主動式 AI 的真實案例，可輕鬆複製！

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近來，生成式 AI 因能輸出從洞察、戰略到代碼等各種成果而頻頻登上頭條。但當企業逐漸將關注點從“輸出”轉向“結果”時，一種更具變革性的技術正悄然興起：主動式 AI（Agentic AI）。

主動式 AI 不僅僅是處理信息，而是能夠付諸行動。這種自主系統被設計用來追求目標、做出決策、在真實環境中感知並行動，並能在極少監督下實時適應。它不需要等待提示，而是能夠獨立運作，跨越複雜工作流程，不僅能產出洞察，還能推動執行。

企業又該如何從“試驗”走向“落地”，真正應用主動式 AI。是什麼讓主動式 AI 與衆不同，爲什麼它正在快速普及，以及它在真實場景中如何帶來切實的成果。

1 主動式 AI 有何不同？

主動式 AI標誌着從“被動響應型工具”向“帶有意圖的系統”的轉變。它的價值不在於更快地生成答案，而在於它能獨立行動，爲既定結果服務。

以目標爲導向

與基於提示實時互動的聊天機器人不同，主動式 AI 會以既定目標爲導向，自行選擇最佳路徑。它能自主評估、規劃並執行任務。

端到端執行

主動式 AI 不會在單一查詢處止步。它能處理多步驟的工作流，管理依賴關係並實時調整，即使流程沒有完全定義清楚，也能有效推進。

在不確定中前行

基於生成式 AI 的能力，主動式 AI 能在複雜、不確定的環境中運作。它能理解模糊的指令、調和衝突的數據併爲任務排序，從而減輕人工決策的負擔。

2 爲什麼主動式 AI 爆火？

主動式 AI 之所以受到青睞，是因爲它能在關鍵環節帶來可量化的成果：

更快的洞察：以秒級速度處理海量數據，讓決策從“事後分析”轉向“預測驅動”。

運營效率提升：自動化工作流和重複任務，降低時間和成本。

員工生產力提高：釋放員工，讓他們從低價值工作轉向更具創新和客戶價值的任務。

創造新價值：主動式 AI 能結合企業內外部數據，發現潛在關係並付諸行動，挖掘出傳統流程可能忽視的機會。

這些並非停留在理論上的好處，下面我們就來看一些真實的落地案例。

3 案例 3.1 加速 Bayer 的藥物研發

Bayer將主動式 AI 引入研發流程，成果顯著：AI 助理能在幾秒內篩選數千份臨牀前研究報告，找出有價值的洞察。

過去，數據科學家需要花費數天撰寫並執行 SQL 查詢才能得到同樣的答案。如今，決策更快，重複勞動更少，試驗成本降低，最終惠及患者。 Bayer 安全與藥理學 IT 負責人Jonas Münch表示：“我們的主動式 AI 系統就像輔助記憶，能更快更準地調取信息，支持數據驅動的決策。”

3.2 用多智能體系統自動化報告生成

我們最成功的落地方案之一是多智能體協作。單個智能體能完成任務，但智能體系統能協同完成複雜工作。

一個典型的流程如下：

智能體 1：從數千份歷史報告中提取數據

智能體 2：將數據整合，生成面向特定受衆或符合監管要求的報告

智能體 3：審覈內容，驗證準確性並標註不一致之處

結果：報告生成時間大幅縮短，質量提升，科學家能專注於更高價值的研究。

3.3 改進企業內部的知識型工作

在很多公司，高技能員工往往耗費大量時間在重複但必要的任務上，如查找內部數據、排版文檔或編制狀態報告。

主動式 AI 能自動化這些幕後流程，例如：

信息發現和彙總更高效，智能體能跨系統檢索、分類並組織數據；

基於權限的訪問確保敏感數據只對授權用戶開放。在PEXA項目採用這種方式，在降低風險的同時提高了響應速度。

結果：團隊對 AI 工具的信任度更高，人工錯誤更少，能將更多精力投入客戶服務、戰略規劃和創新。

3.4 提升呼叫中心效率

主動式 AI 也在重塑客戶服務。無論是處理密碼重置等常規問題，還是提供個性化解決方案，AI 智能體都能爲呼叫中心提供有力支持。這不僅簡化了運營，還讓客服人員能夠優先處理複雜問題，從而提升效率和客戶滿意度。

4 風險與應對方式

和所有顛覆性技術一樣，主動式 AI 也伴隨着風險：

集成成本：定製和部署智能體並不便宜，應優先投資 ROI 明確的應用場景。

數據隱私：必須建立強有力的數據治理機制，權限控制和加密是基礎。

決策透明度不足：多步驟的決策過程若不透明，可能會削弱信任。

標準仍在演進：雖然 MCP 等協議已被廣泛應用於標準化上下文檢索和工具使用，但跨環境智能體協作的協議（如 Google 在 2025 年 4 月發佈的 A2A）仍在發展，未來可能需要調整。

人機協作平衡難：人類監督過多會造成瓶頸，過少又可能帶來高昂或不道德的代價。

應對之道：從小規模試點開始，儘早驗證，逐步擴展，並定期覆盤。

5 如何開始應用主動式 AI？

對想要引入主動式 AI 的領導者，我們的建議是：

以業務價值爲導向聚焦在能帶來實際成效的環節，如簡化流程、加速決策或改善客戶體驗，而不是盲目追逐概念。

提升團隊的 AI 素養讓利益相關方瞭解主動式 AI 的能力與侷限，爲高效的人機協作打下基礎。

在自動化前先梳理流程明確現有工作流與價值鏈，識別痛點和低效環節，找出主動式 AI 能真正發揮作用的地方。

在低風險場景中試驗選擇內部流程、下游影響有限的領域作爲測試場，允許團隊安全地嘗試、失敗和學習。

結合自動化與專業知識人類監督尤其重要，特別是在涉及複雜決策時。

持續迭代優化通過試點和反饋循環完善系統，再逐步推廣。

爲變化做好準備技術和協議標準不斷演進，系統架構應保持靈活，以便快速適應。

我們已經親眼見證主動式 AI 如何彌合“洞察”與“行動”之間的鴻溝。無論是加速研究、簡化報告生成，還是讓決策更有把握，價值都已得到切實驗證。

這並不是要取代人，而是賦能團隊，讓他們能更快行動、更聰明思考，把精力集中在最重要的事情上。