OpenClaw 養龍蝦爆紅，企業也能打造 AI Agent？研華攜手八維智能降低門檻加速落地

俗稱「龍蝦」的開源 AI 助理 OpenClaw，近期在網路掀起「養龍蝦」熱潮，不少人開始打造自己的 AI Agent（AI 代理人）。同時間，輝達執行長黃仁勳在 GTC 大會發布 AI 代理開源架構 NemoClaw，並預言未來數年，傳統軟體與 App 將逐步被 AI Agent 取代。隨著 AI Agent 從技術圈走向大眾應用，關鍵問題也隨之浮現：「AI Agent 是否真能應用在企業，解決實際問題？」台灣少數專精企業 AI 技術服務的八維智能（D8AI）董事長熊暉博士，從第一線實務經驗，拆解企業導入 AI Agent 的關鍵路徑。

從「會回答」到「會做事」，AI Agent 的必然演進

回顧十年前，人工智慧 AlphaGo 才剛擊敗世界圍棋冠軍李世乭，掀起 AI 新篇章，2017 年 Transformer 架構問世，奠定現今大型語言模型基礎，而後 BERT 讓 AI「聽得懂人話」，再到 ChatGPT 帶來對話能力，人工智慧逐步從理解走向生成。

談起 AI 這段演進，八維智能董事長熊暉博士說道：「AI Agent 的出現不是偶然，而是 AI 發展必然結果。」

八維智能成立於 2017 年，切入當時尚未成熟的自然語言領域。熊暉指出，隨著技術演進，產業在 2024 年開始思考：「AI 如果只會回答問題是不夠的，必須能處理自動化流程，才能真正解決商業與工業需求。」這也推動 AI Agent 的崛起。

熊暉認為，AI Agent 的核心是「自動化流程」。OpenClaw 的爆紅，進一步讓這個概念進入大眾視野。其成功不在技術創新，而在於使用者體驗，該工具以類似 LINE、WhatsApp 的對話介面降低使用門檻，結合與使用者互動的記憶，與定時主動執行任務的機制，讓 AI 更像一個持續運作的助理。他強調：「這些技術早就存在，但 OpenClaw 讓 AI Agent 變得人人都能輕鬆上手。」

然而，這樣的模式進入企業場景，問題也隨之浮現。

企業 AI Agent 是規格不同的技術賽道

企業與個人最大的差別，是企業幾乎不能出錯。

企業導入 AI Agent 必須同時滿足準確性、可靠性與安全性。準確性的挑戰，來自生成式 AI 的運作機制——大型語言模型本質是機率模型，透過預測下個字出現的機率生成內容，難以避免幻覺。對此熊暉指出：「如果只是個人旅遊推薦，錯一點沒關係，但在銀行或法律場景，0.1% 的錯誤都可能造成重大損失。」

在可靠性方面，企業系統需 24 小時穩定運作，不容許「偶爾當機」；在安全性上，如金融與政府場景大多需地端部署，資安要求極高。這些條件都使企業導入 AI Agent 的難度遠高於一般應用。

多數 AI Agent 將 LLM（大型語言模型）作為「大腦」，負責規劃流程與決策。但熊暉認為，這正是錯誤的根源：「流程越複雜，交給 LLM 去猜的步驟越多，累積錯誤機率就越高。」對此，八維智能選擇不同技術路徑，將企業既有 SOP 數位化，以確定性的流程框架指揮 AI，而非讓模型自行決策。在這套架構中，LLM 被定位為工具，僅在需要時被呼叫。他直言：「企業流程本來就是固定的，不需要讓 AI 去猜下一步要做什麼。」

為降低導入門檻，八維智能開發視覺化「AI Agent 建構平台」，讓企業透過拖曳元件建立流程，不需撰寫程式碼。平台同時導入「Human-in-the-loop（人類參與流程）」機制，使人員可隨時介入確認，確保 AI 在可控範圍內運作。

▲ 一般 AI 代理人與八維智能 AI 代理人架構差異。（Source：八維智能提供，科技新報再製）

技術帶來的 AI Agent 新未來

技術的更迭大幅提升了開發效率，熊暉回憶，2022 年八維智能與新北市消防局合作開發 119 執勤員虛擬助理，將深度學習、虛擬助理等 AI 技術導入，協助執勤人員派遣任務，獲得智慧城市創新應用獎。當時這類系統需耗時半年至一年，且效果受限。他預估，如今同等複雜的應用，可以縮短至數週完成，開發時間與成本大幅下降外，也能做到更多應用。

但熊暉也強調，「AI Agent 的核心價值，不在於取代人力，而在提升整體產能。」

他舉政府與銀行客戶為例，導入 AI 客服其實人力並未減少但服務量顯著提升，因為 AI 補上了人員無法提供服務的時段。

「那些半夜想諮詢的人，以前根本得不到服務。」

這樣的模式也延伸至零售與醫療場景。在零售業，AI Agent 可依據天氣、時地、商品銷售數據等情境進行更精準推薦；在醫療領域，則能協助病患追蹤與術後關懷；在內容產業，AI Agent 更可自動完成電子報產製流程，從大量資料蒐集、篩選、摘要到排版與發送等全自動化，大幅降低人力負擔。

硬體成本大降，中小企業也能 AI 落地

過去企業導入 AI 的最大障礙之一，是高昂的硬體成本。然而，隨著開源模型快速進步，情況已出現改變。

熊暉指出，過去開源模型與頂尖模型之間存在顯著差距，但從去年開始，透過結構優化，小型模型的效能已逐漸逼近大型模型。這意味著不是所有企業都需要建置機房、資料中心，或採用動輒百萬的 AI 運算晶片才能做 AI。

▲ 八維智能董事長熊暉博士表示，現在一張 NVIDIA RTX PRO 6000等級的顯卡，企業就可以跑出足以應用的 AI Agent。（Source：科技新報）

在實務上，為了降低企業導入 AI Agent 的門檻，八維智能攜手研華科技，針對企業地端部署推出軟硬體整合方案「AI in Box」，採用研華伺服器 HPC-7485 搭配 GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 建構專屬企業的地端環境，讓企業在相對可負擔的成本下，就有足以支撐企業級 AI 應用的運算能力。軟體方面，八維智能整合視覺化工具介面，涵蓋對話機器人、AI 代理人建構平台與生成式 AI 工具，讓企業透過拖曳、無程式碼的方式，即可將企業內部資料匯入，建立公司的知識管理系統，自行打造量身定製的 AI Agent。

企業以第一手資料建立的知識庫可持續累積更新，既能對外服務客戶，也能對內訓練員工，且所有資料存於地端，從根本上降低外洩風險。

跳脫成本思維，從效率痛點找到成長新機會

「許多企業導入 AI 可能是因為 FOMO（Fear of Missing Out），或是只想著 Cost Down。」但熊暉認為，轉型不應只看成本縮減，而應看價值的創造。與其盲目跟風，他建議企業可列出內部「十大最沒效率的工作」，從最耗費人力的地方來思考，有哪些企業問題可透過 AI 來解。

他鼓勵經營者將眼光從單純的硬體購置成本轉移到整體的 ROI。只要能解決一個重複性高、耗費人力的核心痛點，AI 帶來的價值提升與競爭優勢，將遠超其初期投入的軟硬體成本。

AI Agent 的時代來臨，隨著開源浪潮與硬體解決方案的成熟，進入門檻已大幅降低，AI Agent 不再只是訂訂機票的個人助理，或者只是大型企業的軍備競賽，而將成為各級企業提升數位競爭力的關鍵實戰工具。看準這股轉變，研華攜手八維智能推出整合式 AI in Box，讓企業能以更低門檻建構專屬 AI Agent，將人工智慧從概念轉為可落地的生產力工具，逐步成為提升數位競爭力的新基礎。