過去 3 年，大家一開始在玩 ChatGPT、寫文案、翻譯、整理重點，AI 比較像「超強小幫手」。到了 2025 年，關鍵字慢慢變成 agent、agentic AI、virtual co-worker：不是只聊天，而是真的可以替你去做事。McKinsey 就把 AI Agents 形容為「能完成多步驟工作流程的虛擬同事」，從「提供資訊」正式跨到「直接採取行動」。
Gartner、Forrester、Kantar、MIT Sloan 等研究機構也不約而同把 AI Agent 放進 2025～2028 的關鍵科技趨勢：
- Gartner 預測：到 2028 年，90% 的 B2B 採購將由 AI Agent 居中撮合，牽動超過 15 兆美元的交易金額，並指出傳統 SEO / PPC 會逐漸讓位給「Agent Engine Optimization」。
- Forrester 則把 Agentic AI 列為 2025 年前十大新興技術之首，強調這是一組讓軟體可以自己規劃、行動的底層技術，而不是一個單一產品。
如果 2023～2024 是大型語言模型的時代，那 2026 很可能會是「AI Agent 實戰元年」。以下整理 7 個在國外被頻繁提到、對企業與行銷團隊都非常有感的 AI Agent 趨勢，提供你在規劃 2026 時的參考。
本文段落：
- 趨勢一：從 Copilot 到「數位員工」，AI 開始對成果負責
- 趨勢二：多代理人協作，一個人手上帶一個「AI 小團隊」
- 趨勢三：Enterprise Agent 深入內部系統，變成「會用內部資料的虛擬同事」
- 趨勢四：從 Prompt 到 Workflow，Agent 成為新的流程介面
- 趨勢五：從打到人到打到 Agent，AEO（Agent Engine Optimization）成為新戰場
- 趨勢六：治理與風險管理，讓 Agent「敢放手用、出事找得到人」
- 趨勢七：垂直領域專用 Agent，從「萬能小幫手」走向「專職角色」
- 2026 從開始管理一個 AI Agent 團隊開始
趨勢一：從 Copilot 到「數位員工」，AI 開始對成果負責
McKinsey 在〈Why agents are the next frontier of generative AI〉裡提出一個很好懂的對比：
早期的 GenAI 比較像搜尋＋問答工具，現在則開始出現能主動完成複雜工作流程的 Agent，例如：接收任務 → 查資料 → 做決策 → 去其他系統操作 → 回報結果。
McKinsey & Company：Why agents are the next frontier of generative AI
《Financial Times》也用「從 co-pilot 到 autopilot」來描述這個轉變：AI 不只是幫你打字或建議，而是能在限定範圍內「自動駕駛」，處理行銷、客服、營運等日常任務。
Financial Times：AI agents: from co-pilot to autopilot
對企業的意義：
- 2026 之後，「會用 AI」不再只是一個人打開 chat 視窗，而是每個人身邊都有一個可以被指派任務的數位員工。
- KPI 會從「我有沒有用 AI」變成「哪些任務已經交給 Agent、省下多少時間或預算、帶來多少收入」。
趨勢二：多代理人協作，一個人手上帶一個「AI 小團隊」
Bernard Marr 在〈The 8 AI Agent Trends For 2026 Everyone Must Be Ready For Now〉裡，把第一大趨勢叫做 Agentic teamworking：未來重要的事情，不是單一模型多厲害，而是多個專長不同的 Agent 如何分工合作。
xCube Labs 在〈Top 10 Agentic AI Trends to Watch in 2026〉中也提出 multi-agent collaboration ecosystems：一個任務可以由「資料蒐集 Agent、分析 Agent、創意 Agent、執行 Agent」組成小隊，各自扮演不同角色。
對人的角色來說，這是一個很大的翻轉：
- 過去：自己當 PM、自己當執行。
- 未來：你是 一個小 AI 團隊的主管，負責拆解任務、分配給不同 Agent、看最後成果是否達標。
也因此，越能把工作拆成幾個穩定模組（研究、分析、產出、上線、回顧）的團隊，越有機會在 2026 把 AI Agent 用出差異。
趨勢三：Enterprise Agent 深入內部系統，變成「會用內部資料的虛擬同事」
真正帶來價值的 AI Agent，不會只停留在公開網路或聊天視窗，而是要連進企業的內部系統與第一方數據。xCube Labs 提到的 hyper-autonomous enterprise systems 就是在描述這種形態：Agent 能接觸到 ERP、CRM、供應鏈、甚至財務資料，根據規則自動進行補貨、資源分配或風險控管。
MIT Sloan 在〈AI agents, tech circularity: What’s ahead for platforms in 2026〉則從平台角度提醒企業：平台架構必須預先為 Agentic AI 做好準備，因為新的 Agent 已經可以替用戶買賣、談判，這會徹底改寫數位市場運作方式。
換句話說：
- 沒有整理好的第一方資料、沒有可被存取的 API、沒有明確權限控管，企業就很難用好 Enterprise Agent。
- 2026 之後，「資料＋系統整合能力」會變成 AI Agent 導入的前提。
趨勢四：從 Prompt 到 Workflow，Agent 成為新的流程介面
這兩年大家一直在聊 prompt，但 Forrester 在 2025 年新興技術報告裡，直接把 Agentic AI 定義成：一組讓軟體可以自己規劃與調整行動、完成目標的技術組合，包含推理模型、進階檢索以及新的架構設計。
許多國外文章也開始強調：
下一波真正重要的，不是「誰的 prompt 寫得比較像魔法」，而是誰能把工作流程設計清楚，讓 Agent 可以反覆執行。例如 bnxt.ai 就以「工作流程重塑」來說明 Agentic AI 如何接管重複任務，減少手動操作。
對行銷、MarTech 團隊來說，介面會出現幾個變化：
- 從「聊天框」變成「流程編排器」：
- 設定觸發條件（例：新名單進來、廣告表現掉到某個門檻）
- 串接動作（例：撈取數據 → 分析 → 匯出 Google Sheets → 寄出報表）
- 從「一次性對話」變成「長期運行的工作流」，需要設計例外情境與 fallback 機制。
這也意味著，未來行銷人很重要的技能之一，就是「流程設計力」。
趨勢五：從打到人到打到 Agent，AEO（Agent Engine Optimization）成為新戰場
Kantar 在《Marketing Trends 2026》中，第一條就叫 Agents of change: from attention to intention：
2026 年會看到 AI Agents 在消費端大規模出現，消費者會把需求交給自己的 Agent，品牌不只要影響人，還要學會「預先影響這些 Agent」。
Fast Company 近期一篇〈Selling to machines: How AI will change e-commerce〉也拋出關鍵問題：
當消費者背後多了一個 AI Agent，品牌要怎麼「賣給機器」？文章裡提到一個新詞叫 Agent Engine Optimization（AEO）：讓數位內容對 Agent 更容易理解、比價與行動。
Gartner 則更直接指出：未來 B2B 採購裡的 SEO、PPC 會逐步讓位給 Agent Engine Optimization，產品必須變得「對機器可讀」，才能在 Agent-to-Agent 的交易平台中被找到。
這會帶來幾個新的 MarTech 挑戰：
- 產品資料、規格、價格、服務條件要結構化，方便 Agent 快速解析
- 內容不只要說服人，還要讓 Agent 找得到、解得出「為什麼推薦你」
- SEO 以外，會多出一塊新的優化功課：「當 AI Agent 把所有選項都比價、比較完之後，最後還是選擇你這個品牌」
趨勢六：治理與風險管理，讓 Agent「敢放手用、出事找得到人」
AI Agent 一旦可以自動下單、調整價格、社群發佈或開關廣告，企業最緊張的就是：
「我敢讓它自己做嗎？真的出錯怎麼辦？」
Forrester 在談 Agentic AI 時就提到，這項技術雖然能大幅提升自動化程度，也必須掛上一個「警告標籤」：在準確度、信任與協調機制成熟之前，企業需要非常嚴謹的控管。
Gartner 也提醒，目前市場上存在嚴重的「agent washing」，很多產品只是換個名字，實際並沒有真正的自主代理能力。它同時預測，到 2027 年可能有超過 4 成的 Agentic AI 專案因成本與價值不明而被終止，但到 2028 年，仍會有約 15% 的日常決策由 Agent 自主完成、三分之一企業軟體會內建 Agentic AI 能力。
《Financial Times》則強調，導入這類「autopilot」系統時，企業應該從小型、明確的任務開始，並確保透明度與治理架構，而不是一次把所有權限丟給 AI。
實務上，2026 起企業在導入 Agent 時會要多問幾個問題：
- Agent 能讀到哪些資料、能不能直接「動手」？
- 哪些動作必須先經過人類審核？
- 所有 action 是否有 log 可以回溯？
- 誰負責持續審查 Agent 的表現與偏誤？
簡單說，治理與風險控管會變成 AI Agent 導入的一級議題，而不是最後才補上的附件。
趨勢七：垂直領域專用 Agent，從「萬能小幫手」走向「專職角色」
xCube Labs、Forrester 等機構都觀察到一個共同現象：Agentic AI 真正創造價值的地方，往往是針對特定產業或部門，打造高度專用的 Agent ，而不是想做一個什麼都會的通用 Agent。
例如影視產業的 ThinkAnalytics 推出 ThinkMetadataAI，使用 agentic AI 自動產出多語系、細緻的節目 metadata，減少人工標籤時間，還能在串流平台上提供更精準的內容推薦。TV Tech
其他產業也有類似動向：
有文章整理了哪些企業軟體最適合導入 Agentic AI，包含客服、自助服務、產線監控、醫療紀錄管理等領域，強調這些系統因為流程清楚、資料結構相對標準化，特別適合用專用 Agent 來接管日常任務。
Planet Crust：Enterprise Softwares Best Suited To Agentic AI
對企業的啟示是：
- 不需要追求一個「全能型 Agent」
- 反而應該可以先挑出 1–2 個重複性、可標準化、流程相對清楚的場景，做成垂直專用 Agent
- 做出成效之後，再逐步把 Agent 擴展到其他工作流程
2026 從開始管理一個 AI Agent 團隊開始
綜合這些國外的觀察，可以看到幾個共同結論：
- AI Agent 不是單一產品，而是一整套「從目標到行動」的能力
- 真正的價值在企業內部：資料、系統與流程是否準備好，決定 Agent 能不能接手
- 行銷與 MarTech 團隊會從「操作工具」角色，轉向設計工作流、管理 AI 團隊、治理風險的新工作型態
對 2026 來說，導入 AI Agent 3 個務實的問題：
- 我們有沒有一兩個可以先交給 Agent 試做的重複性、可標準化的任務？
- 我們的資料與系統，是否已經整理到「Agent 接得住、可以讀取」的程度？
- 我們內部，有沒有人願意當那個會領導 AI 數位員工的主管？
如果把這七個趨勢放在同一張時間軸上，可以看得很清楚：AI Agent 不是在某一天突然「成熟」，而是透過一個個具體場景，一點一滴改寫企業的流程與分工。
對 2026 的企業而言，最務實的做法，是選定一個場景，讓第一個 AI Agent 在可控範圍內開始創造可量化的價值。當團隊學會與這位「數位同事」共事，AI 才會從口號，真正走進日常營運。
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