代理式AI　会「说」也会「做」

　　近一年，AI发展出现关键的转变，从「回答问题」的聊天机器人，到「动手做事」的OpenClaw（龙虾），再到Hermes Agent类型的个人化助理，逐步具备规划、决策与行动的能力。这不仅是技术进步，更反映出「代理式AI（Agentic AI）」的兴起。然而，AI虽然能协助使用者提升效率、应用潜力高，却也改变了风险的样貌，目前宜先观察与测试，并进行审慎评估，不建议正式採用至企业环境中。本期「资讯网」介绍代理式AI，以及与它协作的安全方法。

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从「问问题」到「交办任务」

　　以Hermes类型的AI Agent为例，相较于单纯执行指令，这类智能体更强调在任务过程中持续学习、记住使用者偏好与工作习惯，或是根据过往经验，优化决策方式，聚焦在能不能「越做越懂你」，成为一个「会累积经验的数位助理」，展现出代理式AI的能力提升。随着经验累积，它的角色也开始转变，从单纯执行任务，进一步为你排出优先顺序、选择处理方式，甚至预测你接下来需要什么，这也是代理式AI被视为下一阶段AI发展重点的主因。

 

能力提升，风险也放大

　　AI Agent的初衷其实很单纯--透过一段指令，让系统自动完成原本需要人工处理的工作。例如，外出时，使用者只要传一句「帮我整理今天的待办事项」，系统就能自动读取资料、整理清单，甚至完成部分操作。从整理资讯到处理邮件、查询资料，再到串接不同服务完成任务，直接达到用户「想做的事」，体现出AI Agent的核心价值。

　　但实际情况未必总是如此顺利，代理式AI提升工作效率的同时，也可能放大风险。Meta AI总监曾分享，测试由OpenClaw协助整理信箱时，他明确设定「所有删除动作需经确认」，但AI在处理大量邮件的过程中，仍发生判断偏差，忽略限制条件，而自动删除信件。即使他透过手机下达停止指令，系统仍持续执行，最终他必须亲自回到电脑前强制终止，才避免更多损失。

 

数发部资安署推5招自保

　　数位发展部资安署针对此类工具提出五项安全建议，包括：环境隔离、最小权限与人工审核等，并强调一项核心观念：当系统开始替你做事，风险也必须一起管理。以下整理出使用AI Agent的五项原则。

一、「不乱做」：有时候，AI会帮你多做一点（但未必是你想要的那种）

　　Meta AI总监的案例反映出，即使身为该领域的专家，仍可能低估「会动手的AI」所带来的风险。因此，问题不在能力，而在于能否确实理解情境与后果。有关删除资料、修改内容、涉及金钱或帐号的操作等事情，还是要自己把关。

二、「不乱给」：资料外洩，有时候不是被偷，而是自己造成

　　很多人谈到资安问题，首先直觉是骇客入侵。但在AI工具的使用情境中，更多时候风险来自当事人的日常操作与使用习惯，例如：把内部文件贴给AI、提供客户资料予以分析、甚至把帐号资讯交给它处理。Agent型AI可能会存取更多资料，风险更明显。因此，切勿提供敏感资料、避免输入帐密资讯、重要资料先确认是否适合使用AI。

三、「不乱信」：AI可以帮你判断，但不能替你负责

　　很多人认为：「AI已经分析好了，那就直接用吧。」却忽略了这些结果本质上仍是推论，未必完全正确。比较好的做法是，把它当成一位很有效率的助理，可以协助整理与分析资料，但最后的判断，还是需要自己决定。毕竟AI虽然可以为你节省时间，却不能替你承担结果。

四、「不放手」：最危险的情况，是你完全没看

　　很多人期待把工作全数交给AI，但若没有人监管过程、检查结果，一旦出错将很难发现，甚至可能持续扩大影响。比较理想的方式是，让AI做它擅长的事，由人类负责最后的判断。例如：AI先整理资料，你再确认；AI先分析结果，你再决定。这样不但效率更好，也更安全。

五、「不失控」：为AI Agent建立防护机制

　　2026年的GTC大会中，黄仁勋曾提出，当系统不只提供建议，而是实际操作资料与流程时，如何确保其行为可控、资料不外洩，将成为关键课题。AI长时间自主执行任务时，能否即时中止、是否具备权限边界…等议题，是企业应多加关注的方向。

 

重点不是工具，而是如何使用它

　　AI正从「会说」走向「会做」，未来，每个人都可能拥有属于自己的「AI Agent（个人智能体）」，人的角色将从「操作工具」转为「管理智能体」，一旦开始交办任务给AI，问题不再只是它做得够不够快，而是它做的每一件事是否都在使用者的掌握之中。个人智能体可以是提升效率的助力，也可能在不经意间成为风险的放大器，因为决定AI是助力或风险的，从来不是AI，而是使用的人。

 

*图片来源：freepik

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