【編譯余友梅／報導】一年前，「代理型AI」（Agentic AI）一詞在谷歌（Google）的搜尋量幾乎乏人問津，然而到了今年秋季，相關搜尋熱度已快速飆升，甚至達到高峰。對許多尋找下一波技術突破的科技產業而言，代理型AI被視為生成式AI之後的下一個發展階段，象徵人工智慧正從「回應指令」邁向「代為行動」。
目前，包括ChatGPT開發商OpenAI、亞馬遜（Amazon）、Google、IBM、微軟（Microsoft）和Salesforce等科技巨頭，皆已投入代理型AI的研發與布局，試圖讓AI不僅能生成內容，更能在既定目標與規則下執行任務。
從生成內容到代為行動
現行廣泛應用的生成式AI，主要功能在於回答問題、檢索並總結資訊、撰寫文章，甚至生成圖像、音樂、影片或程式碼；相較之下，代理型AI的核心差異在於其「代行能力」。這類系統可在使用者設定高層目標與限制條件後，自行拆解任務流程、連續執行多個步驟，並依情境變化調整行動方式。
換言之，代理型AI並非完全獨立決策的智慧體，而是結合情境感知、推理與行動機制，在有限人為監督下運作的程式。它可整合生成式AI，用於撰寫個人化行銷訊息、推薦產品，或在企業環境中自動推進既定流程。這種「感知、規劃、執行與學習」的循環，使代理型AI能處理較為複雜且跨步驟的任務。
目前，代理型AI已出現在虛擬助理、企業流程自動化與自駕車系統等領域；部分市場研究預測，未來幾年內，代理型 AI 在客服與營運決策中的比重將持續提高，但實際應用仍取決於產業監管與風險控管程度。
產業觀點與技術界定
在2025年Blueprism的全球企業AI調查中，29%的企業表示已開始使用代理型AI，另有44%計劃在一年內導入。此外，麻省理工學院與波士頓顧問公司（Boston Consulting Group，簡稱BCG）於11月18日發布、針對全球逾二千名企業高階主管的調查指出，受訪者普遍將代理型AI描述為「能夠規劃、行動並在過程中學習的新型系統」，其角色更接近可執行多步流程的數位助手，而非單純等待指令的工具。
不過，如何區分真正的代理型AI與功能強大的聊天機器人，仍是關鍵問題。美聯社報導，現行AI聊天機器人（如ChatGPT）多基於大型語言模型，透過訓練資料預測最可能出現的下一個字詞，本質仍屬於文字生成與補全機制。
亞馬遜雲端服務（AWS）代理型AI副總裁史瓦米．西瓦蘇布拉馬尼安（Swami Sivasubramanian）則以實務差異說明：「生成式AI聊天機器人通常會提出建議後便結束；代理型AI則能在接受高層目標後，將任務拆分並實際執行。」他舉例，代理型AI可在設定預算與偏好後協助完成網購或行程安排，或在銷售流程中根據互動資料篩選潛在客戶、發送個人化後續訊息，並提示銷售團隊高優先機會。
專家觀點：潛力與風險並存
俄勒岡州立大學榮譽教授湯瑪斯．迪耶特里希（Thomas Dietterich）指出，他期待代理型AI能協助醫療帳單與理賠資料，甚至成為對抗垃圾郵件與網路釣魚的「數位防護盾」。他認為，若代理型AI能在清楚規範下持續優化目標並回應環境變化，確實具有相當潛力。。
不過，迪耶特里希也提醒，隨著未來可能出現大量代理型 AI 同時運作，甚至彼此協作，相關治理與責任歸屬問題將更加複雜。
流行語背後的既有研究
儘管「代理型 AI」近年成為科技圈熱詞，其概念並非全新。哈佛大學教授米林德．坦貝（Milind Tambe）研究代理系統已逾30年，他指出，電腦科學界自1990年代起便持續探討「代理人」概念──即能在環境中感知、反應、規劃並採取行動的軟體系統。
與僅回應指令、生成文字或內容的AI不同，代理型AI被定位為「能代表人類執行行動的數位代理人」，但其行為仍受限於人類事先設定的目標、規則與邊界。
教會如何看待與使用代理型 AI
在教會實務層面，這項「代行」特性使代理型AI適合被運用於跨流程、重複性高且決策風險相對較低的支援性事務。例如，在大型或多堂點教會中，代理型AI可依既定規則協助處理活動排程、場地與人力調度、事工時程追蹤，並自動提醒相關同工完成指定事項，藉此減輕行政與後勤負擔。
在內容與資訊管理方面，代理型AI亦可被設定為長期運作的任務系統，定期彙整教會行事曆、整合各部門回報資料、更新內部文件或對外公告草稿。與傳統AI相比，其優勢在於能在無須反覆下指令的情況下，依固定流程持續運作，扮演「數位行政助理」角色。
然而，多數教會科技顧問也指出，代理型AI的「代行能力」同時帶來風險。在處理道德決策上，由於這類系統並不具備自身的道德判斷，其行為完全取決於開發者與使用者事先設定的規則與限制，因此人為監督仍不可或缺。
在涉及個人關懷、屬靈輔導、衝突處理或價值判斷等領域，不宜交由代理型AI執行。特別是在牧養環境中，關係建立與即時回應仍需由人親自承擔。
整體而言，代理型AI可作為流程型、後勤型與管理型事務的輔助代理人，但不應進入牧養核心與人際判斷領域。在實務操作上，代理型AI多被定位為「執行既定規則的系統」，而非具備自主裁量權的決策者。（資料來源：AP, botpress）
