AI agent 來了！未來白領的戰場不在「懂多少」，而是能否管好它
說到 2025 年的 AI 熱詞，絕對少不了「AI 代理」（AI agent），因爲模型技術的成熟以及商業應用推動，今年也被稱為「AI 代理元年」。Google 台灣前董事總經理簡立峰在 2025 AI Taiwan 未來商務展的演講指出，過去我們使用 AI 是「問答行為」，你問它答，你要內容它生成。但代理除了理解問題，還能規畫、執行任務，甚至主動與你溝通討論預算和計畫。
隨著生成式 AI 普及，白領工作的流程首次經歷自動化，Google 30% 的程式碼已由 AI 撰寫；阿里巴巴 95% 的客服由 AI 完成。那麼，AI 代理的出現，又將會對白領的工作現場帶來哪些變革？
代理是 AI 發展的必經階段，也是「人機協作的黃金期」
AI 代理帶來了「代理式工作流程」的概念，讓多個 AI 代理能夠分工合作，處理比單一 AI 更複雜的任務，這種協作方式將改變企業對於自動化和 AI 應用的思考。
「代理」是 AI 發展的路徑之一，OpenAI 執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）將 AI 能力分為 5 等級：
1.聊天機器人 (Chatbots) — 具有對話能力的 AI
2.推理器 (Reasoners) — 能推理、深度思考的 AI
3.代理人 (Agents) — 代理、能執行任務的 AI （現階段）
4.創新者 (Innovators) — 能創造新知識、幫助發明的 AI
5.組織者 (Organizations) — 能管理複雜組織的 AI
「當 AI 來到『創造』和『管理』階段時，才會對人類產生真正的替代威脅，但現在還在代理階段，是人機協作的黃金期。」簡立峰表示。
麥肯錫（McKinsey）的研究也預估，企業使用生成式 AI 代理的客服能提升 14% 的問題解決效率，並減少 9% 的處理時間。
具體而言，AI 代理跟目前多數人使用 AI 的方式有何差異呢？
過去使用 ChatGPT 時，你想要撰寫一份市場分析報告，要先問「如何撰寫市場分析報告的架構？」然後根據回答再問「請幫我分析電商市場趨勢」，接著可能還要問「請幫我整理這些資訊並寫成報告格式」。整個過程需要你不斷引導，就像指揮一個只能執行單一指令的助手。
AI 代理的工作方式完全不同。你只需要說：「幫我準備一份關於 2025 年台灣電商市場的分析報告，下周要跟客戶簡報用。」接下來，AI 代理會主動展開以下工作流程：
首先，它會分析你的需求並制定計畫，最後，它不只給你一份報告，還會主動建議：「根據這份分析，我建議在簡報中重點強調行動支付和社群電商的機會。需要我幫你準備對應的簡報大綱嗎？」
「代理的過程不是完全不理你的，他會跟你溝通，還會跟你討論預算、計畫。」這種互動模式讓工作變得更有效率，也讓人類能專注於更有價值的創造性工作。
對白領工作的變革：「懂得多」不再是關鍵競爭力！人人都要成為 AI 助手的管理者
今年 OpenAI 跟各大科技巨頭推出的「deep research」（深度研究）功能，裡面便蘊含 AI 代理的概念。而擴大的應用，就是在 chatbot（聊天機器人）輸入需求，AI 會自動查找你的行事曆、email、文件紀錄等，給予你更即時且準確的回答。
簡立峰分享，他每天早上都會用 ChatGPT 的「Deep Research」功能來了解世界動態。他會問 AI「今天世界發生了什麼大事？幫我做一個摘要，重點關注跟 AI 相關的發展。」5 分鐘內，AI 就會瀏覽上百個網站，生成一份結構完整的報告。
這樣一來，就不需要自己逐一瀏覽新聞網站、整理資訊，AI 代理會主動幫你篩選重要訊息、比較不同觀點，甚至提出你可能忽略的趨勢。「基本上，人類的智庫沒有辦法瞬間完成這樣的工作，」簡立峰表示，「它可以瞬間把全世界最重要的資料、即時性的資料，做完整的報告跟摘要。」
根據微軟（Microsoft）的《2025 工作趨勢指數》，未來每個員工都會是「agent 管理者」，也就是說擁有自己的數位助手，並且要懂得調配資源與管理。
在這種人機協作模式下，我們必須重新思考工作分配：人類專注於創意發想、策略規畫、關係建立等需要情商和創新思維的工作；而 AI 代理負責資料蒐集、流程執行、進度追蹤等需要持續性和精確性的任務。
這也反映出，未來職場的關鍵概念是「Human AI Teaming」，也就是說，當你遇到工作挑戰時，第一個念頭不應該是「找哪個同事幫忙」，而是「有哪些 AI 工具可以協助」，把 AI 當作具備不同專長的團隊成員。就像你會根據同事的專業分配工作一樣，你也要學會根據 AI 的能力特性來安排任務。
簡立峰也提到，在 AI 代理時代，擁有知識已經不是工作者的競爭優勢，因為知識變得太容易取得了。更重要的是兩個核心能力：創新能力和溝通能力。前者讓你能夠運用知識創造新的價值；後者讓你能夠找到需要這些創新的人，並與他們建立有效的合作關係。
這些任務都能外包！今天就能起步的「AI 代理實驗」
一如簡立峰所說：「AI 發展不是以月計算，而是以周計算」，工作者很快不會只滿足於在 AI 的介面問答而已。我們未必得等到 AI 代理的技術完全成熟，也不需要一次就掌握所有功能，可以從一個簡單的日常任務開始，比如讓 AI 幫你整理郵件、準備會議資料，或是協助研究工作。
核稿編輯：王宥筑
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