隨著大型語言模型（LLM）與生成式 AI（Generative AI）的快速發展，AI Agent 作為「自主決策、工具調度與任務執行」的新型智慧角色，正逐步成為企業數位轉型的關鍵推手。與傳統 RPA 或單點 AI 模型不同，AI Agent 結合了語意理解、多工具調用、記憶能力與邏輯規劃能力，可擔任虛擬工程師、管理助理、客服代表，甚至扮演跨部門智慧橋樑的角色。本文將深入探討 AI Agent 的技術架構、製造業中的實務應用。

AI Agent（Artificial Intelligence Agent）是一種能夠自主理解任務、規劃執行步驟、調用外部工具與模型，並根據上下文持續調整行為的智能代理。其本質是「任務導向」+「工具驅動」的智能體系，不僅能回應查詢，還能「主動完成任務」。

圖1：Overview of a LLM-powered autonomous agent system

資料來源：https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10319619

上圖完整描述當前AI Agent的核心運作架構，呈現其從「接收任務」到「執行任務」所需的各個模組與流程。圖中央的 Agent 模組是整個系統的中樞，其核心功能是根據用戶需求或外部輸入，協調記憶模組、規劃模組與工具模組，進而產生具體行動。圖的左側是工具模組（Tools），其中舉例包含如 Calendar()、Calculator()、CodeInterpreter()、Search() 等可調用的外部功能模組。這些工具代表Agent的「手腳」，可用來查詢資料、進行運算、執行程式、擷取即時資訊等。

Agent可根據任務性質自動挑選適合的工具來使用，並可擴充其他功能模組。圖的上方是記憶模組（Memory），進一步細分為 短期記憶（Short-term memory）與長期記憶（Long-term memory）。短期記憶負責保留目前任務上下文，例如使用者的提問、當前任務的中繼結果；而長期記憶則用來保存歷史互動紀錄、任務經驗與知識資訊，讓 Agent 能隨時間學習與優化表現。記憶模組支援雙向流動，可讀取或儲存資訊，提升任務延續性與個人化回應能力。圖的右側則是 規劃模組（Planning），負責任務的認知處理與策略決定。當 Agent 接收到任務指令時，它會經過以下幾個子機制進行處理：

Reflection（反思）：檢視目前任務進展，是否偏離目標。

Self-critics（自我批判）：評估生成結果是否合理、是否需修正。

Chain of Thoughts（思維鏈）：多步驟邏輯推理與中繼結果的記憶鏈。

Subgoal decomposition（子任務拆解）：將複雜任務自動拆解成可執行的步驟。

這些子機制協助 Agent 具備類似人類的任務處理能力，不僅「執行命令」，還能在過程中「思考」、「調整」與「優化」。最後，圖的下方是行動模組（Action），代表Agent經過規劃與工具調用後所採取的實際操作。例如：回傳查詢結果、寄送報表、控制設備或生成任務建議。

【製造業導入 AI Agent 的價值與機會】

AI Agent為製造業解鎖了跨部門智慧自動化的全新可能。過去的智慧製造系統大多採用規則式或預設流程導向的設計，例如自動排程系統僅能根據既定參數執行排程邏輯，或異常偵測系統僅能根據閾值觸發警示。然而，AI Agent的出現打破了這種單一功能模組的限制，具備語意理解、跨模組整合與任務自主規劃能力，使其能夠「理解任務目標」並「主動思考與執行」。舉例來說，某精密機械工廠導入AI Agent作為「智慧生管助理」。當業務端臨時插入緊急訂單時，系統不再只是智慧化的預測排程變更計畫並通知生管調整排程，而是能自動判讀訂單內容、比對產線負載與工單進度，接著主動判斷工具進行對應的系統調用，查詢到MES系統最新的機台可用時段、查詢庫存模組原料狀況，並整合ERP中的交期承諾，生成最佳可行的產能調整建議，同時以自然語言回報主管：「若調整部分機台的晚班時段，可提前1天完成緊急訂單，但需延後工單交期2天，是否同意？」。

這樣的應用展現了AI Agent相對傳統智慧系統的本質差異：它不再只是資訊查詢或被動回應的工具，而是一位能主動協調多系統、評估代價、具備語意互動能力的智慧同事。AI Agent的核心價值，在於其能根據任務情境做出「因地制宜」的決策建議，並以人類易懂的方式提供回應，真正讓智慧製造系統走出流程框架，進入具備彈性與理解力的全新階段。

圖2：AI Agent情境範例圖

資料來源：https://chainee.io/mobrother_9-1/

參考資料來源：

1.AI Agent是什麼？以AI代理顛覆流程，創新生產力！：https://www.digiknow.com.tw/knowledge/678e005b928b0

2.Mercedes-Benz AI數位轉型資訊長訪談AI Agent 代理應用來了？能否實現迷因幣從空氣中落地？：https://chainee.io/mobrother_9-1/

3.AI Agent來了，但它是什麼?AI袋裡介紹、趨勢全解讀：https://www.gvm.com.tw/article/113965

4.偉康科技洞察室：https://www.webcomm.com.tw/blog/tw/ai-agents/?srsltid=AfmBOop7QUX0okT0ba27s8cCN6B-AoNjlU0TIlnlqpROZNI7yxaRJ2ax

5.LLM驅動的Agents介紹：https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10319619

隨著都市快速成長，傳統基礎設施與服務面臨極大壓力，智慧城市成為全球追求永續與高效治理的重要方向。透過數位科技與資料整合，智慧城市致力於提升市民生活品質、改善公共服務效率，並實現環境永續。

根據 Persistence Market Research 報告，全球智慧城市市場預計將於2025年達到6,205億美元，並於2032年成長至1兆2,568億美元，年平均成長率達18%。這波成長顯示全球對智慧化、科技驅動的城市解決方案需求日益殷切，尤其面對交通壅塞、污染與公共安全等挑戰。

智慧城市的核心在於數位技術整合，包括：

物聯網（IoT）：透過感測器蒐集即時城市運作數據，如交通、照明與運輸狀況。

人工智慧（AI）：分析並優化城市運作決策，例如能源調度或治安管理。

5G連線技術：確保裝置之間即時穩定通訊。

數據分析技術：協助規劃者掌握市民行為與資源使用模式，提升決策效率。

智慧城市三大發展趨勢

數據導向規劃與數位分身（Digital Twins）

城市運用虛擬城市模型模擬政策與建設效果，例如交通預測或災害應對，提升規劃準確性。

推動永續基礎建設

包含綠建築、再生能源與智慧電網等技術，減少碳排與能源浪費。例如太陽能路燈、雨水回收系統等已在多國普及。

市民參與與數位治理

越來越多城市透過手機應用程式或網路平台，讓居民回報問題、參與政策討論，提升透明度與公民參與。

發展挑戰與考量

智慧城市雖具潛力，但仍面臨諸多挑戰：

資安與個資保護：科技應用增加資安風險，政府須建立嚴格的法規與防護機制。

技術整合與標準化：不同廠商與系統間需確保互通性，鼓勵採用開放標準平台。

平等與可及性：智慧服務應兼顧弱勢與低收入族群，避免數位落差擴大。

展望未來：從智慧城市走向智慧區域

未來智慧城市將更加連結與自動化，結合邊緣運算、區塊鏈與量子科技等新興技術。同時，城市間也將透過共享資料與基礎設施，發展成「智慧區域生態系」，提升區域整體韌性與治理能力，如災害聯防、交通聯通與經濟共榮。

智慧城市不僅是科技創新的代名詞，更是因應都市發展與氣候挑戰的重要解方。隨著全球市場快速擴張與技術進化，未來的城市將更永續、便捷且以市民為核心。我們正站在智慧城市發展的起點，未來潛力無窮，值得我們共同投入與期待。

參考資料來源：

1.https://www.persistencemarketresearch.com/market-research/smart-cities-market.asp

2.https://innotechtoday.com/6-smart-city-trends-transforming-communities-in-2025/

3.https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/02/03/iot-technology-emerging-4.trends-impacting-industry-and-consumers/