商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）技術日益進步，AI Agent Builder 逐漸成為企業提升營運效率的關鍵工具。這類工具旨在彌補傳統自動化與聊天機器人的不足，讓企業能夠打造出從頭到尾自動完成任務的系統，而非僅停留在半途。
AI Agent 不同於單純對話的聊天機器人，也非遵循固定腳本的自動化流程。簡單來說，聊天機器人主要回答問題和提供資訊，但很少能在企業系統內採取實際行動。而自動化流程雖然能可靠地執行一連串固定步驟，一旦任務偏離原定腳本便會失效。相較之下，AI Agent 具備「自主推理」能力，能根據目標自行選擇工具、調整策略，並在任務執行中途適應變化，自主完成多個環節的複雜工作，例如查詢訂單、更新紀錄並寄送追蹤信件，最後回報完成狀況。
目前市場上，許多宣稱是「Agent」的產品實質上仍是聊天機器人或工作流程自動化工具。因此，企業在導入前應仔細詢問供應商，明確了解其產品的 AI Agent 能在多大程度上自主行動。高德納諮詢公司（Gartner）便曾警告有「Agent 洗白」現象，意指廠商將舊有聊天機器人或自動化工具重新包裝為 AI Agent，卻缺乏實際的底層能力。
一個 AI Agent Builder 的核心運作方式，是透過自然語言指令或視覺化流程接收任務，再透過 API 連結企業既有工具與資料，由平台負責背後的推理與協調。多數平台也具備記憶功能，讓 AI Agent 能回顧過去的任務步驟，並搭配「安全護欄」（guardrails）機制，限制其在未經人工確認前可執行的操作範圍。
AI Agent Builder 通常分為三類：無需程式背景的「no-code」工具提供引導式步驟和模板；「low-code」工具則讓技術團隊能調整底層邏輯；而如 LangChain 這類「pro-code」框架，則給予開發者完全的控制權。IBM 的研究指出，選擇哪種工具取決於任務所需的監督程度，而非團隊規模。例如，小型企業自動化單一電子郵件流程，與銀行自動化詐欺檢查所需的要求便大相逕庭。
企業導入 AI Agent Builder 可望帶來多重效益。AI Agent 能持續且不增加人力成本地完成實際工作，將員工從重複性任務中解放出來，投入更需要判斷力與人際互動的工作。此外，透過模板和引導式建構器，AI Agent 可在數天內上線，大幅縮短開發時程。由於多數平台採「依用量計費」（consumption-based pricing）模式，企業僅需為實際執行的工作付費。這也讓熟悉工作流程的第一線人員能自行打造 AI Agent，而非完全仰賴資訊科技部門。
AI Agent 在企業中常見的應用範疇包含：客戶服務（處理常見問題、退款、將複雜案例轉介真人）、銷售與潛在客戶處理（篩選潛在客戶、起草聯絡信件、排定會議）、財務與營運（處理發票、追蹤審批、標記費用異常）、資訊科技與人資支援（重設密碼、政策諮詢、處理入職文件），以及內部知識檢索和行銷內容支援（起草電子郵件、社群貼文、產品說明等初稿）。
然而，導入 AI Agent 仍需謹慎。高德納諮詢公司預計，由於成本攀升、商業價值不明確或風險控制薄弱，高達四成的 AI Agent 專案恐在 2027 年底前被取消。IBM 在 2025 年針對 2,000 名執行長的研究也發現，僅有 25% 的 AI 計畫達到預期投資報酬率，且只有 16% 能在整個企業擴大規模。成功導入 AI Agent 的先決條件是「乾淨、可存取的數據」。若企業資料分散混亂，即使再好的平台也難以發揮功效。此外，資安問題也應受到與其他系統同等嚴格的審查。企業也應選擇易於遷移或提供數據匯出選項的平台，以避免供應商鎖定問題。
在部署策略上，建議企業從一個具體且具可衡量價值的單一工作流程開始，先在測試環境或有限範圍內試行，再逐步擴大。對於涉及客戶互動或財務敏感的任務，初期應保持人工監督，並定期檢視成效，直到 AI Agent 充分驗證其能力。
