AI Agent元年：企業自主AI部署增長327%，被動助手時代終結

如果說2025年是AI代理（AI Agent）從概念走向現實的一年，那麼2026年則是AI代理全面進入企業生產環境的「元年」。根據Databricks於2026年1月27日發布的重磅報告，2025年下半年企業多代理工作流程的採用率增長了驚人的327%，標誌著被動AI助手的時代正式終結。

什麼是AI Agent？從助手到自主行動者

AI Agent與傳統聊天機器人的根本區別在於「自主性」。傳統的AI助手需要人類逐步指導，每一步都等待用戶輸入；而AI Agent能夠理解高層次目標，自主分解任務，與各種數據源和工具互動，並在最少人類干預下完成複雜工作。

舉個例子：當你告訴傳統AI助手「幫我準備下週的客戶會議」，它可能會問你需要準備什麼。但AI Agent會自動：

• 查閱CRM系統了解客戶歷史
• 分析過去的會議記錄和溝通郵件
• 收集相關市場數據和競爭情報
• 準備會議議程和演示文稿初稿
• 預約會議室並發送日程邀請

Meta收購Manus：巨頭的代理佈局

科技巨頭正在加速AI Agent領域的布局。Meta近期收購了Manus——一個能夠將目標分解為任務、與數據源互動、並在無需持續提示下交付完成工作的自主AI代理。這筆收購凸顯了大公司對代理式AI的戰略重視。

Manus的特點在於它不是一個「問答機器人」，而是一個「任務執行者」。用戶設定目標後，Manus會自主規劃達成目標的路徑，調用必要的工具和API，並持續工作直到任務完成——這正是AI Agent的核心價值所在。

行業預測：2026年的關鍵趨勢

根據Gartner的預測，到2026年底，40%的企業應用將嵌入AI代理功能，而2025年這一比例還不到5%。這意味著在短短一年內，AI Agent將從實驗性技術變成主流企業工具。

Lofty案例：房地產業的代理革命

2026年2月2日，房地產科技公司Lofty宣布推出業界首個代理式AI操作系統。這標誌著AI Agent從科技公司走向傳統行業的重要里程碑。

Lofty的系統不同於傳統的任務型AI，它是真正的「代理式AI」——能夠自主規劃、執行和適應，以達成預設目標。例如，在房產銷售場景中，這個系統可以自主：

• 分析潛在買家的需求和偏好
• 匹配合適的房源
• 安排看房時間
• 跟進客戶反饋
• 調整推薦策略

安全挑戰：自主性的雙刃劍

AI Agent的自主性帶來效率的同時，也帶來了新的安全風險。Experian的2026年風險預測警告，「代理式AI」可能使自動化、大規模的網絡犯罪成為可能，且責任歸屬不清。

Anthropic最近揭露的中國網絡行動案例表明，AI代理可能被用於加速和自動化網絡攻擊。這種威脅的關鍵在於代理式AI使網絡攻擊能力「民主化」——即使是技術能力有限的攻擊者也能發動複雜攻擊。

「將代理式AI從試點轉向生產的主要障礙是治理。當系統能夠獨立行動時，問責制和控制權仍不明確。一致性是另一個挑戰——非確定性行為使結果難以預測和重現。」

治理難題：誰為AI的決定負責？

隨著AI Agent變得越來越自主，一個核心問題浮出水面：當AI做出錯誤決定時，誰應該負責？是開發AI的公司？部署AI的企業？還是給AI設定目標的員工？

目前，大多數企業採取「人類在環」（Human-in-the-Loop）的策略，即在關鍵決策點要求人類確認。但這種做法在一定程度上削弱了AI Agent的效率優勢。找到安全性與效率之間的平衡點，是2026年企業AI部署的核心挑戰。

香港企業的機遇與挑戰

對於香港企業而言，AI Agent的崛起既是機遇也是挑戰。香港作為亞洲金融中心，在銀行、保險、資產管理等領域有大量重複性高、規則明確的工作——這正是AI Agent最擅長的領域。

然而，香港企業也面臨獨特挑戰：

• 監管合規：金融業受嚴格監管，AI決策需符合合規要求
• 數據隱私：《個人資料（私隱）條例》對AI處理個人數據有明確限制
• 人才短缺：具備AI Agent部署和管理能力的人才稀缺
• 文化適應：需要培養員工與AI代理協作的新工作習慣

展望：從工具到同事

Capgemini的Mark Roberts指出：「2026年是AI的關鍵時刻。經過多年的頭條新聞、投資和實驗，氛圍正在轉變：創新劇場正讓位於更成熟的、專注於實際部署的思維。這一年將由整合而非發明來定義。」

這句話精準地概括了2026年AI Agent的發展方向——不是更花哨的技術演示，而是將現有能力真正融入企業工作流程。當AI Agent從「工具」升級為「同事」，我們的工作方式、組織結構乃至就業市場都將發生深刻變革。