【AI專題】Agentic AI(代理人工智能) 全面剖析：原理、架構到落地應用(智能製造監控)一次掌握 (上)

人工智慧（AI）領域中，最強大的概念不僅是「智慧」，而是「主動性」。過去我們建造的 AI 多半是回答問題的系統，而現在，AI 能夠主動行動——不是因為被指示，而是因為理解「為何這件事需要完成」。這就是所謂的 Agentic AI（自主行動 AI）。

如果將傳統 AI 比作等待輸入的計算器，那麼 Agentic AI 就像一位數位執行長：它能讀取你的電子郵件、安排日曆、回覆請求，甚至在不需指示的情況下做決策。

1. 什麼是Agentic AI

代理人工智能(Agentic AI) 是一種更先進人工智慧，在有限的人類監督下自主完成特定目標。與傳統的GenAI是被動透過使用者的指令(prompt)產出文字、圖片、或是影片，Agentic AI具有自主導向能力的，模擬人類決策以即時解決問題，並能根據環境變化動態調整行動。

其核心技術包括：機器學習、強化學習、自然語言處理（NLP）及大型語言模型（LLMs），讓這些自主系統能感知環境、推理目標、採取行動，並持續從反饋中學習。

2. Agentic AI的核心特性

• 自主性（Autonomous）：無需持續人類輸入，自行決策與行動。
• 自我導向（Self-Directed）：能設定並追求自身目標，隨環境變化調整策略。
• 認知型代理（Cognitive Agents）：模擬人類推理，從經驗中學習並持續改進。
• 目標導向（Goal-Driven）：專注於完成特定目標，並協調多任務或子代理達成複雜任務。

自主性（Autonomous）：無需持續人類輸入，自行決策與行動。

自我導向（Self-Directed）：能設定並追求自身目標，隨環境變化調整策略。

認知型代理（Cognitive Agents）：模擬人類推理，從經驗中學習並持續改進。

目標導向（Goal-Driven）：專注於完成特定目標，並協調多任務或子代理達成複雜任務。

舉例來說，Agentic AI 不只是回應日曆請求，而是能發現排程衝突、自動調整會議、安排交通，甚至提醒你用餐——全程無需指示。

3. Agentic AI如何運作?

Agentic AI使用四個步驟為循環來解決問題，分別是感知(Perceive)、推理(Reason)、行動(Act)、與學習(Learn)。

• 感知：
  AI 代理從各種來源收集和處理資料，例如感測器、資料庫及數位介面。這一步驟包括提取有意義的特徵、辨識物件或識別環境中相關的實體。
• 推理：
  大型語言模型（LLM）作為協調者或推理引擎，理解任務、生成解決方案，並協調專門模型來完成特定功能，例如內容創建、視覺處理或推薦系統。此步驟使用檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）等技術，存取專屬資料來源並提供準確且相關的輸出。
• 行動：
  透過與外部工具和軟體的應用程式介面（API）整合，Agentic AI 能依據制定的計劃迅速執行任務。AI 代理可內建安全護欄（Guardrails）以確保任務正確執行。例如，客服 AI 代理可以處理特定金額範圍內的理賠，而超出該金額的理賠則需人類審核。
• 學習：
  Agentic AI 透過反饋循環（或稱「資料飛輪」）持續改進，將互動過程中生成的資料回饋到系統中以優化模型。這種隨時間適應與提升效能的能力，為企業提供強大工具，推動更好的決策與營運效率。

4. Agentic AI系統架構

Agentic AI 通常構建在三個分層架構上:

5. 訓練資料需求

Agentic AI 不僅依賴語言模型預訓練數據，也需具備以下資料支援：

• 多模態感知資料：結構化（如數據表）、非結構化（如文字、圖片、API 回應）等資訊，提供完整背景。

• 任務導向資料：如流程範本(SOP)、策略規則(Decision Logic)、具體範例等，有助於AI學會制定與拆解計畫。

• 互動紀錄與回饋：agent 跟環境或使用者互動後的反饋，能作為再訓練素材，持續優化系統性能（learning loop）
  
  

實際應用案例 - 跨部門生產流程進度追蹤與風險預測

問題與痛點:
過去跨部門的工作流程(workflow)往往因資訊分散在不同系統與溝通不暢而造成進度延遲或是錯誤的產生。 此問題在製造業更是頻繁發生，因生產流程複雜。造成各部門常需要花費大量時間整合資料並分析狀況。但仍缺失許多關鍵的細節資訊，因而做出錯誤決定或是無法在時效內做出最優決策。

此外，過去製造業的品質與產能的異常/優化分析與預測模型大多只能仰賴數字資料(Numeric Data)，一些複雜的實際狀況，無法整合長敘事文字數據(Narrative Data)，例如品質分析報告(8D)。

解決方案:
建構有能力判讀內部管理流程、  進度延誤分析(Root Cause Analysis)、 與預測完成時間的Agentic AI 監控儀表板。同時整合ERP 企業資源規劃系統、 MES 製造執行系統、QMS品質管控系統數據...等數據。讓AI掌握即生產時流程進度、發現潛在風險，主動回報使用者即時狀況，並依照歷史數據與事件資訊，提供建議方案與作出預測。讓管理者能更快做出判斷與決策，並在使用者授權後，近一步追中或執行後續步驟。不僅提升跨部門協作效率，也降低流程延誤與風險發生的可能性，最終確保整體營運的穩定與高效。 

下方為最終POC(Proof of Concept)的儀表板，我們將逐步帶領你構思與建構此AI代理人！

建構步驟:

第一步：明確定義 Agentic AI 專案範疇與預期目標

在 Agentic AI 專案或產品的初期規劃階段，產品經理（PM）扮演著決定成敗的關鍵角色。專案一開始，PM 必須清楚界定 AI 工具的應用範圍，並根據使用者需求定義其核心能力，以確保後續的技術架構與資料策略能夠有效支撐實際使用情境。

在此階段，產品或專案團隊需特別關注以下幾個重點：

• 明確定義 AI 工具的功能範圍與關鍵能力，並與使用者需求緊密對齊
• 評估應用情境的複雜程度，包含流程、工作流與決策邏輯是否具高度變異性
• 確認 AI 回應所需的準確度水準，以符合實際業務與使用場景的最低門檻

除了專案範疇本身，對「使用情境的複雜度」以及「預期準確率」的理解，往往是影響 AI 專案成功與否的關鍵因素。許多 AI 專案最終未能達到使用者的基本期待，甚至在驗收階段宣告失敗，往往源自於專案初期未能清楚定義 AI 的能力邊界、限制條件，以及與使用情境相符的系統架構與資料工程策略。

其中，AI 系統的準確率與精準度，更是直接影響整體 AI 架構設計與訓練策略的核心關鍵。由於大型語言模型在某些情況下仍具有「黑盒子」特性，當模型產生錯誤或幻覺（hallucination）時，往往難以即時追溯其根本原因。因此，若專案目標要求較高的準確率，就勢必需要更結構化、品質更高的資料，以及更長時間、且更嚴謹的監督式訓練流程，進而導致完全不同的資料工程與系統設計策略。

至於 AI 系統架構與資料工程策略的選擇與設計，屬於高度專業且需要深入探討的領域，後續將另行專文說明，以完整涵蓋相關技術與實務考量。

在本次示範案例中，由於所使用的模擬資料相對單純，且僅需達到「合理且可用」的準確度水準，因此我們將採用具備推理能力的 GPT-5 大型語言模型（LLM），來進行後續的任務判斷與流程識別。

第二步 ：資料探索與數據工程(Data Exploration and data mapping)

了解各個系統的流程與後端數據架構, 並依照主要流程串接各系統數據(Data Mapping)。 透過主控表(Master Table)串聯各個主要流程的確認點(check point)與其時間紀錄(Time Stamp)快速建構流程化數據結構(data structure)降低Agentic AI所需訓練成本, 並由主要數據表連接其他各個系統的數據庫(Data Base)餵食結構化與分結構化數據。

如步驟流程較複雜，我們將會準備文字的SOP文檔轉化為向量數據(Vector Data)作為AI參考的事實來源(Source of Truth)並建構邏輯。

後續步驟，我們將在會員專區持續介紹如何建構此跨部門監控AI代理人。