By Sursh Wu
當生成式 AI （Generative AI, Gen AI）的應用逐步深化，全球科技與產業界的焦點正逐步轉向下一個關鍵演進：代理型 AI（Agentic AI / AI Agent）。
我們彙整了多位全球知名 AI 領導者的最新洞察、McKinsey 2025 年最新市場調查報告，以及 PowerArena 團隊在 AI Agent 實際開發與部署於製造現場的觀察，協助製造商理解 AI Agent 在未來兩年內的潛力與實踐路徑。
在本文中，你將了解：
- 為何 AI Agent 被視為生成式 AI 之後的下一個技術主角？ 2025 至 2026 年產業導入的關鍵動能與市場成長機會是什麼？
- AI Agent 如何實際應用在工廠現場？ 又能在哪些場景中有效提升生產決策與管理效率？
- 製造商該如何為 AI Agent 的導入做準備？ 又有哪些具體策略能幫助企業在智慧製造中搶占先機？
本文適合：
- 正在評估 AI Agent 導入可行性的製造業管理團隊
- 想了解 AI 如何協助工廠提升效率與決策品質的產線主管與數位轉型負責人
- 尋求在智慧製造中取得最大效益的企業策略規劃者
什麼是 AI Agent？
我們正從只會回應的被動 AI，走向能規劃、推理並行動以達成目標的代理型 AI（Agentic AI）。
──Andrew Ng, BUILD 2024 Keynote: The Rise of AI Agents and Agentic Reasoning, YouTube, Nov. 2024.
Dr. Andrew 解釋，傳統大型語言模型（Large Language Model, LLM）通常使用零樣本提示（zero-shot prompting），也就是人類給出一個提示（prompt），模型便快速產生回應。這種互動更像是以「單次性的問答」，滿足人類當下需求。
然而，AI Agent 並不只是回應需求，而是**「解決問題」。它具備更高層次的計畫、推理與行動能力：
- 主動性與多步驟規劃（Multi-step Planning）： AI Agent 能夠將一個複雜的任務拆解成多個步驟，並持續調整策略來達成最終目標。
- 互動與工具使用（Tool-Use）： 它能自主調用外部 API、資料庫或軟體，並根據執行結果進行迭代。
- 持續反饋（Continuous Feedback）： 不同於一次性生成答案，AI Agent 能根據過程中的反饋進行修正與優化
AI Agent 當前發展趨勢
1. 從被動回應到自主決策：AI Agent 技術演進
像所有真正具有顛覆性的技術一樣，AI Agent 有顛覆現狀的力量。如果運用得當，它們為落後者提供了「彎道超車」的機會，重塑自身的競爭力；但若運用不當，或完全未採取行動，則可能加速當前市場領導者衰退的速度。
──McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
AI Agent 的「自主性」是突破傳統 AI 工具限制的關鍵，使其不再只是輔助決策的工具，而能主動執行任務，成為企業內部的「數位員工」，推動更深層次的自動化與智慧決策。
不同於過去僅為特定任務設計的系統，AI Agent 能整合文字、數據、影像等多元資訊作為決策依據，並實際操作企業系統與流程。這種跨系統、多任務的能力，使其能靈活應用於製造、供應鏈、金融等複雜場景，提升企業面對市場變化與風險的反應速度與敏捷性。
2. 巨大經濟價值潛力：2.6 至 4.4 兆美元的新藍海
代理型 AI（Agentic AI）具備每年 2.6 至 4.4 兆美元的潛在經濟價值。主要來自企業能夠自動化複雜流程，並在多業務環節中實現更快、更智慧的決策。──McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
McKinsey 報告指出，AI Agent 的核心價值來自於流程的重塑（reinvented process）。以客服導入 AI 為例：
- Gen AI-enabled：只提供輔助工具，由人類完成大部分工作流程，平均處理時間僅能縮短 5–10%。
- Agent-enabled（優化）：AI Agent 開始自動化部分任務（如工單分類、根因推測），平均解決時間縮短 20–40%。
- Agent-enabled（重塑）：流程完全圍繞 Agent 自主性設計，AI Agent 主動檢測與診斷問題，平均處理時間縮短 60–90%，且 80% 的一級問題能自動解決。
相較於生成式 AI，AI Agent 有機會節省 10 倍以上的工作時間，大幅度加快企業對問題的反應速度。 Reference: McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
這種 「從輔助到自主」的轉變，正是 McKinsey 預測 AI Agent 經濟價值將遠超過生成式 AI 的主因。報告顯示，AI Agent 能在供應鏈、營運管理等多個領域實現 20–60% 的生產力提升；在特定流程中（如信用審核）節省約 30% 的時間；導入多代理系統（multi-agent system） 的應用，大型企業每年更可節省數百萬美元的營運成本。
3. 多代理協作與治理：實現企業級大規模落地
不到 10% 的 AI 應用能成功走出試點階段。
── McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
在生成式 AI 浪潮中，多數公司傾向從聊天機器人、員工助理等橫向應用切入，雖然推動容易，卻難以產生深度價值；能有效提升品質與效率的縱向場域應用，卻常因組織、技術、數據與文化等障礙停滯於試點階段。
因此，真正具備長遠視野的企業，更聚焦於強化基礎建設，包括數據品質、系統整合與治理機制，確保 AI Agent 的導入能與企業目標對齊，並帶來具體且可衡量的成效。
成功部署 AI Agent，需要強健的治理架構，包括安全、透明度、責任歸屬與持續監控，並仰賴高層領導的積極參與。
── McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
AI Agent 在工廠中的樣貌
跨產線的數據與資訊共享
在傳統工廠中，跨產線與跨工廠之間的資訊孤島是管理效率的一大挑戰。AI Agent 能整合 MES、ERP、IoT 設備、視覺影像等跨系統數據，將這些資訊綜合分析，並提供可行動的決策建議，甚至直接採取應對措施。
這帶來了兩大突破優勢：
- 快速複製管理模式：在同一廠區內，若產線作業流程相似，AI Agent 能快速掌握所需的製程知識與決策模型，並迅速複製或調整應用到新的產線上，大幅縮短導入時間與降低學習成本。
- 跨工廠策略傳遞與供應鏈協同：黃金產線能迅速複製到新的工廠基地，管理者透過 AI Agent 的協助，可在短時間內完成跨基地的管理制度複製、資源調度與產能分配，並水平整合業務、物流、排程與倉儲等關鍵資訊，大幅提升供應鏈運作效率，降低浪費，顯著加快市場反應速度。
目前，在全球供應鏈重組與產業競爭加劇的背景下，製造業不得不將重心轉向關稅、人力等成本較低廉的區域，如越南、泰國等國家，試圖降低對單一區域供應鏈的依賴。然而，在東南亞投產後，製造商們卻面臨著高人員流動率、IE 工程師不足、以及產能無法跟上中國母廠等挑戰。如何透過整合系統，在新基地複製生產管理模式，就成了當前製造商們最大的挑戰。
透過 AI 在新基地複製生產管理模式
多模態的 AI 整合
仁寶電腦 X PowerArena：AI 視覺＋ LLM 在工廠管理中的結合應用
工廠的資訊來源常包含產線報表、IoT 機器數據、燈號、聲音感測、氣體監控等，整體數據量龐大且結構複雜。AI Agent 能在多模態整合的框架下，能夠彙集並理解來自不同系統的訊號，對工廠狀態進行全局分析與管理。
例如，當 AI 視覺系統偵測到人工產線的異常操作，同時 MES 系統也感知到工序異常，而 IoT 數據顯示設備溫度或壓力異常波動時，AI Agent 可以將這些訊號交叉比對，並在問題尚未擴大之前，立即 觸發預警或主動行動，甚至直接啟動自動化的停線或停機程序，以防止不良品流出並保障安全。
主動式的品質管理
AI Agent 將品質控管從事後檢驗轉為即時預防。它整合視覺數據、IoT、MES 等系統資訊，持續管理作業流程，當發現 SOP 偏差或螺絲鎖附、焊接異常時，能立即預警並通知相關人員，避免不良品流入下一階段。
不僅具備警示功能，AI Agent 更像是一位線上的 IE 工程師，能快速分析問題根源，交叉比對資料，並自動生成改善報表（例如 CLCA 或 8D 報告等），結合過去的改善紀錄與經驗，提供具體且具參考價值的優化建議，協助管理者快速決策。此外，AI Agent 甚至能依據既有流程與規則，直接採取調整行動，如自動修正設備參數、優化工序排程，迅速解決問題並防止重複發生。
給製造商的三項轉型策略
1. 數據『量』與『品質』仍是一切應用的基礎
加速資料的整合與運用，並解決非結構化資料的品質問題。代理系統高度依賴企業資料的品質與可取得性。組織必須從針對特定應用場景的資料流程，轉變為可重複使用的資料資源…
── McKinsey & Company. Seizing the Agentic AI Advantage. Report. June 13, 2025.
AI Agent 具備自主解決問題的能力，雖是理想願景，但要實現預期成效，前提仍是數據的完整性與品質。
以製造業為例，讓 AI Agent 成功完成任務並達成目標，必須有充足的數據支持，包括生產數據、環境參數、工作流程紀錄，甚至結合過去的管理經驗。
因此，我們給製造商的建議是：
- 檢視基礎設施是否完善，確保製造流程與工具能提供充足且高品質的數據。
- 將非結構化資料（如影像）轉化為結構化數據，打造穩健的數據基礎。
只有在廠區數位化進程順暢、資料治理完善，確保數據品質與可用性，AI Agent 的投資效益才能最大化。
2. 安全風險與資料隱私
在製造業，特別是機密性高且技術門檻嚴格的領域，如半導體與國防產品製造，導入 AI Agent 前必須嚴密防範資訊外洩風險。
不僅需確保所有敏感數據與運算均在本地端完成，更應對 AI Agent 設立明確規範與限制，並建立完整的責任機制與合規標準。這包括制定具體的行為準則，設計可監控且可追蹤的操作流程，並持續進行績效評估與風險管理等。
3. IT 與 OT 端的整合
所有的 AI 應用，都是從需求開始，去關注解決了什麼問題。
── Amazon Web Services (AWS) 台灣暨香港 總經理 王定愷 Robert Wang
在智慧工廠數位轉型中，IT 與 OT 端整合困難常成為 AI 應用推行的瓶頸。
企業必須在導入 AI 前，規劃多代理協同運作架構，並與現有系統深度結合，以促進跨部門與跨流程合作。這種架構能突破傳統單點應用限制，提升整體營運效率，確保 AI 在複雜製造環境中穩定運行。
多代理系統需具備動態管理與代理重用能力，同時整合資產治理，統一管理模型設定、提示語與工具，明確控管版本與權限。藉由績效回饋與標準化觀察，系統持續優化，並結合風險與合規管理，建立安全穩健的運行基礎。這些關鍵要素協同發揮，助力 AI 成為智慧製造的重要推手，推動企業持續創新與成長。
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