AI Agent應用落地，從智能決策到協作協調，仍面臨多重技術與實務挑戰。

AI Agent被期待能在各種場景中扮演自主決策與執行的「智慧工作者」。從理想到落地，AI Agent需要持續技術演進與機制完善。

1.目標理解與規劃能力

目前的AI Agent大多基於LLM，對複雜、多步驟的任務理解還有限。即使能列出步驟，也不一定能正確規劃資源、時間和順序，容易產生「看起來對、實際上錯」的情況。

2.工具調用與環境互動

AI Agent通常需要調用外部API、系統、資料庫等，但目前在工具選擇、錯誤處理（如API失敗或回應異常）上的韌性不足，容易中斷流程或產生錯誤結果。

3.記憶與長期上下文管理

許多任務需要跨時序管理資訊（例如：多次會議記錄整合、長期專案追蹤），但大部分AI Agent只能處理短期記憶，無法有效管理長期、持續變化的狀態資訊。

4.可靠性與可解釋性問題

Agent做出的行動或決策，使用者往往難以理解「為什麼這麼做」，這在企業應用（尤其是財務、醫療、法律等高風險領域）會成為導入障礙。缺乏可追溯性，也增加了出錯的風險。

5.安全性與授權控制

一個可以操作工具與系統的Agent，若無完善的權限管理與安全機制，可能誤操作、洩露資料，甚至成為攻擊入口點。如何限制Agent的行為範圍，並做到適當監控，是重要課題。

6.資源消耗與效能瓶頸

隨著任務複雜度提升，AI Agent需要頻繁檢索、推理、調用外部服務，會大幅增加計算與網路資源需求。如何在效能與智慧之間取得平衡，是實務落地時的重要考量。

7.多Agent協作與協調

未來許多場景（比如企業內部流程自動化）會需要多個Agent協作，但要讓不同Agent彼此理解意圖、協調資源、解決衝突，目前還在初步研究階段。