什麼是「Agentic AI」代理式AI？為什麼黃仁勳、Google、OpenAI、微軟大家都在談這個？

在2025年COMPUTEX開幕演講中，NVIDIA執行長黃仁勳花了不少的時間，來說明生成式AI改變了我們的現在，但是未來將會是代理式AI（Agentic AI）的天下。

他預言，這一代的人工智慧將不再只是回答問題或生成圖片，而是能主動為人類執行任務，成為真正的數位助手。

這段話不只是趨勢預測，而是對AI進化方向的具體描繪。

NVIDIA先前就推出Llama Nemotron推理模型，為企業提供Agentic AI的基礎，適用於商業應用。同時，NVIDIA推出包含NIM微服務的AI Blueprints，幫助開發者構建具備推理、計劃和行動能力的自定義AI代理。與Accenture、Amdocs、Atlassian等公司合作。

不只是NVIDIA，這波改變正在逐漸展開——Google去年推出Gemini 2.0時宣告邁入「Agentic 時代」，賦予AI推理、研究等智慧能力，讓代理式AI變為可能。

OpenAI則釋出兩項實驗性工具：「Operator」與「Deep Research」，分別能代你傳簡訊或自動蒐集網路資訊；甚至Microsoft也不落人後，發表了面向企業與科研的「Microsoft Discover」。

未來的智慧手機可能也會內建這種「代理式AI」，從整理行事曆、回應訊息，到跨App整合資訊，樣樣都能處理。

那什麼是 Agentic AI？

根據 Google 的 Gemini AI 助理說法：「Agentic AI 是一種能夠自主運作的人工智慧系統，它能感知環境、設定目標、規劃達成目標的行動步驟，並執行這些計畫，不需要人類不斷介入。這類系統能根據回饋與新資訊持續學習與調整。」

簡單說，不同於只會產出內容（如文字、影像、程式碼）的生成式 AI，Agentic AI 還能根據任務執行一連串實際動作，例如上網搜尋資訊、彙整資料、跨應用操作等。

黃仁勳也在演講中提到類似的作法以及概念。

▲ 代理式AI將運算拆分為「理解、思考、行動」等階段，中間過渡產生的字詞（Token）數將達到傳統方式的100至1000倍，好處是能夠在多模態模型的協助下，解決更複雜的問題，並得到更具實用價值的答案。

Agentic AI與AI Agent不一樣

雖然「AI Agent」這個詞經常和 Agentic AI 混用，但其實 Agentic AI 是更廣義的概念，不一定完全自主，只要具備類代理人功能就算。

OpenAI 的「Operator」屬於 AI agent，因為它能依據上下文幫你傳簡訊；而「Deep Research」則算是 Agentic AI，因為它可以自動在網路搜尋、整理資訊。

Agentic AI 背後依賴的是更強的推理模型，如 ChatGPT Omni 或 Gemini 2.5 Pro，這些模型能將複雜任務拆解、做出合理推斷，某種程度上更接近人類的思考方式。根據美國塔夫茨大學工程教授 Karen Panetta 的說法，這類 AI「可以從範例中學習，更能幫助使用者完成具目標導向的任務，而不只是探索或單純回應資訊。」

若再加上電腦視覺（讓 AI「看」得見你的螢幕），就成了現在最令人興奮的 Agentic AI 形態。

分類	AI Agent（AI代理人）	Agentic AI（自主型AI）
定義	一種具體的 AI 系統，可執行特定任務並代表使用者行動	更廣泛的概念，指具有自主性、能夠設定目標並執行多步驟行動的 AI
特性	根據使用者輸入，執行單一或一系列操作	能夠自主規劃、決策、學習與調整行動方向
自主程度	通常需明確指令才能執行任務	可以在無人介入下完成多步驟任務，具備一定程度的決策與學習能力
舉例	ChatGPT 幫你寫封信、Copilot 完成一段程式碼	Deep Research 自動上網找資料並彙整、未來手機 AI 自動預約行程
範圍大小	屬於 Agentic AI 的一種應用	是涵蓋 AI Agent、智能助理、自主系統等的上位概念

更進一步說明，AI Agent 指的是具體「能幫你做事」的代理人，但並不具備主動思考能力，例如：

• 幫你傳簡訊

• 幫你填表單、排行程

• 幫你根據提示產出內容（文字、圖片、程式碼）

這類系統通常根據明確的指令來動作，能處理任務但不一定「理解」整體目標。它可以有一些自主操作，但主要依賴預設流程或 API 執行。

Agentic AI 則是具備自主性與目標導向能力的 AI，不只做事，還會「知道自己要達成什麼」，並規劃如何做、從錯誤中學習、適應變化。

為什麼現在 Agentic AI 這麼紅？

其實 Agentic AI 並非全新概念。像自駕車或掃地機器人，就是早期具自主能力的實例，它們能透過感測器與鏡頭了解周遭並作出反應。

技術進步是這股熱潮的核心驅動力。大型語言模型（LLM）與強化學習的突破，讓 Agentic AI 能執行多步驟任務，甚至在金融交易中即時分析市場動態。市場數據顯示，2024 年全球 AI 投資已超過 500 億美元，Agentic AI 成為資本追逐的熱門領域。

但如今之所以聲勢高漲，是因為模型越來越強大、介面也變得更易用。過去要靠寫程式才能讓 AI 自動化工作，如今你只要用自然語言告訴 ChatGPT 要做什麼，它就能幫你完成。

對 Google、OpenAI、Anthropic 等公司來說，Agentic AI 的最大吸引力，在於它不再只是新奇的小幫手，而是能夠真正為個人與企業節省時間、提升效率的工具。從自動回信、下訂單，到幫你找咖啡機、規劃旅程，都不是夢。

在企業應用上，Agentic AI 也可用於自動處理客服問題，或即時調整股票交易策略等場景。

此外，科幻文化也為 Agentic AI 增添魅力。從《鋼鐵人》中的 JARVIS 到現實中的智能助理，公眾對自主 AI 的期望持續推高其討論熱度。

那有什麼風險？

當 AI 開始代表你行動，錯發敏感訊息或誤刷大額交易的風險就出現了。法律責任也是個問題：若你讓 AI 協助做決策，最終導致損失，責任誰負？

OpenAI 表示，目前像 Operator 這類工具有設限，例如在「人類監控模式」下不會截圖，也暫時不允許進行銀行交易。儘管前景光明，Agentic AI 的快速發展也帶來諸多挑戰：

1. 失控與不可預測性：Agentic AI 的自主性可能導致意外行為。例如，2023 年某自動交易 AI 因配置錯誤導致數百萬美元損失，凸顯其潛在風險。

2. 倫理與偏見：AI 可能延續訓練數據中的偏見，在招聘或司法等領域做出不公平決策。某招聘 AI 曾因偏向特定族群而引發爭議。

3. 安全威脅：若被惡意利用，Agentic AI 可能助長詐騙或假訊息。2024 年，AI 生成的深度偽造內容相關詐騙案件成長 30%。

4. 監管與責任：AI 決策過程複雜，責任歸屬難以界定。歐盟的《AI法案》雖於 2024 年生效，但執行細節仍待完善。

5. 過度依賴：過分依賴 AI 可能導致人類技能退化，或在系統失效時無力應對。

 

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