結合感知/推理/行動/學習　Agentic AI建構自主決策夥伴

代理型AI是人工智慧技術的新一代形態，指能夠主動感知環境、設定目標、進行推理與採取行動的自主智慧系統。與僅能依照輸入指令回應的傳統AI不同，Agentic AI具備自主性與持續互動性，能在開放環境中根據情境自我決策，並不斷修正策略以達成任務。換言之，它不只是回答問題的助手，而是能「主動行動、規劃與協作」的智慧代理(AI Agent)。

傳統AI應用多屬被動型系統，主要依賴人類提供明確輸入與目標，例如影像辨識、語音轉錄或聊天機器人，執行範圍固定且缺乏持續行動能力。而Agentic AI則具備三大突破：

1. 自主性(Autonomy)：能自行設定子目標與任務計畫，而非被動等待指令。
2. 持續性(Persistence)：可長時間執行任務並持續追蹤結果，根據回饋調整行為。
3. 互動性(Interactivity)：能與其他代理、人類或外部系統協作，形成多代理協同網路。

因此，Agentic AI代表AI從工具邁向夥伴的演進階段。

代理型人工智慧的核心架構(圖1)通常包含以下四個層次與關鍵元件：

• 感知層(Perception Layer)：負責接收外部環境資訊，可能來自文字、語音、影像或資料庫。此層依賴大型語言模型(LLM)或多模態模型進行理解與語意解析。
• 推理與決策層(Reasoning & Planning Layer)：運用推理引擎、邏輯規劃與目標導向學習(Goal-oriented Learning)進行任務分解與決策。這是Agentic AI與傳統AI最大的技術區隔。
• 記憶與學習模組(Memory & Learning Module)：紀錄過往互動、任務結果與環境變化，並透過強化學習或長期記憶機制(如向量資料庫)優化未來決策。
• 行動層(Action Layer)：透過API、工具或其他系統介面執行具體行動。
• 回饋與評估模組(Feedback & Evaluation Module)：對行動執行產生的結果進行評估，並據此進行修正，提高達成任務的成功率。

總體而言，代理型人工智慧結合了感知、推理、行動與學習四大能力，使AI能從靜態回應轉變為動態行動體。它是生成式AI邁向自主智能時代的關鍵里程碑，將廣泛應用於自動化工作流程、智慧助理、軟體開發與決策支援等領域，並重塑人機協作的新形態。

技術重要性與影響

代理型人工智慧(Agentic AI)是生成式AI的進化階段，結合大型語言模型(LLM)、自主決策機制與持續學習能力。與傳統AI被動回應不同，Agentic AI具備「感知－推理－行動」的閉環架構，能主動設定目標、規劃任務並與外部系統互動。這種自動化智慧代理將推動AI從輔助工具轉為自主協作夥伴，促進軟體自動化、生產力工具與人機協作模式的根本革新。

在產業層面，Agentic AI可廣泛應用於客服、金融、醫療、製造與教育等領域。這不僅降低人力成本，亦加速決策流程與創新效率。隨著多代理協作(Multi-agent Systems)與API整合成熟，產業將邁入AI營運(AI-driven Operations)的新時代，企業競爭力將取決於AI代理的智慧化程度與部署深度。

Agentic AI的普及也將深刻改變社會結構與勞動型態。它能提升整體生產力與知識工作自動化，但同時引發職位轉型、數據隱私與倫理治理等挑戰。AI代理具備自主行動能力，若缺乏適當監管，可能造成決策偏差或安全風險。因此，建立透明可控的AI行為框架與道德準則，將成為社會信任與科技永續發展的關鍵。

Agentic AI代表下一波全球科技競爭焦點。各國正加速投入AI代理平台、算力基礎設施與資料主權體系的建構。掌握此技術者不僅能提升產業自主性與創新能量，更能在建立自主AI代理生態系，培育跨領域人才並制定倫理標準，將是維持長期競爭力的關鍵策略。

代理型人工智慧標誌著AI從生成邁向行動的轉折點，其技術深度與社會滲透性將重塑產業格局與全球秩序。掌握Agentic AI，不僅是技術創新的挑戰，更是國家與社會未來競爭力的核心。

應用案例一　Google Gemini Cli

Gemini CLI是Google推出的一款開源對話式代理(Agent)工具，讓開發者可直接在終端(CLI)中使用其大型語言模型互動。其Agentic技術特色有：

・採用思考－行動(Reason-and-Act)循環：當使用者發出自然語言提示時，Gemini CLI將模型生成的思考(Reasoning)用於決定接下來的動作(Act)，例如呼叫內建工具、檢索網路資訊、執行命令等。

・整合多項工具與環境：內建可用工具包括搜尋引擎、檔案操作、Shell命令等，使得代理不單純是聊天機器人，而是具有環境互動能力的智慧助理。

・開源與擴展性：該工具以Apache-2.0授權發布，使用者可自訂、擴展其功能以整合更多工具或內部流程。

・領域拓展：雖然主要聚焦編碼協作/終端開發流程，但實質上也可用於內容生成、深度研究、任務管理等多樣場景。

Google將agent技術從單一對話提升為工具呼叫＋情境感知＋行動決策的整合平台，使Gemini CLI成為開發者在終端環境中自然語言控制、快速執行多步任務的新型AI應用。

應用案例二　智慧長照訪視助理

資策會與地方政府衛生局合作開發智慧長照應用，運用手機或平板進行訪視錄音紀錄，上傳平台後，由AI助理產生逐字稿並做訪視摘要。AI助理可以據不同的檔案類型，自動決定使用相應的轉檔與分析工具與處理流程，最後生成訪視摘要。依據訪視單位各自不同工作重點與模板，找出個案的需要及需求，加速整理與完成時間。AI長照助理可提升行政與合規效率，大幅節省文書整理時間(1小時減少為15分鐘)。

代理型AI正推動AI由被動工具邁向具備自主決策與行動能力的智慧夥伴。透過感知、推理、行動與學習的閉環機制，Agentic AI能主動規劃任務並解決複雜問題，已在開發協作與智慧照護等場域展現顯著效益。未來，善用此技術將成為提升國家與企業競爭力的關鍵，同時需建立透明、可控的倫理與治理機制，確保人機協作能穩健發展並贏得社會信任。

(本文作者為資策會軟體院副主任)