【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

08/14/2025

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) 是一種先進人工智慧，在有限的人類監督下自主完成特定目標。它由自主、具自我導向能力的 AI 代理組成，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。

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使用四個步驟來解決問題:

感知（Perceive）：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（Reason）：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（Act）：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（Learn）：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:

工具層（Tool Layer）

：負責資料存取、API 調用、外部工具整合等

推理層（Reasoning Layer）

：主要由大型語言模型（LLM）支撐，進行上下文理解、任務推演、計畫制定等

行動層（Action Layer）

：將推理結果轉化為具體動作，如 API 呼叫、資訊輸出等操作

在多代理系統中，還會加入共享記憶池或協作機制，確保不同 agents 能互通訊息、協調邏輯 。


5. 如何建置Agentic AI的推理(Reasoning)

典型的建置步驟：
目標定義：清晰設計 Agent 的任務與範疇（如撰寫報告、流程優化等）。
模組化設計：依功能分工設計獨立 agents（如資料擷取、計畫評估、執行動作等）。
引入設計模式：常用模式包括 Reflection（反思）、Tool Use（工具使用）、ReAct（交互推理）、Planning（規劃）、Multi-Agent Collaboration（多代理協作）。
使用框架與平台：如 LangChain、AutoGen、LlamaIndex、Semantic Kernel 等協助搭建模型與流程。
部署與運行環境：可選用容器化平台如 Kubernetes、Azure Container Apps 等，確保系統可擴展、可靠。


6. 訓練資料需求

Agentic AI 不僅依賴大量的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、策略規則、具體範例等，有助於 agent 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 - 跨部門流程進度追蹤與風險預測

問題與痛點:
過去跨部門流程進度追蹤往往因資訊分散與溝通不暢而造成進度停滯不前。 在製造業中， 因生產流程複雜， 常需要花費大量時間整合資料並分析狀況，但仍可能存在盲點。本專案應用透過智慧化工具，協助即時掌握流程進度、發現潛在風險，讓管理者能更快做出判斷與決策，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。

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

建構步驟:
1. 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。

DOWNLOAD 模擬主控制表數據.csv

2. 使用ChatGPT 4 API建構Agentic AI並用以串聯(mapped data)與未串聯數據訓練AI代理人建立邏輯(Logic)與推理能力(Reasoning), 並用LLM找尋高度相似度因素/案例(文字數據) 與集成學習模型 (Ensembling) 找出數值型數據(Numeric data)與類別型數據(Categorical)相關性並建立預測模型。

3. 建構互動式儀表板(Interactive Dashboard)
涵跨資訊 :
1. 視覺化進度表與Agentic AI預判之各流程完成時間
2. 生產延遲進度分析
3. Agentic AI推理之流程步驟(Reasoning)
4. 高風險批號警訊(Agentic AI分析並主動推波給使用者)

  • 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、策略規則、具體範例等，有助於 agent 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）

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