AI Agent 來了！從工具到數位同事的職場革命｜專家論點【鄭緯筌Vista】
作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）
如果你最近有在關注科技圈的動態，可能會注意到一隻紅色的「龍蝦」正在網路上瘋傳。這隻龍蝦不是什麼新的迷因，而是一款名為 OpenClaw 的開源 AI 代理專案，因為其吉祥物是一隻可愛的龍蝦（暱稱 Molty），在短短幾個月內就在 GitHub 上累積了超過 136,000 顆星星（截至2月1日下午四點半），成為 2025 年底至 2026 年初最受矚目的 AI 專案之一。
OpenClaw 的爆紅，標誌著一個重要的轉折點：AI 不再只是能夠回答我們問題的工具，而是開始成為能夠自主執行多步驟任務的數位同事。這個轉變，正是我今天想要跟大家深入探討的主題。
什麼是 AI Agent？為何此刻成為焦點？
在過去兩年，我們已經習慣使用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等生成式 AI 工具。我們隨意輸入一個問題，AI 立刻給我們一個答案；我們請它寫一篇文章，它也不廢話，旋即就產出一篇文章。這種互動模式自然也很好，但本質上仍是一問一答的工具使用方式。
但是，AI Agent（AI 代理人）不一樣。它不只是回答問題，而是能夠理解你的目標、規劃執行步驟、調用各種工具與 API，並且自主完成整個任務流程。用一個簡單的比喻來說：過去的 AI 像是一位隨時待命的顧問，你問什麼它就答什麼；而 AI Agent 則像是一位主動的執行者，當你告訴它目標，它會自己想辦法完成任務。
以 OpenClaw 為例，它的設計理念就是讓使用者透過 Telegram、WhatsApp 或 Slack 等通訊軟體下達指令，然後由 AI 代理自動執行任務。例如，你可以說：「幫我查看行事曆，找出未來兩週內的空檔，然後發出一封會議邀請函給研發部的王經理，並把會議資訊加到我的 Google 日曆。」AI Agent 會自動串接你的行事曆、郵件系統，一步一步完成這個多步驟的任務。
這種能力的突破，讓 AI Agent 在 2026 年成為企業數位轉型的核心議題。根據 Gartner 的最新預測，企業應用程式中嵌入 AI Agent 的比例，將從 2025 年的不到 5%，躍升至 2026 年底的 40%。這個八倍的成長幅度，意味著 AI Agent 正在從實驗室走向生產環境，從少數先驅者的玩具變成企業的標準配備。
龍蝦風暴：OpenClaw 教會我們什麼？
OpenClaw 的故事，本身就是一個精彩的案例。這個專案最初由知名軟體工程師 Peter Steinberger 在 2025 年底以 Clawdbot 的名字發布，後來因為收到 Anthropic 的律師函而改名為 Moltbot，最後定名為 OpenClaw。簡單來說，這個名字結合了開源（Open）與龍蝦爪（Claw）的意象。
為什麼這隻龍蝦能夠在短時間內，引起如此大的關注？我認為有幾個關鍵因素：
首先，開源的力量不可小覷。OpenClaw 完全免費開源，任何人都可以下載、安裝與修改。這不僅降低了入門門檻，讓更多人有機會實際體驗 AI Agent 的威力。
其次是本地部署的安全性考量，也值得關注。OpenClaw 可以在使用者自己的電腦或私有伺服器上運行，所有任務都在 Docker 容器中執行，即使 AI 產生幻覺想要刪除重要檔案，也不會影響到主系統。這種設計大幅降低了人們對 AI 失控的恐懼。
第三是跨平臺整合的便利性。透過 Telegram、WhatsApp 或 Slack 等日常使用的通訊軟體，使用者可以隨時隨地與 AI Agent 互動，不需要學習新的介面。這種無縫融入日常工作流的設計理念，讓 AI Agent 真正成為你的數位同事，而不是另一個需要額外操作的系統。
當然，OpenClaw 的爆紅也帶來一些警訊。由於 AI Agent 需要存取使用者的郵件、行事曆或檔案系統等敏感資料，資安專家已經發現許多使用者在設定時疏忽了安全性，導致 API 金鑰外洩、伺服器端口暴露等風險。這個焦點新聞，也提醒我們：在擁抱 AI Agent 的同時，也必須建立相應的治理與安全機制。
AI Agent 的企業應用場景
從我過去兩年在企業授課與顧問的經驗來看，AI Agent 最有價值的應用場景，通常集中在以下幾個領域：
第一是數據分析與報表生成。過去，企業要產出一份市場分析報告，可能需要分析師花費數天時間搜集資料、整理數據和製作圖表。現在，AI Agent 可以自動從多個資料來源擷取數據，進行分析，並生成視覺化報告，大幅縮短報告產出的時間。
第二是客戶服務與支援。傳統的聊天機器人只能處理預設的問答，但 AI Agent 可以理解更複雜的客戶需求，主動查詢訂單狀態、處理退換貨流程、甚至協調跨部門的問題解決。這不僅提升了客戶滿意度，也讓客服團隊能夠專注於真正需要人類判斷的案件。
第三是文件處理與知識管理。企業每天產生大量的文件，像是：合約、報告、會議紀錄或郵件往來。AI Agent 可以自動分類、摘要與歸檔這些文件，並在需要時快速檢索相關資訊。
第四是流程自動化與系統整合。話說回來，這其實是 AI Agent 最擅長的領域。過去需要人工在不同系統之間複製貼上、核對資料的工作，現在可以由 AI Agent 自動完成。
第五是決策支援。AI Agent 可以持續監控市場動態、競爭對手資訊、內部營運數據，並在發現異常或機會時主動提醒決策者。這種主動式的決策支援，與過去被動查詢的商業智慧系統形成鮮明對比。
人機協作的新模式
有些人可能會擔心：AI Agent 這麼厲害，是不是要取代人類了？我的觀察恰恰相反。AI Agent 的出現，其實是在重新定義人機協作的模式，而不是取代人類。
在這個新模式中，人類的角色從執行者轉變為指揮官。過去我們親自撰寫報告、整理資料、發送郵件；未來我們設計工作流程、審核 AI 輸出、做最終決策。
這種人機協作模式的成功關鍵，在於人類能否有效地指揮 AI Agent。這需要我們培養新的技能：設計清晰的任務指令、拆解複雜的工作流程、評估 AI 輸出的品質、在必要時提供修正指引。這些技能，將成為 2026 年職場人士的核心競爭力。
臺灣中小企業的機會
對於臺灣 171.5 萬家中小企業來說，AI Agent 的崛起是一個難得的機會。過去，大型企業可以投入鉅資建置自己的 AI 系統，中小企業只能望塵莫及。但如今伴隨 OpenClaw 這類開源方案的出現，大幅降低了入門門檻。
我建議臺灣的中小企業，可以採取以下的導入策略：
第一步，盤點痛點。先找出公司內部最耗費人力、最具重複性與最容易出錯的工作流程。這些地方，通常是 AI Agent 可以快速見效的切入點。例如：每週例行的報表整理、客戶詢問的標準化回覆和內部文件的分類歸檔等。
第二步，小規模測試。選擇一個明確的任務，用開源或低成本的 AI Agent 方案進行測試。不需要一開始就追求完美，重點是讓團隊實際體驗 AI Agent 的能力與限制，累積經驗。
第三步，擴大應用。在測試成功的基礎上，逐步將 AI Agent 擴展到其他業務流程。同時，建立相應的治理機制，確保資料安全與品質管控。
職場人士的因應之道
對於個人而言，AI Agent 時代的來臨意味著我們需要培養新的技能組合。根據 IDC 的預測，到了 2030 年時，全球有 45% 的組織將大規模協調 AI 代理，並將其嵌入於各業務職能，Agentic AI將從孤立的試點演變成企業層面的協調，徹底改變全球經濟各領域的決策、營運與競爭力。
綜觀全球的 AI 發展趨勢，我認為職場人士需要培養以下四種核心能力：
第一，提示詞設計能力。這不只是寫出讓 AI 理解的指令，而是要能夠精準描述需求、拆解多步驟任務、設計 Agent 的工作流程與決策邏輯。好的提示詞設計，可以讓 AI Agent 的輸出品質提升數倍。
第二，系統思維能力。AI Agent 的價值在於串接不同系統、自動化端到端的流程。要發揮這個價值，我們需要理解整體業務流程，找出自動化的機會，設計不同 Agent 之間的協作方式。
第三，品質審核能力。AI Agent 並非完美的，它可能會產生錯誤、遺漏重要資訊，甚至出現幻覺。我們需要能夠快速評估 AI 輸出的正確性與適當性，識別問題，並提供有效的修正指引。
第四，持續學習心態。AI 技術的演進速度極快，今天最先進的工具可能明天就被超越。唯有保持好奇心、願意實驗新工具以及從實踐中累積經驗，才是這個時代最重要的競爭力。
展望：2026 年的關鍵布局
回顧過去兩年生成式 AI 的發展，我們可以清楚看到一條軌跡：從文字生成到多模態、從單次對話到持續記憶、從回答問題到自主執行。AI Agent 的應運而生，其實是這條軌跡的自然延伸，也是下一階段的主戰場。
對於臺灣眾多的中小企業而言，2026 年是關鍵的布局年。那些現在開始實驗、累積經驗與建立治理框架的企業，將在未來幾年取得領先優勢。反之，那些仍在觀望、猶豫不決的企業，可能會發現自己愈來愈難以追趕。
對於個人來說，現在是最好的學習時機。AI Agent 的工具愈來愈容易使用，學習資源也愈來愈豐富。與其等到 AI Agent 成為職場標準配備才被迫學習，不如現在就主動出擊，成為這個領域的先行者。
那隻紅色的龍蝦，已經敲響了 AI Agent 時代的大門。你，準備好迎接這位新同事了嗎？
