AI agents are here. Here’s what to know about what they can do – and how they can go wrong
這篇文章介紹了生成式 AI 的第三個階段——從聊天機器人（Chatbots）到助理（Assistants），再到如今更具自主性的代理人（Agents）。文章不僅描述了技術演進，還分析了目前業界熱點、典型應用場景、風險與挑戰，並鼓勵讀者開始學習並嘗試構建 AI 代理人。

文章整理

1. AI 發展三階段

• Chatbots：以 ChatGPT 為代表，主打自然語言對話，但功能受限於對話介面。
• Assistants（助理/副駕）：基於大型語言模型，能執行指定任務，接受人類指令及監督。
• Agents（代理人）：不僅完成任務，更能自主追求目標，具備推理、記憶、能調用工具、可與其他代理協同工作。

2. 最新進展與應用

• OpenAI 的 ChatGPT Agent 結合 Operator 與 Deep Research，讓系統能“思考與行動”。
• 多家廠商快速跟進，Google、Meta、Anthropic、微軟等都推出了自己的代理人產品。
• 中國新創如 Monica、Genspark、Cluely 也在不同垂直領域展示 AI 代理人能力。

3. 代表性應用場景

• 軟體工程：如微軟 Copilot、OpenAI Codex 能獨立撰寫、評估、修正程式碼。
• 研究/搜尋/摘要：如 Deep Research、Google AI “co-scientist” 協助科學家生成新想法、研究提案。
• 辦公室/企業流程：Telstra 使用 Copilot 產生會議摘要、內容草稿，大幅提升員工效率。

4. 風險與挑戰

• 代理人需高度人類監督，否則容易出錯甚至造成損失（如資料庫誤刪、異常行為等）。
• 代理人可能加劇技術替代，造成白領、初階職位流失。
• 過度依賴 AI，可能削弱人類認知與判斷力。
• 能耗、價格、資安等成本和風險尚難估量。

5. 行動建議

• 企業、個人應主動了解和試用代理人產品，探索其優勢與限制。
• 微軟 Copilot Studio 提供安全、治理完善的代理人平台，適合一般使用者。
• 技術型用戶可用 Langchain 等框架快速開發自己的 AI 代理人。

心得分析

UX 角度

1. 自主性提升，體驗轉變

   • 代理人打破了傳統 AI 的“工具”角色，成為能主動協助、協同解決問題的“隊友”。
   • 對使用者來說，從“下指令”變成“設目標”，互動更加自然、聚焦成果。

2. 協作與多工具整合

   • 代理人可串聯多種工具（瀏覽器、表格、支付等），降低多平台切換的摩擦。
   • 多代理協同可解決複雜任務，為使用者帶來全流程解決方案。

3. 風險與透明度

   • 代理人決策過程較難追蹤，失誤或“幻覺”行為可能造成不可逆損失。
   • UX 設計需強化監督機制、提升系統透明度，讓使用者能隨時介入、回溯、修正。

4. 學習門檻降低，普及性提升

   • 平台化產品（如 Copilot Studio）降低代理人開發、部署門檻，助力普及。
   • 但同時要注意“過度依賴”風險，設計上應鼓勵用戶保留主控權、主動思考。

PM 角度

1. 市場機會：流程自動化、決策輔助、知識管理、創新研究

   • 代理人可幫助企業降本增效，尤其在知識工作、重複性流程、資訊整合領域。
   • PM 應關注各垂直場景需求，設計定制化代理人解決方案。

2. 產品迭代：安全、治理、易用性優先

   • 代理人高自主性帶來新風險，產品必須強化授權、審核、監控機制。
   • 介面設計需簡化複雜操作，明確展示代理人行為、決策依據，提升用戶信任。

3. 用戶教育與生態建設

   • 教育市場認知“AI 代理人”不等於萬能，需理性評估適用範圍。
   • 建立代理人商店、生態系，促進第三方開發者、企業用戶共創。

4. 能力邊界與未來規劃

   • 目前代理人尚有明顯局限（如推理深度、跨領域協同、穩定性）。
   • PM 應持續關注技術演進、用戶反饋，規劃下一代代理人產品，並預留彈性以應對快速變化。

總結：
AI 代理人正成為新一代生產力工具。對 UX 設計師而言，需關注自主性與安全性的平衡，設計出可控、可協作的體驗；對 PM 而言，則需以用戶需求為核心，推動產品安全、易用、可擴展，並積極布局新興應用場景。