「AI 代理」（AI Agent 或 Agentic AI）能在較少人工干預下執行複雜、多步驟的工作任務，被視為 AI 發展的重要趨勢。顧問公司 Deloitte 預測，2025 年將有 25% 企業嘗試採用 AI 代理，到了 2027 年這一數字將上升到 50%。
不過，要實現 AI 代理的未來，除了在企業內部運用，還有一個目標，是讓來自不同組織的 AI 代理能夠自由且無縫的交流。未來企業最重要的客戶，可能不是人，而是 AI。
機器客戶（machine customers）是 AI 代理的類型之一，專門用於自主購買商品、談判交易和影響商業決策。研究暨顧問公司 Gartner 預估，到 2030 年，機器客戶將直接影響或參與價值 30 兆美元的採購金額，並觀察已有許多 CEO 認為，為了適應 AI 代理買家，必須開始調整業務。那麼，企業該如何做準備？ 市場已有 2 大類先行者正在替未來鋪路。
1. 打造 AI 代理的標準開放框架
AI 代理可能由不同的 LLM、資料框架、程式碼所建構，因此要讓不同組織的 AI 代理無縫交談，就需要共同語言，否則將成為孤島。雖然已有許多開發人員採用 Anthropic 的模型上下文協議（MCP），但它還不是真正的產業標準。
近日，包含思科、LangChain、LlamaIndex、Galileo、Glean 在內的企業，宣布打造開源 AI 代理的互通框架「AGNTCY」，目標是讓任何 AI 代理都能進行通訊和交換資料。
思科孵化器部門 Outshift by Cisco 負責人 Vijoy Pandey 向《VentureBeat》表示，就像雲端運算和網路加速了應用程式和社群互動發展一樣，他們希望建立 AI 代理網絡（Internet of Agents），加速全球人類的工作。
除此，AGNTCY 也被設計成平台角色，Pandey 表示使用者「可以在 AGNTCY 平台上將（來自不同開發者的） AI 代理組合在一起，這樣他們就可以發現、組合、部署並評估，進一步建立自己的工作流程。」
AI 評估平台 Galileo 共同創辦人 Yash Sheth 表示，「標準化是必要的，它將加速 AI 代理的採用速度，」他指出，如今企業都是各自為政，往往要重新開發自己的基礎設施組件，AGNTCY 鼓勵開發人員擴展其規範、API、工具來滿足自身需求，不用重新發明輪子。
外媒分析，這不是市場第一次針對生成式 AI 提出標準，而 AGNTCY 顯然需要招募更多 AI 玩家為平台打造 AI 代理，畢竟要成為產業標準，就需要被大規模採用，而且要避免樹立太多的競爭標準。
2. 企業需要重新思考銷售策略
《Forbes》採訪客戶體驗專家 Sirte Pihlaja ，他指出行銷團隊必須開始確保 AI 代理能有效地找到、解釋和根據其所提供的資訊來採取行動。值得關注的是，他觀察目前多數企業還沒有能力向 AI 買家銷售產品，因為多數行銷活動依賴情感銷售，而訴諸情感對 AI 代理是無效策略。
他舉例，「機器會關心：我需要的時候是否有貨？價格多少？你的環境相關數據是什麼？你的 DEI 紀錄是什麼？」機器的決策歷程可能和傳統人類買家不同。
此外，當人們開始依賴 AI 聊天機器人詢問商品推薦，也有企業開始關注 AI「怎麼評價」品牌。曾與三星、Uber 等國際品牌合作的數位行銷公司 JellyFish，開發了一款名為「Share of Model」的軟體，可以評估不同 AI 模型如何看待你的品牌──因為每個 AI 模型的訓練資料不同，對於特定品牌或產品的描述方式可能出現差異。
JellyFish 的 AI、規劃、洞察解決方案主管 Jack Smyth 舉例，全球第二大蘇格蘭威士忌品牌 Ballantine’s 發現，自家產品定位是服務大眾市場，但在 Llama 模型中被描述為高級產品。因此，他們進一步創造新的行銷素材，藉此平衡品牌形象。
《MIT Technology Review》分析，因為許多 AI 模型採用閉源，很難具體了解上述做法如何影響 AI 決策，但不可否認的是，多數企業正在開始將 AI 視為新的受眾。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Deloitte、《VentureBeat》、《MIT Technology Review》、《Forbes》，首圖來源：Image Creator 生成。
