想像一下這個情境：你還在喝著早上的咖啡，猶豫早餐要吃燕麥還是蛋，結果你的「數位夥伴」已經自動幫你整理好新客戶名單、更新 CRM，甚至還主動標記競爭對手的價格變動。這不是什麼科幻片，也不是矽谷的異想天開，而是人工智慧代理人（AI agents）帶來的新日常——有時你會聽到 Agent AI、Manus ai agent 或 Agent force 這些名字。這些詞彙早就不只是科技圈的流行語，現在已經快速變成各種規模企業的核心戰力。
我在 SaaS 和自動化領域混了好幾年，見過不少新潮流曇花一現，但 AI 代理人的崛起真的不一樣。根據 的預測，到 2028 年，至少有 15% 的日常業務決策會由 AI 代理人自動完成——而 2024 年這個數字幾乎是零。這成長幅度超驚人。而且 ，這絕對不是炒作。那 AI 代理人到底是什麼？怎麼運作？為什麼突然到處都是？我們一起來看看。
認識 AI 代理人：它是什麼，為什麼這麼夯？
簡單說，AI 代理人就是一種能自主運作的軟體，會觀察環境、做決策、執行任務，幫你達成目標——你不用什麼都自己來。它就像一個數位同事，不會喊累，也不會忘記交辦事項。
你可能會聽到 Agent AI、Manus ai agent、Agent force 這些名詞，其實都是同一類技術：能理解你的需求、規劃步驟，還真的會去執行的軟體。像 就是通用型自主代理人，能在沒有人類一直盯著的情況下完成複雜線上任務。 則是 Salesforce 的解決方案，把 AI「數位同事」直接嵌進 CRM 流程。
最大不同在於，這些代理人不再只是等你下指令，而是會主動監控、判斷、採取行動——不管是篩選潛在客戶、抓網頁資料，還是分流客服工單。隨著越來越多平台內建這種技術，AI 代理人就像試算表或 email 一樣，變成企業日常不可或缺的工具。
AI 代理人怎麼運作？背後的智慧邏輯
那 AI 代理人到底怎麼完成任務？其實它的邏輯跟人類很像（只是沒情緒也不會偷懶）。一般流程如下：
- 目標設定： 每個代理人都會先設定目標。像是「每天更新庫存紀錄」或「10 分鐘內回覆新客戶」。這個目標會引導代理人的所有行動。
- 感知（輸入）： 代理人會從環境收集資料。對客服代理人來說，就是讀新工單、查客戶歷史、判斷緊急程度。這就像代理人的「感官」，把原始數據轉成情境。
- 推理與決策： 接著，代理人會分析資訊決定下一步。可能用自然語言處理理解工單語氣，或用模式識別找高優先級問題。代理人會權衡選項：能直接回覆嗎？要不要升級處理？這就是「智慧」的展現。
- 執行行動： 代理人根據決策執行任務——像發送個人化郵件、更新紀錄、或自動點擊網頁。它不只會想，還會動手做。
- 學習與調整： 最厲害的代理人會從結果學習。客戶滿意嗎？資料更新順利嗎？隨著經驗累積，代理人會不斷優化自己的做法。
這一切會一直循環：感知、思考、行動、學習。像 AI 銷售代理人會掃新名單、篩潛在客戶、發跟進信，根據回覆效果調整策略。最終，代理人能穩定處理繁瑣工作，讓團隊專注在最有價值的事。
AI 代理人有哪些類型？從反射到學習型高手
不是所有 AI 代理人都一樣。有的只會照規則走，有的能自我學習。以下是主要類型和實際應用：
| 類型 | 說明 | 商業應用範例 |
|---|---|---|
| 簡單反射型代理人 | 根據當前狀況用固定規則行動，無記憶或學習能力。 | 郵件自動回覆（如「不在辦公室」） |
| 模型型反射代理人 | 內建世界模型，能解讀刺激。 | 智慧溫控器根據趨勢自動調整 |
| 目標導向代理人 | 會規劃行動以達成目標，不只是被動反應。 | 庫存代理人自動規劃補貨 |
| 效用型代理人 | 以效用函數權衡多重目標。 | AI 交易代理人平衡風險與報酬 |
| 學習型代理人 | 透過回饋與經驗不斷進步。 | Netflix 推薦系統、Manus ai agent |
舉幾個例子：
- 簡單反射型： 郵件機器人自動回「感謝您的來信！」，速度快但智能有限。
- 模型型反射： 網路監控代理人記錄過往流量，主動偵測異常。
- 目標導向： 專案管理工具裡的代理人自動規劃任務以達成截止日。
- 效用型： 工作排程代理人根據緊急度、客戶重要性與資源分配做最佳化。
- 學習型： 或 Netflix AI，能隨時間自我調整。
有些平台像 會結合多種代理人——用目標導向邏輯處理銷售，又能學習優化推薦。
AI 代理人實戰：各行業怎麼用？
銷售與行銷
- 潛在客戶篩選： AI 代理人自動分類新名單，根據條件打分。有公司發現 。
- 自動跟進： 代理人發送個人化郵件或 LinkedIn 訊息，確保每個名單都被妥善跟進。
- CRM 自動更新： 銷售人員不用再手動紀錄通話，AI 代理人自動聽完就幫你更新 CRM。
營運與後勤
- 文件處理： 某房貸公司用 AI 代理人自動處理貸款文件，。
- 庫存管理： 代理人監控銷售狀況，庫存不足時自動下單補貨，完全不用人工巡查。
- IT 自動化： 代理人監控伺服器指標，能在故障前自動重啟服務或分配資源。
客戶服務
- 工單分流： AI 代理人自動閱讀並分類客服工單，分派給適合的團隊或建議回覆。
- 個人化回應： 現代代理人可 ，回應速度提升 90%。
- 多語言支援： 像 Ada 這類工具能跨語音、聊天、郵件互動，調用客戶資料給出貼切答案。
不只大公司，中小企業也用 AI 代理人處理人資入職、行銷內容產出、醫療預約等。共通點就是：自動化多步驟、需要判斷力的任務，帶來 ，省錢又加快流程，品質還更好。
為什麼企業都在用 AI 代理人？關鍵優勢一次看
- 省時又省錢： 代理人 24 小時運作，幾秒搞定原本要花幾小時的事。。
- 精準又一致： 不會打錯字、不會漏步驟。代理人每次都照規則來，還能發現人類容易忽略的錯誤。
- 彈性擴展、速度快： 工作量暴增也不怕，代理人能同時處理多任務——像 。
- 決策更聰明： 代理人能快速分析數據，給出最佳行動建議，讓策略更有依據。
- 個人化互動： 代理人記得用戶偏好，大規模提供個人化體驗——。
- 提升員工生產力： 代理人自動處理雜事，讓人類專注創意和策略——。
難怪 。
Thunderbit 的觀點：為現代網路打造的代理式自動化
在 ，我們專注於打造新一代網頁自動化——我稱這叫 代理式自動化（Agentic Automation）。這是把 AI 代理人的智慧和工程級自動化的穩定性結合。你只要描述需求（像「抓這個網站所有商品資訊」），我們的代理人就會自動完成抓取、提取、清理和結構化數據。
Thunderbit 代理人不只是照本宣科，而是真的能理解你的意圖、規劃步驟並執行——完全不用寫程式。你只要點「AI 建議欄位」，Thunderbit 就會自動讀網頁、建議欄位，甚至自動瀏覽子頁面豐富資料。雖然還沒到完全自省，但這已經是邁向真正 Agentic AI 的一大步。
亮點包括：
- 意圖驅動執行： 你說明需求，Thunderbit 自動規劃怎麼做。
- 零程式碼設定： 任何人都能用——不用寫腳本、不用選擇器，只要點幾下。
- 批量數據擷取： 雲端一次抓 50 頁，或用瀏覽器模式處理需要登入的網站。
- 免維護： 網頁結構變了？Thunderbit 自動適應，不再有腳本失效的煩惱。
- 個人化數據處理： 可以加 AI 提示詞，邊抓邊標註、格式化或翻譯資料。
超越無程式碼：Thunderbit Agent AI 怎麼重新定義自動化
老實說，傳統自動化工具（像 Playwright、Puppeteer 或 RPA 機器人）雖然很強，但只要網頁一變就容易出錯，要寫腳本、要維護，還要有耐心。Thunderbit 的 Agent AI 完全不同：
| 面向 | Thunderbit 代理式自動化 | 傳統自動化（腳本/RPA） | 通用型 AI 代理人（如 AutoGPT、Manus） |
|---|---|---|---|
| 設定與易用性 | 無程式碼、意圖導向，極簡上手 | 需寫程式或逐步腳本 | 常需提示工程與人工監督 |
| 適應力 | 高——自動因應網頁變動 | 低——UI 或資料格式變就失效 | 彈性高，但易卡住或偏離目標 |
| 任務自主性 | 主動多步驟（分頁、子頁） | 被動單步，除非全程腳本化 | 能規劃，但穩定性不一 |
| 擴展性與速度 | 內建雲端並行（一次 50 頁） | 單一機器人，需自行設計並行 | 單任務較慢，資源消耗大 |
| 智能程度 | 內建 AI 理解與處理資料 | 以規則為主，AI 能力有限 | 智能高，但實用性不一 |
| 維護需求 | 極低——AI 自動調整 | 高——腳本需常常更新 | 需監督，常要微調 |
| 最佳應用場景 | 網頁數據擷取、網頁流程自動化 | 穩定、重複性高的靜態任務 | 實驗性、複雜或多領域任務 |
Thunderbit 就像一個可靠的數位助理，能處理複雜任務又穩定，剛好介於僵硬腳本和「天馬行空」通用代理人之間。
想更深入，歡迎參考 。
實際影響：AI 代理人怎麼改變工作方式
來看看現場的真實變化：
銷售團隊： 以前業務要花很多時間找潛在客戶、手動輸入 CRM。現在，AI 銷售代理人（像 Agent force）能自動整理名單、填寫 CRM 欄位、發送首封郵件。業務專心談成交，不再被資料雜事拖累。有團隊甚至沒加人，外聯量就翻倍，重複性 CRM 工作的疲勞感也大幅減少。
營運部門： 會計人員讓 AI 代理人夜間自動處理發票，只要人工審核特殊案例。員工從資料輸入變成監督，效率提升、錯誤減少。有經理說：「就像多了一位永遠不會打錯字的團隊成員。」
客服中心： AI 代理人自動處理例行工單，複雜問題才交給真人。客服人員能專注高難度案件，客戶也能即時獲得回應。研究顯示，代理人現在能處理 80% 的例行查詢，讓人類專注最有價值的工作。
這種轉變也改變了職場角色。員工開始學會「管理」AI 代理人——分派任務、檢查成果、給回饋，就像帶新同事。這不是人機對立，而是人機協作。
怎麼開始導入 AI 代理人？給企業團隊的建議
準備好讓 AI 代理人加入你的工作流程了嗎？這裡有幾個實戰建議：
- 找出高影響力應用場景： 鎖定重複、耗時的任務——像名單搜尋、FAQ 回覆、數據抓取。問問團隊哪些雜事最花時間。
- 選擇合適工具： 根據需求和技能選平台。如果不是工程師，建議選 這種無程式碼平台，或針對行業的專用代理人。
- 先從小規模試點： 不要一次自動化所有流程。先選一個場景，設定成功指標，小規模測試並收集回饋。
- 訓練代理人與團隊： 根據企業規則調整代理人，讓團隊熟悉怎麼跟它協作。變革管理很重要——把代理人當助手，不是威脅。
- 整合與資安： 確保代理人能跟現有系統串接，並符合資安要求。
- 持續監控與優化： 追蹤績效、收集回饋，不斷微調代理人設定。把它當會成長的團隊成員。
- 逐步擴展： 試點成功後，擴展到更多場景或部門。隨著規模成長，記得加強治理。
最好的建議？從小處著手，快速取得成果，建立團隊對新技術的信心。很多企業發現，一旦流程順了，根本回不去以前的做法。
結語：未來就是代理人時代——你準備好了嗎？
AI 代理人不只是另一波科技熱，而是徹底改變工作方式的關鍵力量。到 2028 年，，15% 的日常決策會由這些數位同事完成。這是巨大的變革，而且發展超快。
對企業來說，這是千載難逢的機會。早期導入者已經看到效率、成本和彈性的提升。真正的贏家，是那些懂得和 AI 合作的人——讓代理人處理雜事，人類專注創意和策略。
Thunderbit 致力於讓這些能力普及化，不只服務大公司。無論你是銷售經理、營運主管，還是中小企業主，現在正是開始嘗試 AI 代理人的最佳時機。未來就是代理人時代，早點擁抱就能搶得先機。
你準備好讓 AI 代理人成為你的團隊夥伴了嗎？如果好奇，歡迎造訪 或看看我們的 。數位同事時代已經來臨——而且他們永遠不會跟你討加薪。
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常見問題
1. 什麼是 AI 代理人，為什麼在商業領域越來越受歡迎？
AI 代理人是一種自主軟體，能觀察環境、做決策、執行任務，幫你達成目標，完全不用人類一直盯著。它們能自動化複雜多步驟流程，已經是現代企業不可或缺的利器。
2. AI 代理人在實際場景中怎麼運作？
AI 代理人會循環執行：先設定目標，感知環境輸入，推理決策，執行行動，最後從結果學習。這讓它們能自動篩選名單、回覆客戶詢問、更新 CRM 等，幾乎不用人工介入。
3. AI 代理人有哪些類型？有什麼差別？
主要有：
- 簡單反射型代理人：照固定規則行動（像自動回覆）。
- 模型型反射代理人：有記憶，能解讀輸入（像智慧溫控器）。
- 目標導向代理人：會規劃行動達成目標（像任務規劃器）。
- 效用型代理人：根據價值最佳化決策（像交易機器人）。
- 學習型代理人：能隨時間自我優化（像 Manus AI、推薦系統）。
4. 企業導入 AI 代理人有什麼好處？
企業可以提升效率、降低成本、提升準確度和決策速度。AI 代理人還能彈性擴展、強化個人化體驗，讓員工專注策略和創新，進一步提升生產力和工作滿意度。
5. 企業怎麼開始導入像 Thunderbit 這樣的 AI 代理人？
先找出可自動化的重複或耗時任務，選擇合適的 AI 代理人平台（像 Thunderbit 適合網頁任務），小規模試點，訓練代理人和團隊，持續監控成效。驗證成功後，再擴展到更多流程或部門。