Agentic AI 時代 打造人機協作雙引擎

【2026／10／14，台北訊】隨著生成式 AI 加速企業數位轉型，Agentic AI 與人機協作模式興起，AI 已從輔助工具演變為能自主規畫、執行任務的智慧夥伴。勤業眾信聯合會計師事務所與大數據股份有限公司近日共同舉辦「人機協作與 AI 治理研討會」，聚焦「AI 如何提升決策效率、優化營運流程；Agentic Enterprise 發展趨勢與實務應用；以及 AI 於法遵管理、出口管制、貿易制裁合規與供應鏈風險監控等場景的治理思維」三大主軸，並建議企業導入 Agentic AI 須同步建立明確權責分工與可追溯決策機制，才能讓 AI 成為企業韌性與競爭力的核心助力。

大數據股份有限公司營運長暨發言人蔣志薇表示，AI導入的終點，不是多了一個AI工具，而是把AI真正轉化爲組織能力。這也是大數據發展KEYLM的核心：協助企業把既有的知識與資料，轉化為AI可以理解、運用、執行任務的能力，同時兼顧資料安全、權限管理與企業治理。

勤業眾信管理顧問股份有限公司執行副總經理江榮倫說明，隨著Agentic AI快速發展，企業正邁入由人與AI代理共同協作的全新營運模式，未來的競爭優勢不僅取決於AI技術能力，更在於企業能否重塑兼顧創新、治理與信任的企業管理機制；從顧問實務觀察，企業推動AI應用應同步完善治理框架，涵蓋策略目標、權責分工、風險評估、效度監控、決策可追溯性及法遵管理等面向，並需透過人機協作機制，確保關鍵決策保有適當的人為監督與專業判斷。必須將AI治理思維，融入AI生命週期管理，才能有效降低營運與合規風險，進一步將AI從提升效率的工具，發展為驅動企業轉型與永續成長的重要夥伴。

國立臺北科技大學管理學院院長范書愷指出，將從企業轉型與決策科學視角，解析生成式 AI 邁向 Agentic AI 與 AGI 的關鍵轉折。隨著前沿模型逐步具備長時程規劃、工具調用、記憶更新與自主研究能力，企業 AI 競爭焦點正由「會回答」轉向「能完成任務並持續改善」。范院長指出，AGI 發展不應只追求能力擴張，更須建立可治理自主性，走出瀏覽器的對話功能，透過 Agentic Workflow、MCP/A2A、Evaluation Harness、Human-in-the-Loop 、Loop Engineering、Graph Engineering與閉環學習，使決策可追溯、可驗證、可中止、可問責。未來人類將由流程執行者轉為目標設定、風險治理與價值判斷的智慧塔台，尤其是後訓練逐漸轉向 RLCD 方法論，讓 AI 成為可信任的企業協作者。

大數據股份有限公司創新行銷部總監袁鈺婷表示，在與不同產業企業進行 AI Workshop 診斷與訪談的過程中，我們發現許多企業其實累積了豐富的資訊與實務經驗，但這些寶貴的知識往往散落在不同文件、系統，甚至資深同仁的腦海中，不僅難以歸納整理，也增加資訊查找與經驗傳承的難度。因此，我們在協助企業導入 AI 時，會先從需求盤點與實際工作場景出發，讓既有的資料與經驗更容易被找到、理解與運用，逐步將 AI 融入企業日常工作流程。

此外，在 NVIDIA分享環節中，也談及常駐型 AI 代理，象徵著 AI 正從以提示詞驅動的助理，轉變為能夠持續保留上下文、協調工具、從中斷中復原，並在數小時或數天內推進複雜工作流程的軟體系統。NVIDIA NemoClaw  能提供一套參考環境，將這些運作需求整合在同一架構中；而透過 NVIDIA OpenShell，代理的執行環境可以受到隔離與治理；NVIDIA NeMo Relay則提供貫穿工作流程的生命週期事件與控制節點，讓可觀測性、核准機制、重試與政策執行能在需要的環節發揮作用。NVIDIA NeMo Switchyard 則可依任務階段動態調整模型選擇，根據準確度、延遲、成本或治理需求進行工作負載路由，同時保留相關上下文。這些技術相輔相成，協助開發者打造具備韌性、可稽核且能靈活調適的長時間運行 AI 代理——在完成具實質價值工作的同時，仍能維持企業級控管與人為監督。

勤業眾信與大數據股份有限公司共同舉辦「人機協作與 AI 治理研討會」

勤業眾信管理顧問股份有限公司執行副總經理江榮倫