代理式AI　會「說」也會「做」

　　近一年，AI發展出現關鍵的轉變，從「回答問題」的聊天機器人，到「動手做事」的OpenClaw（龍蝦），再到Hermes Agent類型的個人化助理，逐步具備規劃、決策與行動的能力。這不僅是技術進步，更反映出「代理式AI（Agentic AI）」的興起。然而，AI雖然能協助使用者提升效率、應用潛力高，卻也改變了風險的樣貌，目前宜先觀察與測試，並進行審慎評估，不建議正式採用至企業環境中。本期「資訊網」介紹代理式AI，以及與它協作的安全方法。

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從「問問題」到「交辦任務」

　　以Hermes類型的AI Agent為例，相較於單純執行指令，這類智能體更強調在任務過程中持續學習、記住使用者偏好與工作習慣，或是根據過往經驗，優化決策方式，聚焦在能不能「越做越懂你」，成為一個「會累積經驗的數位助理」，展現出代理式AI的能力提升。隨著經驗累積，它的角色也開始轉變，從單純執行任務，進一步為你排出優先順序、選擇處理方式，甚至預測你接下來需要什麼，這也是代理式AI被視為下一階段AI發展重點的主因。

 

能力提升，風險也放大

　　AI Agent的初衷其實很單純--透過一段指令，讓系統自動完成原本需要人工處理的工作。例如，外出時，使用者只要傳一句「幫我整理今天的待辦事項」，系統就能自動讀取資料、整理清單，甚至完成部分操作。從整理資訊到處理郵件、查詢資料，再到串接不同服務完成任務，直接達到用戶「想做的事」，體現出AI Agent的核心價值。

　　但實際情況未必總是如此順利，代理式AI提升工作效率的同時，也可能放大風險。Meta AI總監曾分享，測試由OpenClaw協助整理信箱時，他明確設定「所有刪除動作需經確認」，但AI在處理大量郵件的過程中，仍發生判斷偏差，忽略限制條件，而自動刪除信件。即使他透過手機下達停止指令，系統仍持續執行，最終他必須親自回到電腦前強制終止，才避免更多損失。

 

數發部資安署推5招自保

　　數位發展部資安署針對此類工具提出五項安全建議，包括：環境隔離、最小權限與人工審核等，並強調一項核心觀念：當系統開始替你做事，風險也必須一起管理。以下整理出使用AI Agent的五項原則。

一、「不亂做」：有時候，AI會幫你多做一點（但未必是你想要的那種）

　　Meta AI總監的案例反映出，即使身為該領域的專家，仍可能低估「會動手的AI」所帶來的風險。因此，問題不在能力，而在於能否確實理解情境與後果。有關刪除資料、修改內容、涉及金錢或帳號的操作等事情，還是要自己把關。

二、「不亂給」：資料外洩，有時候不是被偷，而是自己造成

　　很多人談到資安問題，首先直覺是駭客入侵。但在AI工具的使用情境中，更多時候風險來自當事人的日常操作與使用習慣，例如：把內部文件貼給AI、提供客戶資料予以分析、甚至把帳號資訊交給它處理。Agent型AI可能會存取更多資料，風險更明顯。因此，切勿提供敏感資料、避免輸入帳密資訊、重要資料先確認是否適合使用AI。

三、「不亂信」：AI可以幫你判斷，但不能替你負責

　　很多人認為：「AI已經分析好了，那就直接用吧。」卻忽略了這些結果本質上仍是推論，未必完全正確。比較好的做法是，把它當成一位很有效率的助理，可以協助整理與分析資料，但最後的判斷，還是需要自己決定。畢竟AI雖然可以為你節省時間，卻不能替你承擔結果。

四、「不放手」：最危險的情況，是你完全沒看

　　很多人期待把工作全數交給AI，但若沒有人監管過程、檢查結果，一旦出錯將很難發現，甚至可能持續擴大影響。比較理想的方式是，讓AI做它擅長的事，由人類負責最後的判斷。例如：AI先整理資料，你再確認；AI先分析結果，你再決定。這樣不但效率更好，也更安全。

五、「不失控」：為AI Agent建立防護機制

　　2026年的GTC大會中，黃仁勳曾提出，當系統不只提供建議，而是實際操作資料與流程時，如何確保其行為可控、資料不外洩，將成為關鍵課題。AI長時間自主執行任務時，能否即時中止、是否具備權限邊界…等議題，是企業應多加關注的方向。

 

重點不是工具，而是如何使用它

　　AI正從「會說」走向「會做」，未來，每個人都可能擁有屬於自己的「AI Agent（個人智能體）」，人的角色將從「操作工具」轉為「管理智能體」，一旦開始交辦任務給AI，問題不再只是它做得夠不夠快，而是它做的每一件事是否都在使用者的掌握之中。個人智能體可以是提升效率的助力，也可能在不經意間成為風險的放大器，因為決定AI是助力或風險的，從來不是AI，而是使用的人。

 

*圖片來源：freepik

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