在近年的人工智能（AI）技術狂潮中，由大型語言模型（LLM）所驅動的智能代理（AI Agent），已成全球IT專業人員和企業的關注重點。根據國際標準化組織定義，AI智能體是利用傳感器感知環境信息，並對環境做出響應反應，其具備自主性（獨立運行和決策）和權威性（特定權限）以實現所設定目標。AI Agent正從單一任務的工具型角色，逐漸演變為具備準自主管理和複雜溝通能力的多代理系統（MAS）。
更智慧的AI Agent
早期的AI多以規則式系統為主，但近年已可觀察環境、評估任務及執行動作，並演進為更智慧的AI Agent。這些AI Agent可根據使用者指令與環境資訊作自我調整，帶來更高的決策自動化程度。不同領域與功能的AI Agent能互相協作，彼此交換訊息和資源，共同完成複雜目標。例如在供應鏈與物流中，進行動態倉儲管理、自動化調度最佳化、多代理協同進行運輸路線規劃等。
隨著LLM和多模態模型（LMM）的技術突破，AI Agent已滲透多元領域，從零售的客戶服務Agent、金融的自動化理財顧問和風險偵測與詐騙防範、醫療機構的個人健康助理AI（如輔助醫師檢測、病患追蹤、個性化復健），到軟體研發的程式碼生成與測試，全都展現龐大發展潛力。
創造新工作機會
然而須注意的是AI Agent不僅是軟體交互，而是多種技術的集成，除了IT知識，還需要電氣工程師、控制工程師、機械和機電一體化工程師，以及各類高技能技師。由於AI Agent和自動化可能取代部分重複工作，市面一些傳統IT職位或須面臨調整，但同時也會創造新的工作機會，如AI安全專家，將聚焦於評估AI Agent錯誤風險、防範可能的攻擊與惡意利用；而數據治理官（Data Governance Officer），則針對AI Agent部署的大量數據，進行合規性評估和治理，確保安全與隱私。
AI Agent在許多領域仍需IT專家與管理層協作，尤其在跨部門或跨環境整合時，因此技術人員需具備出色的溝通能力、問題分析與協同合作力，與業務單位保持密切溝通，優化AI解決方案。有志投身這領域發展的人士，平時宜多閱讀一些文學、歷史和哲學等書籍，可鍛鍊思辨能力、協同開發與設計思維的能力。
簡而言之，AI技術發展速度飛快，能保持終身學習，並迅速適應新框架與工具的敏捷學習者，將可更受青睞。
文：陳曉煒博士
香港電腦學會企業架構專家小組執行委員會成員