AI Agent 是什麼：AI 代理怎麼用工具做事，權限與人工核准怎麼設

AI Agent，中文常稱 AI 代理，是讓 AI 模型代替使用者把任務做完的軟體系統。使用者交代目標，代理自己決定下一步，呼叫瀏覽器、程式或公司系統等工具執行，看了結果再決定接著做什麼，直到完成或停下來請人確認。OpenAI 的簡化定義是，代理包含任務指示、行為限制與工具存取，讓系統代表使用者採取行動¹。

AI 代理和聊天機器人差在哪

問一個只回答問題的聊天機器人「東京三天兩夜怎麼排」，它給一份行程建議；交給接了訂房工具、設了預算上限的代理，它會查空房、比價、備好訂單，付款前交回給你確認。兩者差在能不能呼叫工具動手，以及下一步由誰決定。

聊天是互動方式，和代理可以並存，GitHub 就說明聊天介面也能啟動代理²。Anthropic 另把程式預先排好路徑的系統稱為 workflow，讓模型自己決定流程與工具用法的稱為 agent，也提到這個詞沒有單一定義³。

代理迴圈：規劃、呼叫工具、觀察結果、再決定

GitHub 把代理描述為依目標規劃、使用工具、檢查結果再調整的系統²。使用者先交代目標與預算、期限等限制，代理再進入一個重複的迴圈：

1. 規劃：模型讀目標與目前進度，決定下一步。
2. 呼叫工具：模型只產生文字，照約定格式寫出要用哪個工具、帶什麼參數，由外面的程式執行。
3. 觀察結果：工具回傳的結果放回模型讀得到的範圍，這段範圍稱為上下文。
4. 再決定：依結果繼續、換做法或停下。

停下的條件要事先設好，例如完成、步數用完、出錯，或遇到要人核准的動作。每轉一圈，上下文就長一點，花費與等待跟著增加。Anthropic 也建議先用夠簡單的做法，需要時才增加代理的複雜度³。

工具與權限：代理能做什麼，看它被給了什麼

代理能做的事，取決於它拿到哪些工具、在什麼環境執行、被授予多少存取權²。代理接工具有幾種方式：透過 API，或 MCP 這類讓 AI 接上外部工具的協定；直接操作瀏覽器；或用使用者的登入身分進入沒有 API 的網站⁴。工具可以放在隔離的執行環境裡跑，也就是沙箱，Meta 的個人代理 Muse 就為每位使用者配一台專屬雲端虛擬機⁵。

權限給多少，決定出事時損失多大。美國國家安全局等五眼聯盟資安機關 2026 年 4 月底的共同指引寫，代理被賦予的權限直接決定它能帶來多少風險，並建議每個代理有自己的身分，高衝擊動作改用短期憑證⁴。這是資安的最小權限原則：只給工作所需、用完收回，而且設在系統與帳號層級，光靠指令叮嚀不夠。

人工核准：可做、已核准、已執行、已驗證是四件事

代理提出動作，要過幾道關才算完成：可做是權限允許，已核准是人或規則放行，已執行是程式真的跑了，已驗證完成是有人或測試確認結果正確。OpenAI 的代理文件把自動檢查和人工核准分成兩種控制，後者在敏感動作執行前暫停等人核准⁶。核准點由應用事先設計，Muse 就在寄信或付款前回頭要使用者核准⁴。

哪些工作適合交給代理，Microsoft 建議看工作重不重複、出錯影響多大、結果好不好驗證與時效，人仍要審核並為結果負責⁷。任務重複、出錯影響有限、結果容易驗證，省下的時間多過審核與整合的成本，代理才有商業價值。

常見風險

多步驟任務會累積錯誤，所以要有停止條件、驗證與人的檢查³⁶。網頁、信件或工具回傳裡可能夾帶偽裝成指令的文字，誘導代理做使用者沒要求的事，這叫提示注入；SpaceXAI，依媒體報導是改名後的 xAI，在 2026 年 8 月推出的 Grok Bot，官方安全文件就寫現有防線只能降低這類風險⁴。

權限過大，代理也可能變成攻擊跳板。2026 年 9 月，資安研究員公開概念驗證，指出 Muse Mac 版的權限可能直接變成攻擊者的權限，依媒體報導，Meta 隔天推出修補⁴。

為什麼現在大家在談：代理把需求同時推向加速器與 CPU

模型讀寫文字以 token 計。依 OpenRouter 平台的研究，代理工作消耗的 token 約在 2026 年 2 月初超過人類直接使用⁸，這是單一平台的統計。

代理同時用到兩種晶片。模型每想一步，就在 GPU、TPU 等加速器上跑一次推論，也就是用訓練好的模型算出下一段輸出；依 SemiAnalysis 的代理推論基準，前一輪的全部歷史都會放進下一輪，工具執行時 GPU 則暫停等待⁹。模型以外的步驟落在中央處理器 CPU，依輝達 2026 年 5 月底的 Vera CPU 技術文章，沙箱裡的程式與工具執行、資料處理、排程與編排都跑在 CPU 上，步數越多，CPU 時間越多⁸。

兩邊都有需求與供給的訊號。Alphabet 揭露，模型 API 每分鐘處理的 token 一季內由約 160 億增至約 220 億，管理層說運算供給受限¹⁰，這個數字沒有拆出代理。CPU 這邊，Meta 在 2026 年 4 月宣布把數千萬個 AWS Graviton 核心納入運算組合，用來跑 AI 代理背後的 CPU 密集工作；依第三方逐字稿，輝達財務長 8 月 26 日說 AI 代理的採用正在加速資料中心 CPU 需求，Intel 財務長同日說 Intel 2026 年的伺服器 CPU 一定供不應求⁵。

份量還沒有定論。站上 AI 代理 CPU 需求產業主線 2026 年 10 月 30 日的判斷是，代理沙箱、具名的 CPU 容量承諾與新 CPU 的初始交付已有證據，新增的實體 CPU 出貨、利用率與可歸屬代理的收入還沒有量化連結¹¹。

誰在做哪一段

• 代理產品：Meta 的 Muse、Google 放在 Gemini 應用程式裡的常駐代理 Gemini Spark、SpaceXAI 的 Grok Bot；GitHub Copilot 本身也提供代理功能²；寫程式的代理另有 Anthropic 的 Claude Code 與 OpenAI 的 Codex。
• 伺服器 CPU：AWS 的 Graviton、AMD 的 EPYC、輝達的 Vera 與 Arm 的 AGI CPU，都有客戶或原廠說明用在代理工作上⁵；這裡的 AGI 是產品名，不代表通用人工智慧。
• 身分與權限：Okta、Palo Alto Networks、CrowdStrike 與微軟推出管理代理身分的產品，Zscaler 與 Cloudflare 管代理和工具之間的連線⁴。

以上是各家做的環節，不等於已證實的訂單或獲利。

延伸閱讀

• 代理拿到權限之後，資安公司各守哪一段：Muse 的漏洞與 Grok Bot 的安全文件寫了什麼、資安機關的指引怎麼寫，身分、工具連線與端點各由誰補。
• 一個消費者代理實際怎麼跑：Muse 為每位使用者配一台雲端虛擬機，CPU 占用怎麼隨使用者與執行時間累加，第一節講架構。
• AI 代理會不會帶出新的 CPU 需求：獨立沙箱、容量承諾、實際出貨與收入，證據各走到哪一步。