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人工智能（AI）已超越單純響應人類指令的技術階段，邁入全新發展階段。當前AI系統不僅能生成內容，更能主動行動、決策、適應、並協調運作（編排）。這正是代理型AI的領域——具備自主目標追求能力的AI。本文將探討：代理型AI與早期AI的本質差異；為何自動化整合（尤其是通過協調/編排機制）不可或缺；治理機制為何不僅是錦上添花，更是必備要素。

代理型AI有何特別之處

我們不妨先問一下：究竟什麼是代理型AI？是什麼變革使其成為可能？代理型AI指超越單純響應指令輸出的系統。這類系統具備自主性：能在最小限度的監督下行動，分解複雜目標，動態適應環境，並通過外部工具或子代理來執行任務。例如IBM將代理型AI定義為：能在有限監督下達成特定目標、通過多代理協同運作、並實時決策的AI模型。

以下是代理型AI的關鍵特性：

• 自主性與主動性：代理型AI無需等待每一步的詳細指令，而是主動掌控局面。若您曾設想過這樣一種系統——只需設定目標，它便能自主規劃達成路徑——這正是自主性的實踐體現。
• 適應性與學習能力：面對環境變化、數據波動和突發事件，AI代理系統必須具備學習、調整和路徑重構的能力，而非固守既定模式。
• 規劃與目標分解：現實世界的任務往往涉及多步驟操作。代理型AI能將目標分解為子目標，排序執行步驟，監控進度，並在偏離軌道時重新規劃路徑。
• 記憶/情境保持：為保持一致性與有效性，這類系統需銘記既往事件，考量歷史決策、用戶偏好及外部信號。若缺乏歷史記憶，行為將變得支離破碎。
• 行動與工具運用：代理型AI系統不僅能生成文本或預測結果，更能調用工具、調用API、觸發工作流。有時它們還能協調多個專業化的AI代理協同運作。

集成自動化與協調編排：將能力轉化為影響力

擁有智能代理能力是一回事，將其嵌入工作流以創造價值則是另一回事，這正是集成與協調編排發揮作用之處。代理型AI唯有實現集成而非孤立運作，才能釋放其變革潛力。集成使自動化超越表面創新，通過消除重復性任務、縮短決策週期來提升效率與速度，同時為人類的創造力與判斷力保留餘地。大規模應用中，互操作性至關重要：跨系統協作的眾多AI代理必須共享上下文、協調任務，避免孤立運作引發的錯誤。深度集成還能保障響應能力，使AI代理能隨供應鏈到客戶期望等現實條件進行動態調整。最後，編排機制通過減少重復與矛盾，同時維護合規性、公平性和可靠性標準，確保一致性與質量。

企業借助IBM watsonx Orchestrate，AI代理不再是簡單的“實驗”，而是真正具備能力的數字化同事。它們能監測觸發條件、執行例行任務、相互協作分配工作、在必要時發出警報，並跨現有系統協同運作。watsonx Orchestrate可以為業務團隊賦能，使他們無需經歷冗長的IT流程即可修改工作流或部署新的AI代理。治理工具可以確保系統安全、合規且可觀察。預期投資回報體現在：節省時間、加速決策週期、減少錯誤、提升響應能力（如客戶服務、人力資源、採購環節）。

例如，IBM香港與中信銀行(國際)有限公司近期合辦一場AI工作坊，期間借助IBM watsonx平台開展實踐性探索。通過一系列互動活動，參加者在生成歌詞、優化提示詞以及發掘AI解決方案在銀行業的潛在應用場景等方面獲得了實踐經驗。此次工作坊成功展現了代理型AI在促進團隊協作、推動創新、優化流程方面的潛力，同時營造出充滿創造力的動態環境。活動成果凸顯了代理型AI在營銷、人力資源及信息技術等多元商業領域的創新潛力。

代理型AI的治理：倫理、監督、安全

隨著代理型AI能力不斷增強且日益自主化，對其行為的治理變得至關重要。若缺乏治理機制，相關風險可能迅速放大。代理型AI的自主性意味著其決策往往無需人類干預，這將引發諸多風險：例如不良後果、偏見、隱私侵犯、法律風險以及信任危機。對於組織而言，毫無準備絕非可行之選。

有效治理自主代理的關鍵在於清晰性、監督機制和韌性。組織至少可採取以下三項措施：

1. 明確定義目標與邊界（含倫理限制），對敏感決策要確保有人類監督。
2. 通過記錄操作、輸入、推理過程及備選方案確保透明度。
3. 運用壓力測試、紅隊演練及邊界案例持續測試監控行為，並在出現偏差時啓動安全回退模式。

這些實踐共同構築了自主系統的信任基礎、責任機制與穩健性能。

為管理AI風險，各組織正實施全面的治理框架和制度架構。IBM watsonx.governance 通過提供端到端的AI生命週期監控、自動化風險管理，以符合歐盟《人工智能法案》和美國國家標準與技術研究院AI風險管理框架等全球標準，以及類似香港證券及期貨事務監察委員會（SFC）和香港金融管理局（HKMA）近期頒布的金融業AI使用規則等本地法規，助力企業和組織實現這一目標。Watsonx.governance平台提供模型庫存管理、公平性評估及漂移檢測工具，確保AI部署的透明度與可追溯性；同時支持與AWS、微軟Azure等主流平台集成，實現跨環境無縫治理。

展望未來和最終思考

代理型AI不僅是生成式AI的進階版本，它更是在重塑工作模式，自動化任務流程，讓人類得以專注於創造性工作與戰略規劃。儘管集成與風險等各項挑戰依然存在，但每個代理型AI項目都可以帶來寶貴的經驗積累。通過審慎的治理與實踐探索，代理型AI有望釋放全新效率、推動創新發展，並重新定義職場的可能性。

 作者簡介：

本文作者施楠博士，是IBM 香港首席AI工程師及客戶工程經理 @LinkedIn