AI Agent與聊天機器人，超越對談的智能執行者，提升企業智能自動化能力。

AI Agent與聊天機器人有何不同？

當談到人工智慧應用時，許多人最先接觸到的是聊天機器人（Chatbot）。這些系統透過自然語言處理（NLP）技術，能夠回答問題、提供建議，甚至進行內容生成。然而，當企業希望將 AI 深度整合至業務流程，真正實現「智能自動化」時，聊天機器人卻顯得力不從心。這時，智慧代理人（AI Agent）便成為更強大且更全面的解決方案。

以下從任務執行能力、工具整合性與數據調用範圍等方面，解析 AI Agent 與聊天機器人的關鍵差異。

1. 依賴人工介入 vs. 自主執行任務

聊天機器人 主要依賴被動回應，即用戶輸入問題後，它才提供答案或建議。然而，它無法真正「執行」任務。例如，當用戶查詢報表數據時，聊天機器人只能回傳查詢結果，而無法根據這些數據進一步產生分析報告或決策建議。

AI Agent 則具備更高的自主性，能夠執行完整的任務。例如，在企業內部，AI Agent 可自主分析數據、生成報表，甚至根據趨勢提供決策建議，而無需人工指導每一步操作。它能夠模擬人類的「計劃-執行-檢查-行動（Plan-Do-Check-Act， PDCA）」工作流程，將任務真正落實，而不僅是提供參考資訊。

• Chatbot：「這是你要的銷售數據報表。」
• AI Agent：「我已為你分析這些銷售數據，發現產品 A 的銷量呈上升趨勢，建議調整庫存並優化廣告投放。」

2. 無法整合多種工具 vs. 跨系統任務執行

聊天機器人 主要處於單一應用環境，例如企業客服系統、FAQ 回應平台或簡單的內部知識庫。然而，現代企業運作涉及 ERP、CRM、BPM（如 Agentflow）、BI 工具等多種系統，聊天機器人難以串聯這些工具，進行跨系統的業務自動化。

AI Agent 則能夠與多種企業工具整合，並且根據不同情境調用適當的資源。例如，它能夠同時連結數據庫、API 介面，甚至調用低代碼平台來執行更複雜的業務邏輯。這使 AI Agent 能夠在金融、供應鏈、醫療、製造等多個領域發揮更大價值。

• Chatbot：「請點擊這個連結登入你的 CRM 系統來查看客戶資料。」
• AI Agent：「我已調用 CRM 系統，為你整理了這位 VIP 客戶的購買歷史，並自動推薦適合的促銷方案。」

3. 資源調用的限制 vs. 企業級數據整合

聊天機器人的主要限制之一是無法深入企業內部系統，因為它通常沒有足夠的授權來存取 ERP、BPM 或財務系統中的數據。這使得它在業務場景中僅能發揮輔助功能，例如提供 FAQ 回應或基本的資訊查詢，無法真正執行企業級的數據驅動決策。

AI Agent 則強調授權與數據中台（如 Data Lake、企業知識庫）整合，能夠存取並處理結構化與非結構化數據。例如，AI Agent 可自動彙整內部報告、監測系統日誌（log），甚至在金融機構中協助風險評估與詐欺偵測。

• Chatbot：「請聯絡 IT 部門以獲取最新的財務報告。」
• AI Agent：「我已從財務系統擷取最新的報表，並生成風險分析摘要供你參考。」