2026 第一季 AI 趨勢觀察

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2026 年的第一季，AI 的討論明顯往前推進，生成式 AI 仍然重要，但是關注焦點已經延伸到任務執行、流程串接與系統落地，這也是為什麼，這一季被反覆提到的關鍵字，開始集中在 Agentic AI、AI Workflow Automation、RAG、Multi-Agent System 這類更貼近實際運作的概念。

McKinsey 在 2025 年底的全球調查已經指出，Agentic AI 的採用正在增加；Gartner 也將 Multi-Agent System 納入 2026 年的策略技術趨勢之一。

這一波升溫背後，有幾個很實際的原因，企業已經從認識與嘗試，走到需要看到成果的階段，討論自然從單點功能移動到整段流程；而官方與產業端也開始提供更完整的 agent 設計方法，OpenAI 已公開 agents 指南，Anthropic 則分享多代理研究系統的實作經驗，讓設計方式逐漸具體；開源社群的變化同樣明顯，OpenClaw 類型的 agent 框架在 2026 年第一季快速受到關注，也帶動市場對任務編排與實際執行能力的討論。

另一個觀察是，單一模型在較長任務鏈中的穩定性有限，因此 Multi-Agent System、RAG 與 workflow automation 經常被一起提到，原因在於它們對應的是同一組問題。任務拆解、資料接入、角色分工與工具調用，開始被放在同一個框架裡理解：AI 要如何從回答問題，走向穩定完成工作。Anthropic 將 multi-agent system 定義為由多個 agents 協同完成任務；Meta 在 RAG 的原始研究中，也已將「檢索 + 生成」視為處理知識密集任務的核心方法。

本篇文章會逐一說明這些關鍵字，也會回到一個更核心的問題：為什麼這些概念會在 2026 年第一季同時升溫，以及它們各自解決了什麼。

本文段落：

Agentic AI 為什麼在第一季被反覆提到

Agentic AI 指的是能夠根據目標自主執行任務的 AI 系統，這類系統不是只是回應指令，而是會規劃步驟、選擇工具並完成任務。

這個概念在第一季被頻繁討論，原因很直接，越來越多團隊開始嘗試把 AI 放進實際流程，當任務不再是單一步驟，AI 是否能持續完成整段工作就變成核心問題，Agentic AI 正好對應這個需求。

從產業脈絡來看，顧問公司與大型平台也同步推動這個方向，像 McKinsey & Company 的報告指出，AI agents 已經可以「規劃並執行多步驟 workflow」，並開始被企業擴大導入。進一步觀點，agent 對 workflow 的影響《Seizing the agentic AI advantage》該報告明確指出，agent 的價值來自於「自動化複雜流程並重新設計工作方式」

這讓「AI 是否能做事」成為比「AI 能生成什麼」更常被討論的問題。

RAG 為什麼沒有退場，反而更重要

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種讓 AI 可以結合外部資料進行生成的架構，它解決的是資料即時性與準確性問題。

RAG 並不是新概念，但在第一季被持續提及，原因在於實際應用的需求變得更明確，當 AI 被放進流程，資料來源就變成必要條件，沒有資料接入，AI 很難做出可靠判斷。

RAG 在這個情境下成為基礎設施，許多企業應用從一開始就建立在 RAG 架構上，這也是為什麼 Meta 在早期提出的 RAG 方法，現在仍然被大量採用。

延伸閱讀：從 RAG 到 Agentic RAG：解放知識庫的真正潛力

Multi-Agent System 為什麼開始被重視

Multi-Agent System 在第一季被反覆提到，與任務本身的變化有關。任務開始被拉長之後，單一代理很難維持一致的判斷，不同步驟需要不同能力，有的負責理解情境，有的處理資料，有的生成內容，有的負責決定是否往下一步，把這些責任放在同一個單位裡，結果通常不穩定。

多個代理分工處理任務，變成一種更接近實際工作的方式，每個代理專注在一小段任務，整體流程再被串起來，這樣的結構比較容易維持穩定，也比較容易調整。

像 Microsoft 的 AutoGen 或 LangChain 的 agent orchestration，都在推動這種做法，重點不是多一個 agent，而是任務開始被拆成可以運作的單位。

延伸觀看：Anthropic：How to Build Multi Agent Systems

Agent Soul 與 Skill 為什麼開始被討論

Agent Soul 與 Skill 這一類概念在第一季被提出，背後其實反映的是設計層的改變，當任務被拆開、交由不同代理處理之後，代理之間的差異開始變得重要，有的負責判斷，有的負責執行，有的處理資料，有的負責對外溝通，每一個單位的行為，需要有明確的定義，這也是 Soul 與 Skill 會被拿出來討論的原因。

Soul 通常對應的是任務目標與策略，Skill 則對應能力模組，這樣的拆分方式，其實可以對應到目前主流 agent 設計中的幾個核心元素：目標（goal）、工具使用（tool use）與行為規則，OpenAI 在官方文件中就明確提到，agent 的設計包含任務目標、可用工具與執行流程Anthropic 也在其多代理研究系統中說明，agent 需要被定義為具有特定職責與行為邏輯的單位，並透過分工來完成任務。

在多代理運作的情境裡，這樣的設計方式會直接影響整體結果，角色不清楚時，代理之間容易出現重複或衝突；能力沒有被限制時，流程會變得難以控制，將目標與能力分開定義，可以讓每一個代理維持在穩定的範圍內運作。

當 AI 被放進流程，代理就不再只是呼叫模型的方式，而是整個系統裡的一個角色，怎麼定義這個角色，開始變成設計的核心。

AI Workflow Automation 為什麼變成企業關注焦點

AI Workflow Automation 指的是讓 AI 參與完整流程，任務會從資料取得、判斷到執行，被串成一段可以運作的流程。

這個概念在第一季升溫，主要來自企業端的需求轉變，開始追求「可量化成果」，逐漸朝試驗期過去，接下來的問題是效率與產出、流程是否順暢，直接影響結果。

顧問公司在過去一年的研究中也反覆提到，AI 的價值多半來自流程整合，並非模型本身。McKinsey & Company 與 Deloitte 都將流程自動化視為 AI 落地的關鍵。

因此，workflow 逐漸取代單點應用，成為企業導入 AI 的主要討論框架。

OpenClaw 為什麼在第一季爆紅

OpenClaw 代表一類能夠操作電腦環境的 AI agent 框架，這類系統可以直接點擊、輸入、呼叫工具，讓 AI 在既有系統中執行任務。

它在第一季受到關注，與開源社群及大廠推動有關，相關 Agent framework 在 GitHub 與開發者社群中快速成長，過去 AI 多停在生成與分析階段，實際操作仍需要人介入，OpenClaw 類型的技術讓 AI 可以直接完成動作。

這降低了導入門檻，也讓自動化從 API 串接延伸到實際操作層，對很多企業來說，不需要重建系統，就能讓 AI 參與流程，是一個很具吸引力的條件。

延伸閱讀：

OpenClaw 為什麼會紅？
黃仁勳盛讚「龍蝦」開源應用的威力：OpenClaw 將成為下一個 ChatGPT

AI Agent Platform 為什麼代表下一階段

AI Agent Platform 的討論出現在另一個層面，當代理變多、流程開始同時運作，問題開始集中在「管理」，哪些任務正在執行、資料從哪裡進來、流程卡在哪一段、結果是否符合預期，這些都需要被掌握，缺少這一層，整體運作很容易失去控制。

平台的角色比較接近「調度與監控」，任務如何被觸發、流程如何往下走、代理之間如何銜接，都在同一個環境裡被管理。系統的重點不只是執行，而是維持整體運作的穩定。

從產品發展來看，Salesforce 推出 Agentforce，Microsoft 推出 Copilot Studio，都在補這一層能力，這些工具讓 AI 系統可以被觀察、調整，也可以被持續運行。

任務如何被完成，開始成為核心問題

這一季被反覆提到的關鍵字，指向的是同一個轉變。

任務開始有長度，也開始有結構，資料需要被接入，流程需要被串接，代理之間需要分工，整段任務才能穩定運作，這些條件一旦同時出現，問題自然會集中在任務本身，而不是單一能力。

Agentic AI、RAG、多代理系統與各種 workflow 設計，其實都在處理同一件事，任務要怎麼被拆開、怎麼被安排、怎麼在不同單位之間流動，當這些設計不清楚，流程就很難維持穩定；設計清楚之後，結果才有機會被預期與放大。

模型仍然會進步，工具也會持續更新，但影響結果的關鍵逐漸往另一個層面移動，任務的結構、角色的定義與流程的安排，開始決定 AI 能做到什麼程度。

這也是為什麼，這一季的討論會集中在這些關鍵字上，它們不是單一技術，而是描述同一個問題的不同切面。

AI 的發展，已經進入一個需要回答「任務如何被完成」的階段。

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