全球企業正迎來一波顛覆性的 AI 變革，這股浪潮已從單純的輔助工具，進化為 Agentic loop 的自動化協作模式，如今工作者只需設定好任務的邊界條件，就能讓多個 Agentic AI 持續自主運作。面對這波科技躍進，TechOrange 科技報橘與 MoBagel 日前聯合舉辦「2026 AI Agent 新工作革命論壇暨 AI & Beyond 年會」，以探索生產力提升與幻滅的多重宇宙，重塑知識與勞力工作流為主題，邀請 Qualcomm、MoBagel、Innodisk、鴻海、勤業眾信、台灣大學與早稻田大學等產學專家分享如何高效應用 AI Agent。
MoBagel 執行長鍾哲民分析部署開源 AI 代理程式 OpenClaw 的養龍蝦熱潮，「很多企業是禁止使用小龍蝦的，因為有許多資安風險仍受挑戰 。」現今 Agentic AI 雖能自主完成複雜任務，但企業常因內部財務、客戶或製程等敏感資料，受限於法規與 IT 安全政策，導致許多企業禁止使用外部開源模型，讓大量內部文件處理速度無法滿足即時決策需求。
為破除資料外洩的隱憂與滿足快速運算的需求，Qualcomm 與 MoBagel 策略合作推出為企業打造的地端 AI 平台，確保企業敏感數據不出地端系統。將企業 ERP 的 AI Agent 系統部署至地端，實現自然語言的即時查詢。Qualcomm 業務開發總監呂承翰指出，「邊緣式的運算 data 不上雲這個需求越來越廣，我們看到有 90% 以上企業將增加對邊緣 AI 的投資。」另外根據 Qualcomm 的調查，53% 的 CIO 資訊長與 CTO 技術長將 Agentic AI 視為其企業 IT 營運的核心。
Innodisk 智能周邊應用事業處資深處長吳志清進一步分析，未來 AI 將分流為聚焦產線瑕疵檢測的「產業型 AI」，以及處理企業內部知識庫與文字邏輯的「企業型 AI」兩大主流。過去 AI 運算多依賴雲端，然而，面對智慧工廠與智慧醫療等對延遲要求極低的場域，將算力下放至邊緣端便成為關鍵。針對不同的算力需求，Innodisk 結合 Qualcomm 的邊緣運算平台，提供涵蓋 IQ8 到 IQX 系列的模組化硬體，並組裝成 Edge AI Box，讓企業能針對自身的應用場景部署最適配的系統。
MoBagel 營運長王易如補充，雲端 AI 正面臨延遲性、資料主權、ESG 及算力成本等四大瓶頸，而地端的軟硬體整合能大幅縮短導入時間，將原本需花費六週的 AI 部署期縮短至 1 小時內就可完成。王易如以全球知名醫療保健品牌為例，該門市導入結合高通算力與 Innodisk 硬體的邊緣 AI 系統，能即時聽取環境音並分析顧客需求，在員工耳邊給予 「whisper of expertise（專業的低語）」，透過 AI 在背後輔助的工作模式，更個人化的服務顧客。
「所有人都該變成 AI 的老闆」：從任務執行者到 AI 管理者
當底層的硬體與專屬 AI 平台建置完善後，企業內部的工作者也必須迎來思維的全面升級。「所有人接下來都應該變成 AI 的老闆，」前 LINE 台灣總經理、臺大創意創業學分學程教授陶韻智，以近年矽谷科技公司頻繁裁員的現象為例，表示未來職場不再單純考驗個人執行任務的速度，而是考驗工作者如何設計流程、將工作交給 AI 處理，甚至學會成為 AI 老闆的能力。
隨著生成式 AI 進化成具備自主行為能力的 Agentic AI，AI 已成為能夠獨立思考、推理與行動的「職場同事」，在這樣的人機協作關係中，工作者必須切換成「老闆思維」，從過往的任務執行者，晉升為專注於決策與判斷的管理者。「一個人如果帶 10 個 AI 下屬，人均產值就會大幅提升，」陶韻智指出，這種「AI First」的引導與管理能力，將成為未來職場的關鍵核心。
這種讓 AI 成為超級助手的協作架構，不僅能重塑企業的工作流，更已經應用於整座城市的公共服務治理。
在智慧城市急速發展的浪潮下，鴻海科技集團結合主權算力與城市資料打造 CityGPT 平台，規模化產出 AI Agent 並配置於公共服務現場。
鴻海科技集團董事長辦公室軟體研發處資深經理闕大順指出，目前 CityGPT 已成功落地三大市政場景。第一是交通治理， 平台整合跨局處數據與數位孿生技術，將道路安全改善的決策週期從數月大幅縮短至 5 到 7 天，讓城市在面對交通挑戰時具備預測與快速調整的能力。第二個場景是協助公文撰擬與智慧分案，將個人經驗轉化為每個人都能使用的智慧依據。第三個場景是 1999 話務中心，AI 克服國台語雙聲道辨識，自動查找解答並產生逐字稿及摘要，減輕話務員在判斷、查詢與情緒上所承受的三重壓力，提升市政服務的整體營運效率。鴻海還計畫將推出市民服務 Super APP ，透過 CityGPT 作為個人助理，將這項服務延伸至全體市民。
AI Agent 不僅在智慧城市公共服務治理上展現出驚人的潛力，當應用場景切換回企業內部的核心營運時，如何讓 AI 真正理解企業獨有的作業邏輯與專業領域，便成為轉型落地的另一項關鍵挑戰。
「知識工程解決『AI 懂不懂企業』，而 Agentic AI 解決『AI 能不能完成工作』，」勤業眾信管理顧問公司協理蘇盈誠表示，企業必須將老師傅的經驗、公司獨有的作業習慣與產業專有名詞，轉化為 AI 能夠理解與推理的知識基礎，才能讓 AI 從單純的聊天對話工具，真正升級為企業營運的生產力工具。
蘇盈誠分享財務數位帳冊與內部稽核的企業實際案例，在過去財務報帳流程中，即便系統已高度自動化，仍難以避免人工審核的疏失，透過 Agentic AI 自動判斷費用類型並填寫會計科目，準確率高達 95% 以上，這項應用為大型企業省下每個月上千萬的工時成本，大幅縮短 50% 到 70% 的稽核時間。
MoBagel 日本區總經理 Hiroshi Nishikawa 也分享在日本市場推動 AI Agent 應用的成功經驗，例如 MoBagel 協助 NTT DOCOMO 旗下的網路銀行 NEO BANK 合作，讓 AI Agent 自動為客戶評估未來的資產狀況與潛在風險。
這場「2026 AI Agent 新工作革命論壇暨 AI & Beyond 年會」還特別越洋邀請到早稻田大學副教授 Satoshi Okuda 到現場演講分享日本企業導入 AI 的實戰經驗。他分析企業導入 AI 的成熟度有三階段，目前企業多半停留在 AI 1.0，也就是員工個人使用 ChatGPT 等工具來提升局部效率；邁入 AI 2.0 階段，則是企業開始將 AI 融入整體工作流程，建立起自動化改善與知識累積循環；最終的 AI 3.0 ，則是 AI 驅動型企業，讓公司的底層數據、日常營運與高層決策，形成不斷自我學習與優化的回饋循環。Satoshi Okuda 表示，唯有建立並累積組織學習循環的企業，才能在這波 AI 浪潮中真正脫穎而出。
