生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足於單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI）。
cacaFly 聖洋科技受邀參加由台灣人工智慧學校（Taiwan AI Academy）主辦的 2025 台灣人工智慧年會，今年以「台灣 AI 競爭力」為主題，匯聚產官學研專家共同探討 AI 在企業及社會的落地應用與未來發展趨勢。cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和 CH Wu 於會中以「Agentic 系統工程：從 PoC 到 Production 的實踐與挑戰」為題，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與挑戰觀察。
解鎖 Agentic AI：企業邁向多任務智慧代理的願景
CH 指出，企業對 AI 的期待已經從單一任務輔助，躍升為期望 AI 能夠自主處理多工任務，並串聯不同角色的工作流程。然而，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。
「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」CH 表示，企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。
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他強調，這是一個動態循環：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。
PoC 只是起點：從驗證走向落地的三個關鍵階段
CH 進一步指出，許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。然而，他提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。
他將導入 Agentic 系統工程的歷程，歸納為三個關鍵階段：
第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。
第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。CH 特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以.「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。
第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。CH 指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。
模型評估關鍵：打造高品質「黃金資料集」
CH 在演講中特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集（Golden Dataset）」，作為模型評估與優化的根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。
同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移（Model Drift）」的風險。CH 說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。
建立正確心態：PoC 不是終點，而是長期工程的起點
CH 分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰源於「期待落差」問題。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，亦難以確保長期營運的穩定性與可持續性。他呼籲企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。
AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值。
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