵費用的申請單，並上傳高鐵的乘車證明。AI Agent 會自動掃描圖片上的文字資訊，辨識日期、金額與乘車區間後，自動建立費用申請流程並填寫相關欄位。
經確認內容無誤後，即可送出給主管進行審核，並於系統追蹤此申請進度，讓 AI 從聊天工具進一步成為企業中的數位助手。
AI Agent 將如何改變未來企業工作模式？
當多數企業還停留在用 AI 生成內容、整理資料時，AI Agent 已經開始能跨系統執行流程、協助部門協作，甚至主動完成部分工作任務。
而未來的 AI Agent，也不會只是一個單獨工具，而更像是一整組能互相協作的「AI 團隊」。從人資、業務、行銷、客服到軟體開發及維運，不同角色的 AI Agent 將逐漸進入企業工作流程，協助企業處理更多重複性高、跨系統且需要持續追蹤的工作，成為企業中最得力的數位秘書。
- 瞭解更多 AutoMan 機器人流程自動化：https://www.flowring.com/automan/