AI Agent 不只是未來式
Agent 不再只是生成內容，它開始操作軟體、調用工具、串接流程。這股浪潮不只席捲科技巨頭，也正深刻改變製造業與工業界的運作邏輯。針對希望在今年導入 Agent 的企業決策者，我建議從「技術架構」、「應用場景」與「資安治理」三大維度，構建一套可擴展、可治理、可持續的實戰路徑圖。
文／裴有恆
如果說 2024 年是生成式 AI 的「驚奇之年」，2025 年是企業在各種 PoC（概念驗證）中摸索邊界的「實驗之年」；那麼 2026 年，將是 AI Agent（人工智慧代理人）全面落地的「實踐之年」。
站在 2026 年初，CIO 們面臨的最大挑戰已不再是「模型不夠聰明」，而是「應用無法落地」。許多企業發現，Chatbot 雖能對話，卻難以真正進入核心系統執行任務。這正是 AI 角色從「被動諮詢（Chatbot）」轉向「主動執行（Agent）」的關鍵轉折。
一、技術架構：以 MCP 戰略重構企業 IT，終結「API 連結雜亂無章」
在 2026 年，CIO 面對的最大技術債，將是無數 AI Agent 與企業舊系統之間雜亂無章的點對點連接（Point-to-Point Integration）。它帶來的不是「接不接得上」而已，而是整合成本飆升、權限難以控管、稽核無法落地、且擴展速度跟不上業務需求。
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為什麼 MCP（Model Context Protocol）被視為 2026 年最具擴展性的標準化解法之一？因為它把「AI 端的工具調用」抽象成協議層，改變企業 IT 的整合拓樸：從易失控的網狀（NxM）走向可控的星狀（N+M），並降低未來被單一模型供應商綁定的風險。
‧從「網狀」到「星狀」的架構收斂：過去，若要讓 OpenAI 讀取 Oracle 資料庫，又要讓 Claude 分析 Salesforce 數據，團隊往往需要維護 NxM 的連接器、權限與錯誤處理。MCP 的作法是將整合收斂到「標準化的 MCP Server 中介層」：企業建立一次 MCP Server，不同模型/Agent（Client 端）即可透過統一協議調用資料與工具，避免每換一個模型就重做一套整合。
‧解鎖「遺留系統」的黑盒子：製造業最頭痛的是那些跑了 20 年、不敢亂動的 ERP 或 MES。透過 MCP，企業可以為這些老系統封裝標準化的「Agent 介面」，在不重構核心系統的前提下，讓新一代 Agent 以可控方式存取舊資料與流程。落地建議採取「最小權限＋白名單」起步（例如先只讀、再逐步擴權；必要時用影子表/中介資料層），降低一開始就直連核心庫的風險。
‧CIO 的決策指標：在評估 Agent 平台或整合方案時，請將「是否原生支援 MCP 或等價的標準化協議層」列為關鍵評估項，並要求供應商清楚交付企業級能力：
- 身分驗證與授權（SSO/Token、RBAC/ABAC）
- 工具契約標準化（Tool Contract：輸入輸出、錯誤碼、資料格式）
- 可觀測性與審計（Tracing、用量/成本監控、Audit）
- 政策與限流（Policy、Rate limit）：這不只是技術問題，更是避免未來被單一模型供應商綁架的商業策略。
二、應用場景：從 SAP 到 Siemens/Rockwell 的 OT/IT 雙軌策略
有了架構，下一步是選擇戰場。2026 年的 Agent 導入不應遍地開花，而應採取「OT/IT 雙軌並進」的策略：一邊提升決策品質與反應速度（IT），一邊把工廠隱性知識工程化並可傳承（OT）。這不是理論，而是國際大廠正在實踐的現在進行式。
IT 軌：供應鏈的「預判型」決策（以 SAP 情境為例）
SAP 新一代 ERP/供應鏈應用的方向，凸顯 Agent 的價值不在於「自動填單」，而在於「多維度模擬與情境推演」。在一些公開展示或案例情境中，當 Agent 偵測到紅海航運受阻，它不僅發出警報，更能即時模擬多種替代方案（成本、時間、風險），由經理人確認（Approve）後，再觸發流程變更或相關指令。
‧落地建議：台灣企業可優先在採購與物流部署「顧問型 Agent」。它不直接下單，而是提供「最佳路徑建議」與可解釋依據（假設、風險、替代方案），由人類做最終裁決。這能最快展現 ROI，同時風險可控；待信任建立後，再逐步擴到更高權限的執行型 Agent。
OT 軌：工廠裡的「數位老師傅」（以 Siemens & Rockwell 為例）
在 OT 領域，Siemens 與 Rockwell 的工業解決方案正把 Agent 往產線邊緣（Edge）推進。過去的「預測性維護」多半只能告訴你「哪個部位快壞了」；而新一代 Industrial Agent 更像「數位老師傅」：當它偵測到參數異常，能串接維修手冊、庫存系統與相關介面，給出接近現場經驗的處置建議，例如：「這通常是軸承磨損，請參考第 34 號 SOP 檢修，先做哪些檢查，不要直接更換馬達。」
‧實作路徑：這標誌著從「維修」走向「知識傳承」的轉變。企業應著手把紙本維修日誌、老師傅口述經驗、設備手冊與 SOP 進行「知識工程化」。同時，先建立設備/零件/故障模式的命名與編碼字典，再做向量化與檢索，讓 Agent 真正成為下一代知識管理系統的核心，讓新手工程師「被帶著做對」。
三、治理與風控：用 PM 思維定義 Agent 的「權力邊界」
身為長期輔導企業落地的顧問，我必須嚴肅指出：沒有治理的 Agent，就是企業內部的「潛在駭客」。2026 年的資安防線必須從「防堵外部」延伸到「規範內部」，尤其是那些具備工具調用與執行能力的代理人。
防堵「行動幻覺」：用 PRD 把邊界寫清楚、寫到可執行
Agent 之所以危險，是因為它有「手」。必須用嚴謹的 PRD（Product Requirement Document，產品需求文件）定義行為邊界與例外處理，並以明確的「負面表列」做硬約束（例如：「在任何情況下，未經人類複核，不得刪除 ERP 歷史訂單」）。同時要注意：限制不應只停留在提示詞，而應落到政策（Policy）與流程（Workflow）層，才能真正可稽核、可追溯。
實施「分級授權」的零信任架構：切勿給 Agent 管理員權限
參考國際大廠的最佳實踐，建議採取三級制，逐步放權：
‧Level 1 讀取型（Read-Only）：僅能搜尋、摘要、查詢。風險低，可全公司開放。
‧Level 2 建議型（Advisory）：可模擬決策、草擬方案，但必須由人類按下確認鍵（Approve）才生效。
‧Level 3 執行型（Action-Capable）：可觸發流程、寫入資料庫或下達指令。此級別必須導入人在迴路（Human-in-the-loop）與不可篡改的稽核軌跡（Immutable Audit Trail），並搭配變更管理與權限版本控管。
結語：準備好大腦（策略）與盾牌（資安）
2026 年的 Agent 競賽，本質是一場「執行力革命」。企業不需要一開始就追求最大權限的全自動化，但至少要把可控的 L1/L2 做到位，並用清晰的路徑逐步擴展到 L3。
對 CIO 而言，成功關鍵不在於擁有多強大的模型，而在於：能否用 MCP 串接孤島（架構力）、能否選對高價值落地場景（商業力）、以及能否建立嚴謹的風控流程（治理力）。當策略大腦與資安盾牌都準備好，我們才能在這場變革中，安全且持續地放大組織的執行效率與競爭優勢。
作者裴有恆擔任顧問工作，專注於 AI Agent 及雙軸轉型技術與商業策略的落地應用。身為《AIoT 數位轉型》系列暢銷書作者與「AI 商業架構師」，擅長結合 NPDP 產品經理思維與最新 AI 工具（如 Vibe Coding、MCP 架構），協助企業與專業人士在綠色數位轉型中取得先機。現致力於推廣「安全且高效」的企業級 AI 實作方法論。(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
