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AI Agent概念股：台積電(2330)、聯發科(2454)、智邦(2345) 龐大商機

文章 作者: 豹投資 日期: 2025-01-15

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本文作者：豹投資

CES在上周六畫下句點，展場的各項產品或技術，都與AI脫不了關係，像是AI PC、人型機器人等等產品，而在CES中，代理AI(AI Agent)ˋ這個名詞也開始頻繁地出現在大眾視野，可以說2025年是代理AI發展的關鍵年，究竟在擁有龐大商機AI Agent產業中，有甚麼值得關注的地方，且看以下 AI Agent相關解析！

AI發展五大階段

在去年的七月，OpenAI公司針對AI釋出了新的分類標準，將AI人工智慧分成五個發展階段：

第一階段：對話式 AI（Conversational AI）

特徵：

此階段為當前人工智慧的主流應用，系統能夠與人類進行自然語言交互。典型應用包括客服聊天機器人（如 ChatGPT）、AI助理、內容生成工具等。

影響：

提高業務效率，縮短回應時間，改善用戶體驗。

例子：用於撰寫社交媒體內容、自動化初步客戶服務等。

第二階段：推理式 AI（Reasoning AI）

特徵：

AI 系統能執行基礎問題解決任務，類似於具博士水平的專業知識，但不依賴任何外部工具。與第一階段相比，推理能力顯著提升。

影響：

支持更複雜的決策過程，如研究分析、問題診斷等。為企業在決策自動化和複雜問題求解方面創造新的可能性。

第三階段：自主式 AI（Autonomous AI）

特徵：

此階段的 AI 系統被稱為「代理人」（Agents），可自主完成任務並持續運行數天，無需人類監管。具備自我修復能力，當系統中斷時能自動恢復。

影響：

減少對人力資源的依賴，實現運營流程的全面自動化。

範例：物流管理、24/7運行的客服代理。

第四階段：創新式 AI（Innovating AI）

特徵：

此階段的 AI 被稱為「創新者」（Innovators），能夠自主研發創新解決方案或改進現有流程。超越既定規則，進行批判性思考與改進。

影響：

提升企業競爭力，實現業務流程和產品的持續創新。

範例：供應鏈優化方案、產品設計改進建議。

第五階段：組織型 AI（Organizational AI）

特徵：

又稱「組織者」（Organizations），此階段的 AI 系統能全面模擬並運營整個組織，包括所有功能和流程。系統能夠自主協作、改進並運行業務，無需人類介入。

影響：

極大降低人力成本，顛覆傳統組織架構，實現完全自動化的業務運營。

AI Agent如何運作

AI Agent 是基於先進自動化與適應能力的技術，其核心依賴於大型語言模型（LLMs）。這類代理模型不僅具備傳統 LLM 的自然語言處理能力，還進一步整合了動態工具調用功能，使其能夠即時獲取最新資訊、自動化工作流程，並自主完成子任務來實現複雜目標。

AI Agent 的運作框架可以概括為以下三個主要階段：

1. 目標初始化與規劃

雖然 AI Agent 在決策過程中具備自主性，但其目標與運行環境由人類定義，其行為受以下三大參與者的影響：

開發者：負責設計並訓練代理系統。

部署團隊：配置並部署代理，為用戶提供使用途徑。

終端用戶：為代理指定具體目標，並定義可用的工具資源。

AI Agent 在接收到用戶定義的目標及工具後，會執行 任務分解（Task Decomposition），將複雜目標拆分為一系列具體的任務和子任務以提高執行效率。對於簡單的任務，代理可能不需要進行規劃，而是通過迭代反思來逐步完善其輸出結果。

2. 基於可用工具的推理

AI Agent 根據所感知的資訊行動，但在面對複雜任務時，往往需要補充外部資源來填補知識空白。代理通過工具調用動態地利用以下資源：

外部數據集：訪問專業領域的數據資訊。

網路搜尋：獲取即時更新內容。

API 與外部代理：協作獲取專業見解。

這種工具使用方式使代理能夠不斷重新評估並自我修正其計劃。

例如，在規劃台灣的最佳賞櫻時間時，AI Agent 的步驟可能包括：從外部數據庫中獲取過去幾年台灣主要賞櫻景點（如阿里山、武陵農場、陽明山）的花期記錄和氣象資料。使用天氣分析工具，結合該地區的氣候變化趨勢，預測來年的氣溫，綜合上述資訊，生成對用戶需求的預測結果。

通過整合不同工具的能力，AI Agent 能處理廣泛應用場景，超越傳統 AI 模型的局限性。

3. 學習與反思

反饋機制是提升 AI Agent 準確性與適應性的關鍵。常見的反饋形式包括：

多代理反饋：其他 AI Agent 的協作回饋，有助於加快目標達成。

人機互動（HITL）：用戶在推理過程中的反饋，確保輸出結果符合期望。

AI Agent 通過迭代優化過程（Iterative Refinement），將自身行動、用戶反饋以及過去挑戰的解決方案存入知識庫中，從而避免重複犯錯並持續提升性能。

AI AGENT的優缺點

從前面的原理乍聽之下AI AGENT似乎優點滿滿，擁有很強大的功能，然而，在探索 AI Agent 強大功能的同時，我們也需要了解其潛在的風險與挑戰，以便更好地掌握這項技術的應用方向。以下將從優勢與限制兩方面進行剖析。

優勢

任務自動化

能夠自動化執行原本需人力處理的複雜任務，顯著提升效率並降低成本，自主化能力減少對人類干預的需求，可快速、規模化地實現目標。

性能提升

多代理架構（Multi-Agent Framework）能整合多方專業化代理的知識與反饋，提升資訊綜合與問題解決能力，在協作過程中填補資訊空白，優化任務完成的準確性與效率。

高品質回應

提供更全面、準確且個性化的回應，改善用戶體驗與滿意度，通過工具調用與記憶更新機制，自主提升回應的品質，並適應用戶偏好。

限制

多代理依賴風險

多代理架構中，若基於相同的基礎模型，可能存在共享弱點，導致系統性故障或遭受

惡意攻擊。

需要嚴格的數據治理與基礎模型設計，降低風險。

無限反饋迴圈

當代理無法制定有效計劃或反思其結果時，可能重複調用工具，陷入無限反饋迴圈，需要引入即時人類監控或設置機制以避免此類問題。

計算資源與時間成本

高效 AI Agent 的開發需要大量計算資源與時間投入，隨著任務複雜度增加，任務完成可能需數天時間，對資源有限的環境構成挑戰。

目前已經提早佈局的產業巨頭有哪些 AI Agent未來成長又是如何？

1. Salesforce：AI Agent在CRM領域的應用

全球CRM產業領導者Salesforce於2024年9月推出AI Agent平台「Agent Force」，為企業提供自動化的客服、營銷及銷售流程方式，是市場上最具競爭力的AI解決方案之一。

2. Workday：HRM領域的AI解決方案

作為全球HRM市場的龍頭，Workday在2024年9月發表新一代AI平台「Illuminate」。該平台推出了四大AI Agent應用，包括加速招募流程、費用報銷自動化、人才繼任規劃以及業務流程優化，服務於其7,000萬用戶。這些AI功能有效提升了人力資源和財務管理的效率，進一步鞏固了Workday在AI Agent市場的競爭力。

3. ServiceNow：工作流程自動化的佼佼者

全球ITSM領域的領導者ServiceNow於2023年推出基於生成式AI的「Now Assist」，並在2024年進一步升級至「Platform Xanadu」，增加數百項AI功能。該平台目前已吸引44位年營收超過100萬美元的企業客戶，顯示其在工作流程自動化和AI Agent領域的卓越地位。

4. 微軟：專注於自主AI代理服務

微軟於2024年10月在Copilot Studio平台上推出「自主AI代理」（Autonomous AI Agents），這些代理能夠在無需人類監督的情況下完成任務並提供最佳解決方案。微軟還將自主AI功能整合至Dynamics 365應用程式，涵蓋CRM和ERP業務，提升銷售、服務、財務和供應鏈管理的效率，進一步擴大其在商業應用AI市場的影響力。

5. 輝達（NVIDIA）：建構專屬AI代理生態系

輝達強調AI Agent是未來的數位勞動力，並推出了一系列解決方案，包括NIM微服務（視覺、語言理解、語音等）及NeMo框架，幫助企業訓練專屬AI代理。這些代理已應用於AI研究助理、軟體資安、客服、財務分析等多個場景。此外，輝達的Cosmos平台為機器人和自駕車開發者提供虛擬訓練場景，加速相關技術的落地。輝達預計AI代理將成為下一個數兆美元的產業。

根據Grand View Research的報告，AI Agent市場規模於2024年達54億美元，預計到2030年將增至503億美元，年化增長率達45%。這一市場的快速發展將對CRM、HRM、ITSM、雲端數據分析及資訊安全等多個領域帶來深遠影響，軟體業有望成為最大受益者。

以下提供一些潛在台灣相關供應鏈的概念股：

1. 矽智財 (IP)

相關公司：世芯-KY (3661)、創意 (3443)、M31 (6643)、智原 (3035)

AI Agent 的核心運作需要強大的運算能力，因此需依賴先進的矽智財設計。

2. 晶圓代工

相關公司：台積電 (2330)

台積電的先進製程（如 N5、N3）支持高效能 AI 晶片的量產，為 AI Agent 提供硬體基礎。台積電也積極參與 AI 晶片的協作設計與封裝技術（如 CoWoS 和 SoIC），進一步提升效能密度。

3. 封裝測試

相關公司：日月光 (3711)

日月光的先進封裝技術（如整合型扇出型封裝）可提升 AI 晶片效能，減少能耗並增加計算密度。

4. 網通

相關公司：聯發科 (2454)、智邦 (2345)

AI Agent 的運作依賴即時數據交換與高速網路連接。

5. 管理晶片 (BMC)

相關公司：信驊 (5274)、新唐 (4919)

AI Agent 在伺服器或數據中心中的應用需要穩定的管理與監控機制。

6. 高速傳輸 IC

相關公司：祥碩 (5269)、譜瑞-KY (4966)

AI Agent 需要快速的數據傳輸來處理大規模運算。

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(三) 個人資料之類別（依據法務部公告之「個人資料保護法之特定目的及個人資料之類別」填載如下，代號及項目名稱嗣後如經法務部公告變更，亦隨同變更之）：

i. 識別類：C001 辨識個人者、C002 辨識財務者及 C003 政府資料中之辨識者。

ii. 特徵類：C011 個人描述。

iii. 社會情況：C038 職業。

vi. 商業資訊：C101 資料主體之商業活動、C102 約定或契約及 C103 與營業有關之執照。

v. 其他各類資訊：C131 書面文件之檢索及 C132 未分類之資料。

(四）本公司會依據以下目的及情況，蒐集、處理及利用包括但不限於用戶本人（或其代表人）之姓名、性別、身分證字號、住址、聯絡電話、電子信箱等其他足資辨識身分之資料及付款相關資訊。用戶得自由選擇填具個人資料，惟若其提供之資料不足或有誤時，本公司將無法核准申辦或無法完成您所要求的產品及／或服務。

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