AI 蔓延不踩雷！如何安全高效治理 Agent？

來源頁標題：就享知 | 當AI在企業蔓延：如何治理大量部署的Agent？
發布日期：2026-08-20
來源平台：就享知 DigiKnow
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2026-08-20

作者

黃正傑

1.3k

AI Agent 正從單一應用走向大量部署，多 Agent 協作已是企業新的治理挑戰，治理 Agent 將成為未來組織的關鍵競爭力。本文從製造、金融、物流與零售案例出發，解析不同行業如何管理 Agent 的行動、決策、協作與一致性，並進一步歸納企業Agent治理平台的核心能力。

Agent Sprawl：

AI Agent正蔓延，企業治理卻跟不上

AI的發展如同光速般成長。產學界才將2026年定義為「AI代理元年」，短短數個月，市場已經熱烈討論

AI代理過多而失控的風險

。

Gartner預估，

2025年

全球財金500大公司平均每家部署約15個Agent，至2028年將超過1萬5千個，成長將

近1萬倍

。但調查顯示，僅有13%企業完備AI治理機制。Gartner將這種現象稱為

Agent Sprawl

( 蔓延、擴散)。

這是因為，隨著 AI Agent 快速增加，企業若缺乏集中管理，很容易出現大量重複開發、權限失控、資料來源不一致，及安全治理不足等問題。

這種現象其實很容易地理解。試想，過去一家公司可能只部署一套 ERP、CRM或少數幾個企業系統；未來，企業可能同時擁有客服 Agent、採購 Agent、生產 Agent、品管 Agent、法遵 Agent、財務 Agent，甚至每一位員工都擁有個人Agent。

這些Agent也愈來愈自主，可以查詢資料、呼叫ERP API、修改CRM資料、建立採購單、安排維修或，與其他 Agent 協同完成工作。當 AI 開始具有「執行能力」，管理Agent成了全新的組織治理問題。

Agent蔓延五種模式

企業應該怎麼觀察Agent蔓延現象，提早管控風險呢？

AI Multiple公司指出5種

AI Agent蔓延模式

：

功能重複：

不同團隊運用多個Agent執行相同任務，浪費資源及產生結果不一致窘境。

影子代理

：部門或個人繞過資訊單位，自行開發Agent，造成資安漏洞、資訊洩密等問題。

孤兒代理

：儘管任務已經完成，許多孤兒Agent卻持續運轉，浪費公司資源與成本。

權限蔓延

： Agent的權限超出其原始設定，產生不可控制與預期風險。

未監控的委派：

企業對眾多Agent缺乏可見或授權追蹤機制，無法區分責任，甚至造成代理間相互協同產生連鎖效應的風險。

圖、AI Agent蔓延的五大風險模式(資料來源:本研究)

這種

「管不到」

、

「見不到」

、

「追不到」

的Agent愈來愈多，使得許多國際企業開始著手治理Agent。

四大產業的Agent治理邏輯

觀察不同行業代表性國際大廠，可以發現對Agent治理的重點各不相同。

製造業：管理 Agent 的「行動權」

當品質、設備、排程、維修等Agent 開始連接 ERP、MES ，甚至自動化設備系統，治理重點將不只是掌握 AI判斷是否正確，而是「Agent 可以執行到哪一步」。可以查詢設備狀態？建立維修工單？修改排程，甚至下達設備指令？

例如：Siemens 發展 Industrial AI Agent 與多 Agent 架構，讓工程、維護與自動化領域的專業 Agent 協作，並透過工業軟體與平台整合 Agent、資料及工具。這反映出，

製造業需要建立「行動治理」

(Action Governance)，依風險設定 Agent讀取、寫入、執行及人工核准的邊界。

金融業：管理 Agent 的「決策權」

當付款、了解客戶(KYC)、風險、法遵與投資 Agent 開始參與金融作業，關鍵問題變成「Agent可以自主決定到什麼程度」。它可以分析交易異常，但能否阻擋交易？可以檢查付款，但能否直接放行？

例如：BNY銀行透過Agent平台發展企業 AI，並建立具有特定工作角色的數智員工，將 AI能力置入企業既有資料、權限與治理架構。

這反映了金融業需要強化「決策治理」

(Decision Governance)，依風險設定自主程度、人為介入機制(Human-in-the-loop)與完整稽核機制。

物流業：管理Agent 的「協作權」

物流任務可能同時涉及報價、訂艙、運輸、貨況、異常與客服 Agent；每個 Agent決策可能都合理，卻不一定形成整體最佳結果。

例如：C.H. Robinson將30個以上AI Agent運用於不同物流任務，並透過物流規劃系統，協調各Agent端到端貨運流程。這反映出

物流業需要「協同治理」

(Orchestration Governance)，管理Agent間的任務分派、委派、優先順序、目標衝突與人工介入等。

零售業：管理Agent的「一致性」

當顧客、商品、促銷、庫存、門市與供應商Agent同時運作，同一件商品可能同時受到價格、庫存、推薦與供應鏈決策影響，因此最大的問題將變成「不同 Agent 能否依據一致的資料與營運規則工作」。

例如:：Walmart 正發展涵蓋顧客、員工、供應商與開發者的多Agent 生態協調系統，透過專業Agent 分工與協調支援購物及企業工作流程。

這反映零售流通業需要「一致性治理」

(Consistency Governance)，確保不同 Agent 使用一致的商品、價格、庫存、顧客資訊與商業規則。

圖、不同行業的Agent治理方向(資料來源:本研究)

綜合來說，

「能不能行動」

、

「能不能決策」

、

「如何協同」

、

「保持一致」

是Agent的治理需求。企業需要一個軟體平台來治理愈來愈多的Agent。

Agent治理平台的核心能力

綜合上國際案例與Agent治理趨勢，治理平台的核心能力可歸納為五項。

發現與註冊：

讓所有Agent都能被看見，建立用途、所有人、版本、狀態與生命週期的管理中心。

身分與權限：

讓每個 Agent 都具有明確身分，依任務決定它可讀什麼資料、使用什麼工具、執行什麼動作。

知識與工具：

管理 Agent 可以調用的企業知識、Skill、API，以及與ERP、CRM等其他工具介接方式。

協作與人為控制：

管理 Agent 之間如何分工與委派，以及哪些高風險節點必須交由人類核准。

監控與生命週期管理

：記錄 Agent 從建立、部署、執行、修改到退役的完整過程，讓企業知道它做過什麼，

並能在異常發生時追蹤、暫停甚至撤銷權限。

圖、企業Agent治理平台五大治理原則(資料來源:本研究)

這些能力也陸續出現在不同企業級AI軟體平台。如:

Microsoft:

將既有權限控管延伸到 Agent，讓 Agent 擁有獨立身分，並可管理所有者、存取權限、生命週期及稽核紀錄等。

IBM:

運用代理控制台，將異質建立與運行的 Agent 納入共同控制層，提供目錄、治理、可觀測性、排程及成本管理。

鼎新數智: 鼎新Agent Space治理平台將個人空間與企業空間分開

，嚴格控制行動權，打造「可信」、「可控」、

「追溯」

的agent運行空間。在企業空間中，管理Agent的職責、權限、知識、技能及跨場景協作，並連接ERP與企業營運資料，使 Agent 能參與訂單、物料、產能、交期等跨部門工作

；

個人空間則僅能處理桌面上的Email、Office、網路搜尋等資源存取。

圖、鼎新數智打造可信、可控的Agent Space治理平台(資料來源:鼎新數智)

要真正治理Agent，企業需要一個能同時管理

行動、決策、協同以及商業規則一致性的

治理平台，讓每個Agent可信、可控。

小結：治理Agent，將是未來企業競爭力關鍵

隨著 AI Agent 從單一工具走向多代理協作，企業面臨的已不只是導入問題，更是治理挑戰。Agent擴散帶來權限失控、重複建置、資料風險與責任不清等問題。因此，企業應開始建立Agent治理平台，從身分、權限、知識與工具，到協作、監控與生命週期，形成完整的治理機制，讓每個 Agent 都能

看得見

、

管得住

、

能協作

、

可追溯

。

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