自主性的新時代：80% 的財星 500 強（Fortune 500）企業現已部署主動式 AI 代理（Active AI Agents）
企業人工智慧（AI）領域已正式跨越了一個關鍵門檻。根據 2026 年 2 月 10 日發布的最新 Microsoft Cyber Pulse 報告，超過 80% 的財星 500 強公司現已部署「主動式」AI 代理。這標誌著從往年的被動對話式助手，正式轉向能夠在無需持續人工監督的情況下執行複雜工作流的新一代自主且行動導向的系統。
該報告強調了這項技術的大規模民主化，並指出這些代理中有很大一部分是使用 低代碼（low-code） 和無代碼平台構建的。這種採用的激增在推動前所未有的效率之餘，也引入了一個企業領導者必須緊急應對的新「可見性缺口」（visibility gap）。隨著 AI 從「說話」轉向「做事」，資訊長（CIO）和資訊安全長（CISO）的關注點正急劇轉向可觀測性、治理和安全性。
從 Copilots 到主動式代理的轉變
在過去兩年中，業界一直高度關注「Copilots」——旨在與人類協作以起草電子郵件、總結會議和生成代碼的助手。然而，Microsoft 的調查結果顯示，2026 年是**主動式代理（Active Agent）**之年。
與其前代產品不同，主動式代理不限於回應使用者提示。它們是目標導向的系統，具備在各種應用程式中推理、規劃和執行多步流程的能力。例如，供應鏈場景中的主動式代理可能不僅僅報告延遲，而是自主重新規劃貨運路線並更新 ERP 系統中的庫存記錄。
Microsoft Copilot Studio 和 Agent Builder 等低代碼工具的廣泛採用推動了這一爆發式增長。透過讓非技術員工能夠構建自定義代理，組織已在業務前端釋放了創新。然而，這種易用性是一把雙刃劍：代理的快速擴散往往超出了 IT 部門追蹤它們的能力。
「可見性缺口」與影子 AI（Shadow AI）
報告中最令人擔憂的統計數據之一是 29% 的員工承認在工作任務中使用了未經授權的 AI 代理。這種被稱為「影子 AI（Shadow AI）」的現象帶來了重大的安全風險。當員工在沒有中央監督的情況下部署自主代理時，他們在無意中為數據離開組織或在企業系統內執行未經授權的操作創造了未受監控的途徑。
Microsoft Security 公司副總裁 Vasu Jakkal 在報告中強調：「AI 代理的擴張速度超過了一些公司的觀察能力，而這種可見性缺口就是一種業務風險。」報告指出，如果沒有中央註冊表和嚴格的存取控制，組織在對待自身的數位勞動力方面實際上是在黑暗中運行。
治理作為新的安全前沿
為了應對這些風險，Cyber Pulse 報告概述了一個基於**零信任原則（Zero Trust principles）**的 AI 安全新框架。正如人類員工需要身份驗證和存取限制一樣，AI 代理現在必須被視為企業網路中的獨立身份。
Microsoft 確定了確保這種新環境安全至關重要的五項核心能力：
- 中央註冊表（Centralized Registry）： 一個「單一事實來源」，列出在網路中運行的所有經授權、第三方和影子代理。
- 基於身份的存取控制（Identity-Based Access Control）： 對代理應用策略驅動的控制，確保它們僅能存取其特定功能所需的數據和系統。
- 實時視覺化（Real-Time Visualization）： 提供關於代理如何與人、數據和其他系統互動的遙測數據儀表板。
- 行為監控（Behavioral Monitoring）： 旨在檢測異常行為的系統，例如代理嘗試存取其設計初衷並非處理的敏感財務數據。
- 數據治理（Data Governance）： 關於代理如何存儲、調用和利用記憶體以防止數據洩露的嚴格協議。
行業採用模式
該報告深入探討了不同行業如何利用這些自主工具。製造業居於領先地位，佔全球代理使用量的 13%。在這些環境中，主動式代理被用於監控設備健康狀況、預測維護需求，並在故障發生前自主訂購零件。
金融服務業緊隨其後，佔 11%。銀行和保險公司正在部署代理來處理複雜的合規檢查、處理理賠並實時檢測欺詐。這些受監管行業的高採用率凸顯了技術的成熟度，但也放大了對 Microsoft 提出的嚴格治理框架的需求。
比較不同世代的人工智慧
為了理解這次轉變的幅度，將主導 2024-2025 年的「被動式 Copilots」與定義當前格局的「主動式代理」進行對比會很有幫助。
表：被動式 Copilots vs. 主動式 AI 代理（Active AI Agents）
| 特性 | 被動式 Copilots (2024-2025) | 主動式 AI 代理 (2026) |
|---|---|---|
| 主要功能 | 輔助、起草與總結 | 行動、執行與自動化 |
| 使用者互動 | 人類發起的提示（反應式） | 自主且目標導向（主動式） |
| 複雜性 | 單輪或上下文感知對話 | 多步、跨應用程式工作流 |
| 決策制定 | 依賴人類驗證 | 可以獨立做出有限度的決策 |
| 治理需求 | 內容安全與輸出過濾 | 行為監控與行動授權 |
| 目標使用者 | 個人知識工作者 | 企業流程與團隊 |
未來展望：自主企業（The Autonomous Enterprise）
來自 Cyber Pulse 報告的數據表明，我們正在見證「自主企業」的早期階段。隨著低代碼工具變得更加強大，人類工作流與機器工作流之間的區別將繼續模糊。
對於 Creati.ai 的讀者和 AI 專業人士來說，資訊很明確：僅僅「使用」AI 的時代已經結束。新的挑戰是管理 AI。2026 年及以後的成功將較少取決於生成文本的能力，而更多取決於編排安全、合規且高效的數位代理勞動力的能力。能夠現在彌合可見性缺口並實施穩健治理的組織，將是那些最有能力利用這一代理化未來全部潛力的組織。
