文、圖／Google Cloud
2026 年將是「AI Agent （AI 代理）」全面重新定義商業價值的時刻。現在，AI 不再只是被動回應問題的工具，而是能主動採取行動、協助解決複雜問題的工作夥伴。代理式 AI 的發展，將引領企業聚焦五大關鍵趨勢，也是當前必須提前布局的重點方向，包括：
● 賦能員工：AI 代理承接重複工作，讓人才專注高價值任務
● 流程嵌入：AI 深度融入核心流程，提升效率、持續優化營運
● 精準服務：記憶互動脈絡、預測需求，提供即時個人化體驗
● 主動資安：24/7 AI 監控應變，從被動防禦升級主動防護
● 驅動成長：人才是關鍵 – 企業應投資 AI 教育賦能員工，創造最大價值
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Google Cloud 完整技術堆疊（Full Stack）支持代理式 AI 落地
要實現代理式 AI，企業不只需要模型，更需要從基礎架構到應用層的全面整合。Google Cloud 以完整技術堆疊（Full Stack）的 AI 開發平台，協助企業加速 AI 導入與規模化應用。從底層基礎建設與晶片的（例如 TPU、GPU）算力資源，到 BigQuery 等資料與分析平台，再到以 Gemini 模型家族為核心的研究與模型層，並透過 Vertex AI 開發、部署與管理 AI 代理，以及 Google Cloud 或第三方提供的 AI 代理與應用程式，提供企業一個全端點的的 AI 發平台。
此平台的三大核心價值包含：
● 無縫統一：整合工具與資料，消除數據孤島
● 原生自主：在系統設計中即融入自動化，降低維運負擔
● 差異化的開放性：支援跨平台與多來源資料，避免被單一廠商綁定，讓企業保有最大的彈性
透過這套完整技術堆疊，企業得以從「使用模型」進一步邁向打造真正理解業務、能自主執行任務的 Agentic AI 解決方案。
Gemini 3 與智慧企業核心 從模型到 Agentic AI 的全面佈局
最新發表的 Gemini 3 系列模型與 Gemini Enterprise 平台，為企業打造了 AI 應用的全新單一入口，有效解決工具零散所導致的影子 AI（Shadow AI）難題，透過平台內建的中央治理框架 （Central Governance Framework），企業能從單一介面全面檢視、保護並稽核所有的 AI 代理。在確保數據安全與合規的前提下，將具備多模態推理能力的智慧中樞深度嵌入營運流程，實現真正可管可控的自主化創新。
Vertex AI 作為統一的企業 AI 開發平台，整合 Agent Builder 與 Model Builder，聚焦於縮短 AI 從開發到部署的時間，並強化 Grounding 與 RAG 能力，讓模型能即時連結企業內部資料。
Gemini 3 Pro 支援高達 100 萬 token 的長上下文視窗，實現文字、影像、音訊與視訊的統一感知，同時具備業界頂級的編碼能力，可協助自動生成介面、優化程式碼與進行系統重構。
Gemini Enterprise 透過「情境脈絡 (The context)」機制讓 AI 能基於企業完整的數據全貌運作；搭配 Google 預建代理，進一步支援深度研究、數據洞察與軟體開發，加速企業全面導入 AI。
構建 AI 護城河 打造屬於你自己的 AI 超級電腦
隨著 AI 成為企業營運核心，許多企業在 AI 轉型時忽略了閒置算力與維運管理等成本。為降低總體持有成本（TCO），Google Cloud 以 Gemini 3 為核心，結合 AI Hypercompute 架構，整合第七代 TPU（Ironwood）與 NVIDIA GPU，並透過 Dynamic Workload Scheduler 即時調度算力資源。
憑藉自研 TPU、累計 800 億美元的基礎建設投資，以及 DeepMind 模型的深度優化，Google Cloud 提供完整的 AI 基礎架構，協助企業打造具備即時回應與自動化決策能力的「企業超級大腦」，加速將 AI 研發轉化為實質獲利動能；也因此，全球近 90% 的生成式 AI 獨角獸皆選擇採用 Google Cloud。
Agentic AI 在資安監控的應用情境
在資安領域，面對攻擊手法升級與告警疲勞，Google Cloud 以代理式 AI 重塑 SOC（Security Operation Center）。結合 Google SecOps 的大規模資料處理與 Google Threat Intelligence（GTI） 即時情資，代理式 AI 具備自主推理與決策能力，可自動分析攻擊行為、重建攻擊鏈並主動執行應變。
搭載 Gemini SecLM 模型，Google SecOps 可協助企業即時預防威脅、降低人工作業負擔，並從被動防禦轉向主動獵捕，大幅縮短 MTTD (平均偵測時間) 與 MTTR (平均修復時間)，讓資安團隊專注於高價值策略防禦。
無痛現代化：打造 AI 就緒的智慧資料平台
當前企業 AI 轉型的挑戰主要因傳統資料庫（Legacy DB）缺乏向量能力、授權僵化與架構封閉而停滯不前，觀察到的四大系統性障礙包含：
● AI 應用落地受阻：傳統 DB 缺乏原生向量搜尋與 RAG 支援，需繁瑣 ETL 流程且無法實現 HTAP 即時分析，導致 AI 模型讀取舊資料產生幻覺。
● 成本過高：傳統資料庫商用軟體的 CPU 計價模式形成「AI 擴展懲罰」，且缺乏 Serverless 彈性，導致應對突發流量時成本暴增。
● 數據孤島：關聯式架構難以靈活處理 AI 所需的非結構化數據（如 JSON、對話紀錄），且專有格式鎖住數據，使模型缺乏完整上下文記憶。
● 供應商鎖定：受制於封閉語法（如 PL/SQL），難以與 LangChain、Vertex AI 等現代開源 AI 生態系整合，阻礙技術創新。
對此，Google Cloud 提供全方位的 AI 就緒資料平台，整合 AlloyDB 的高效向量運算、Spanner 的多模態無限擴展性與 Firestore 的靈活對話記憶管理。透過 Gemini 輔助代碼轉換、DMS 資料移轉服務，協助企業將 Oracle/SQL Server 無痛移轉至標準化的 PostgreSQL, MySQL開源環境，不僅大幅降低 TCO，更為生成式 AI 應用奠定堅實、開放且具備高效推理能力的數據基石。
精準 RAG 實踐：透過 Spanner 與 AlloyDB 實現多模態向量搜尋
Google Cloud 針對企業資料庫提出技術更新，透過將 Vector Search 整合至 AlloyDB 與 Spanner，解決生成式 AI 應用中常見的資料整合與延遲問題。
RAG 架構優化，實現「零搬移」向量搜尋 針對傳統 RAG 架構需外掛向量資料庫導致的資料孤島與延遲問題，Google Cloud 採取直接在核心資料庫（AlloyDB 與 Spanner）中內建向量搜尋功能的策略。這種「零搬移」架構讓企業能夠在同一環境下處理結構化交易數據與非結構化向量數據，省去了繁瑣的資料搬運（ETL）流程，進而大幅提升金融詐欺偵測、即時推薦等 AI 關鍵應用的回應速度。
業界首創 AI 查詢引擎，用 SQL 指揮 Gemini Google Cloud 推出業界首創的 AI 查詢引擎 (AI Query Engine)，將生成式 AI 的推理能力深度整合至標準 SQL 中。開發人員無需額外學習複雜的新工具或 API，只需使用最熟悉的 SQL 語法，即可直接調用 Gemini 模型執行複雜的語意篩選與邏輯運算。
AlloyDB 效能突破，完美相容 PostgreSQL 為了解決既有開源資料庫在面對龐大 AI 運算負載時的效能瓶頸，AlloyDB 在保持與 PostgreSQL 100% 完全相容的前提下，結合 Google 獨家的 ScaNN 演算法進行底層優化。數據顯示，其交易處理速度可達標準 PostgreSQL 的 4 倍，數據分析速度更飆升至 100 倍。
讓自動化工具 Workspace Studio 簡化多步驟工作流程
透過 Workspace Studio，企業可結合客製化 AI 機器人 Gem 與 Google Drive 內部資料，快速建立自動化代理人工作流，處理審批、客戶調查摘要等高重複性任務，成為企業導入 AI 的最快實踐路徑。
在生產力層面，Google 以「AI 雙引擎」精準對應不同工作場景：
Gemini App：聚焦「從 0 到 1」的創造與解題，透過 Deep Research 進行海量資訊的搜尋與即時報告生成，解決員工不知道的問題；結合 Nano Banana 與 Veo 生成影像與製作影片，並以 Canvas 協作介面撰寫程式碼或優化文案，快速產出可交付成果。
NotebookLM：專注於「理解與分析」，可在短時間內消化大量文件，基於使用者上傳資料提供精準摘要、比較與來源標註，確保資訊正確性與決策深度。
