文／鄭宜芬
Agentic AI 將目標轉化為可執行的自主式應用與自動化工作流程，賦能企業在廣告與行銷領域實現可預期的投資報酬（ROI），重新定義數據與 AI 在消費者旅程中的角色。國立臺灣大學電機工程學系教授李宏毅與百萬訂閱 YouTuber 志祺七七 23 日出席 AI 原生軟體公司 Appier所舉辦的 AI Agent 趨勢跨界對談，探討 AI Agent 能適應性地執行複雜多步驟任務，拓展人機協作的可能性。
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從指令執行者到目標達成者的典範轉移
傳統大型語言模型的核心能力是文字接龍，以問答形式運作，擅長處理如翻譯等單一回應的任務；Agentic AI 則設計用於處理需要多步驟及適應性規劃的複雜任務。
李宏毅舉例，當詢問「規劃臺灣兩天一夜行程」的任務時，AI Agent 能預訂交通、餐廳及住宿，若餐廳或旅館無位，還能動態調整計畫。例如他使用 ChatGPT 的 agent mode 進行學術市場調查，要求模型整理大型語言模型在語音理解各項指標上的表現，還能生成表格。
他幽默表示，就連「請幫我訂閱李宏毅的 YouTube 頻道」也能透過 AI Agent 完成，以 GPT-5 的思考模式（Thinking Mode）為例，給定 Google 首頁畫面與任務，模型能規劃出一系列行為：移動滑鼠至 Google 搜尋欄位、點擊左鍵、鍵盤輸入「李宏毅 YouTube」、按 Enter。在 Agent Mode 中，這些由語言模型接龍的文字指令不再只是文字，而會轉化為可實際操控鍵盤與滑鼠的指令，讓 AI 在介面中點擊。
李宏毅分析，ChatGPT 代理模式在雲端環境中運行，顯示虛擬螢幕以避免直接干擾用戶本機；Gemini CLI 則可操作本地檔案，移動或刪除檔案、關閉視窗，但拒絕關機指令，須謹慎使用。又例如 Gemini 與 Android 設備整合可控制行事曆，讓使用者感受系統整合的無縫性。
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人類指揮 多代理協作提升協作優勢
他進一步表示，多代理系統的優勢宛如人類團隊合作。單一 AI Agent 可應付簡單任務，但若擁有多代理協作，其表現則勝過單一 Agent。例如有寫程式的工程師 AI、負責與人類溝通的 Project Manager AI 等，共同組成團隊，能提升複雜任務的完成度。且這項技術在已非科幻，「幾乎就已經在眼前了」。
邁向 AI 下一步的發展，許多執行任務可直接交由 AI agent 完成，人類「想做什麼」比「會做什麼」更為重要。李宏毅強調，在 AI 時代，人類的不可取代性在於覺察世界、判斷需求、提出洞察，並將需求轉化為清晰的任務指令。AI 宛如為公司裡的「菜鳥新人」，擅長執行任務，而人類作為「老鳥」則負責指導 AI，透過 SOP 或 Agentic Workflow 引導 AI，最大化其成效。
儘管 AI Agent 具有潛力，但可靠性問題仍是一大挑戰。他提醒，儘管 AI 能產出包含數百個模型與指標的巨大彙整表格，但仍可能自創指標與公式，且實際計算結果可能與其公式有異，甚至每次給出不同答案。
為應對此狀況，使用者需覺察 AI 可能犯錯，並在 SOP 中明確指示 AI「不要自己創造新的指標」，以避免其自主合併或捏造資訊。當然，AI agent 出錯的問題，有望隨著 AI 能力增強與使用者 SOP 設計細緻化而減少，這有賴於領域知識與專業人士設計更好的 SOP。
同時，志祺七七亦就觀察到矽谷產業的現象提出隱憂，由於人才被 AI 取代，造成初階職缺萎縮與中階缺口。對此，李宏毅引用史丹佛 AI 指數報告（Stanford AI Index Report）回應，AI 衝擊就業市場的最甚者為新人，入門級工作被 AI 取代的機率高，但中階職位受影響較小，因此產業需要更多包容、培養中階人才，以其解決此問題。
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Appier 執行長暨共同創辦人游直翰表示：「Agentic AI 的核心，在於把目標轉化為可執行的自主式應用與自動化工作流程。憑藉 Appier 在 AI 與行銷科技逾十年的深耕實績，我們讓各司其職的 AI Agents 相互協作，打造端到端的 Agentic 生態系——如同一支高度協作的專業團隊，組成一套可即時回應、持續自我調整的智慧行銷網絡，以從容應對日益複雜的行銷任務，進而創造可持續的影響力與營收。」
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
