多 AI 協作 企業治理必修課題

過去企業導入AI時，往往同時使用OpenAI、Anthropic、Google Cloud、Azure、AWS等多家AI模型與Agent工具，但彼此間往往是數據與工作流孤島，缺乏協同機制。爲解決痛點，讓不同來源的Agent彼此協作、共享數據與工作流，已有機構率先推出Agent OS平臺。

Agent OS平臺能讓企業內來自不同AI模型的Agent間進行無縫整合與高效協作，跨越Anthropic、Google Cloud、Azure等多雲平臺操作，最大化AI的綜效。與此同時，OpenAI也推出商用AI Agent建構平臺，支援金融分析、高效客服、複雜流程自動化等高度訂製化的企業級Agent構建。

由AI Agent驅動的自動化與決策變革已成核心議題。此趨勢預示企業生產力與商業模式將迎來根本性重塑，對企業領導者而言，這不僅是技術升級，更是涉及平臺協調如Agent OS／多Agent協作框架、治理與組織轉型如安全、合規的部署自主Agent的兩大戰略挑戰。

AI Agent興起，要求企業具備「協同」與「自主」的能力。這意味決策者須重新檢視組織的技術架構，從中央控制轉向分散式協作，並建立能夠支持多種Agent協同運作的生態系。

首先，企業需要評估是否建立類似「Agent OS」的協調層，統一管理各部門的AI Agent，或允許各部門先行獨立部署以快速探索價值，這會影響到資源分配與治理模式。接着，跨平臺的互操作性也不可忽視：企業是否需要同時接入Google、OpenAI、Anthropic、AWS等多家供應商？若是，應如何管理不同API的整合與權限？這需要企業級的API管理平臺，以確保靈活性與安全性並存。

資料基礎建設是AI Agent能否落地的核心，假如缺少「即時、乾淨、可調用」的資料，都只是空談。企業必須啓動資料治理專案，建立共享知識庫，讓Agent擁有一致且最新的決策基礎。

最後，領導者需要決定第一個落地場景。是先從風險較低、可快速驗證價值的內部效率型Agent，如報表生成、自動化維運開始？還是直接投入對客戶有感的服務型Agent，如智慧客服、零售輔助？這是關乎「學習曲線」與「市場競爭力」的戰略性選擇。

AI Agent是一種技術，更將深刻改變組織的治理模式與文化氛圍。領導者必須從「單純控制」轉向「規範、監管與信任」的思維，建立全新的企業運作框架。

首先要解決是責任歸屬問題。如果Agent在網通調度或客服回覆上出現錯誤，責任應歸屬於哪個部門？這需要明確制定行爲準則與問責機制，確保所有決策可追溯。企業應考慮成立「AI Agent治理委員會」或跨部門工作小組，讓技術、法務、風險管理與業務部門共同參與治理，確保決策不偏離合規與倫理的界線。

在人機協作上，企業也須清楚劃定監督界線。「人機分工準則」不僅是流程設計，更是風險控制一環。這也意味着必須具備足夠AI素養，能夠理解Agent的潛力、限制與風險。因此，專爲高階主管設計的AI培訓計劃，將成企業成功推動轉型的重要基礎。最後，信任問題不容忽視。員工需要相信AI Agent是「協作者」而非「取代者」，並獲得再培訓與技能升級的機會。

在多代理系統日益普及的今天，企業面臨的挑戰已不是單一AI功能的成熟度，更在於如何確保不同Agent間能順暢協作。要從「獨奏」走向「合奏」，關鍵在於建立統一平臺層，透過標準化介面與資料治理，讓所有AI代理在共同語言下高效協同運作，從而發揮整體價值。

這種高效協同的機制須輔以全面的風險管理與倫理治理框架。在多代理環境下，風險不僅限於單一決策的偏差，更可能出現在代理間互動產生的不可預測的行爲。因此企業需要設計透明且可追溯的「決策鏈」，確保每個Agent的行爲和數據流動都能被審計與解釋。

同時，AI與數位轉型不應被視爲單純「科技專案」，而必須是推動「業務再造」契機。這要求企業建立明確的責任歸屬與治理架構，從策略規劃到成果監督，確保技術導入與企業核心目標深度融合。高層領導的決心至關重要，只有將技術視爲變革催化劑，才能真正釋放AI潛力，爲企業創造長期且可持續的影響力。（作者是資策會MIC資深產業分析師）

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