普華永道發布《Agentic AI執行指南》：企業部署自主多智能體系統的策略藍圖
在最新的《Agentic AI——生成式人工智能新前沿》執行指南中，普華永道（PwC）提出了一套針對企業自動化下一階段關鍵演進的戰略方案，即Agentic AI（自主智能體系統）。這類系統具備自主決策和情境感知能力，將徹底重塑企業運作模式，從傳統軟件模型轉向由AI驅動的協同服務。
從自動化到自主智能
Agentic AI並非普通的AI新潮流，而是一場根本性的轉變。與傳統需要人類介入決策的系統不同，Agentic AI能夠獨立運作，達成預設目標。它們能夠處理多模態數據（文本、音頻、圖像），持續推理、規劃、適應及學習，靈活應對動態環境。
普華永道指出Agentic AI的六大核心能力：
– 自主決策
– 以組織目標為導向的行為
– 即時環境交互與適應
– 透過強化學習和歷史數據持續進化
– 跨複雜業務流程的工作流協調
– 多智能體間的溝通協作
這種架構讓企業能構建超越單一任務自動化的系統，以類人智能和責任感協調整個流程。
彌補傳統AI的不足
報告對比了Agentic AI與早期聊天機械人及基於檢索增強生成（RAG）的系統。傳統規則驅動的機械人缺乏彈性，檢索增強系統則難以在長對話中保持上下文理解。
Agentic AI突破這些限制，能夠維持對話記憶，跨系統（如CRM、ERP、IVR）進行推理，動態解決客戶問題。PwC預見未來會有多個微型智能體專注於查詢解決、情緒分析、升級處理等任務，由中央協調器統籌，提供連貫且靈敏的服務體驗。
跨行業的實際應用成效
普華永道的指南基於多個行業案例：
– 摩根大通透過COiN平台自動化法律文件分析，每年節省超過36萬小時人工審核。
– 西門子利用Agentic AI預測式維護，提升設備運行時間，維護成本降低20%。
– 亞馬遜採用多模態Agentic模型提供個性化推薦，銷售額提升35%，客戶留存率亦明顯改善。
這些案例證明Agentic AI能優化決策、簡化運營並提升客戶互動，涵蓋金融、醫療、物流、零售等多個領域。
服務即軟件：商業模式的顛覆
報告提出一個深具啟發性的觀點——「服務即軟件」（Service-as-a-Software），打破傳統許可授權模式。企業不再為軟件本身付費，而是按AI智能體完成的任務成果付費。
舉例來說，企業或許不再設立客服中心，而是部署自主智能體如「Sierra」，並僅按成功解決的客戶問題付費。此模式不僅降低營運成本，還擴大了規模彈性，並使企業能逐步從「副駕駛」升級至完全自主的「自動駕駛」系統。
部署工具的多樣選擇
企業在落地Agentic AI時，可選擇商業或開源框架：
– 商業方案如LangGraph和CrewAI，提供企業級協調功能與整合支持。
– 開源方案如AutoGen和AutoGPT，便於快速試驗多智能體架構。
具體選擇取決於整合需求、IT成熟度及長遠擴展目標。
打造策略性採用路線圖
普華永道強調，成功部署Agentic AI需將AI計劃與業務目標對齊，獲得高層支持，並從高影響力試點項目開始。同時，企業必須建立倫理保障、數據基礎設施及跨部門人才隊伍。
Agentic AI不只是自動化，更是智能、適應性強且能自主學習優化的系統。企業若能及早調整AI策略，將不僅實現效率飛躍，更能引領數碼轉型新篇章。
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編者評論：
普華永道這份關於Agentic AI的執行指南，不僅揭示了AI技術的最新突破，更從企業實踐角度，提供了完整的戰略藍圖，幫助企業從理論走向落地。Agentic AI的核心賣點在於自主性和協調性，這正是過去AI系統難以實現的突破。
香港作為國際金融和科技樞紐，面對數碼轉型的壓力和機遇，Agentic AI提供了一條可行的路徑。尤其是在金融服務、法律合規及零售等行業，透過自主智能體減輕人手負擔、提升服務質素，將成為競爭新優勢。
不過，這種技術的推廣也帶來不少挑戰。包括如何確保AI決策的透明度和可控性、如何管理跨系統協作的複雜性，以及如何培養具備跨領域技能的人才。企業在追求技術革新的同時，必須謹慎布署倫理和合規框架，避免過度依賴導致風險失控。
此外，「服務即軟件」的商業模式創新值得業界深思。這種按成果付費的新模式，或將顛覆傳統軟件銷售及IT運營方式，促使企業更加注重實際效益與用戶體驗，推動AI服務走向更高效、靈活的未來。
總結來說，Agentic AI不只是技術進步，更是企業運營思維的轉變。香港企業和決策者應該及早了解、積極試點，才能在全球AI浪潮中佔據有利位置，推動本地科技和產業升級。
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