中華電信總經理林榮賜於科技論壇發表演講，指出人工智慧應用正在發生轉變，從過去單純回答問題邁入能夠獨立執行任務的代理階段。
針對這波技術演進，中華電信提出透過韌性網路與資料中心架構，強化算力調度與資訊安全，協助台灣產業實現技術落地與規模化應用。
從問答走向執行：AI Agent 的演進與風險控管
在人工智慧發展歷程中，早期技術多用於處理特定查詢並提供文字答案。隨著人工智慧代理（AI Agent）技術躍進，系統已具備理解目標、分解步驟、呼叫外部軟體工具並自主完成指定任務的能力。這種從給予建議提升至直接執行的轉變，意味著應用形態出現質的飛躍。
隨著自主執行能力提高，企業部署時的關注焦點也從模型的規模與效能，轉向運作安全與責任歸屬。林榮賜強調，授權系統進行實際操作時，如何精細劃分權限、規範資料使用邊界並落實責任歸屬，將是技術規模化應用的關鍵。推動創新時，必須同步導入完善的治理架構，才能建立值得信賴的運作環境。
打造算力流通基礎：海陸空韌性網路與資料中心
為支援生成式 AI（Generative AI）與自主代理系統運作，高效率且不中斷的網路連線成為算力調度的核心需求。中華電信透過建構涵蓋海纜、陸地寬頻與多軌衛星的韌性網路架構，整合國際與離島連線，維持資料傳輸的高度穩定性。
在實體設施方面，中華電信於全台營運 20 多座資料中心（Data Center, DC），並持續投資建設符合國際標準的高規格綠色機房。此外，針對不同規模的需求推出模組化機房規劃服務，結合全光網路技術連接分散式人工智慧資料中心（AIDC），確保算力可以在整體系統中快速流通與靈活調度。
這代表什麼
對台灣企業與中小企業主而言，這項轉變代表人工智慧正從「輔助溝通工具」轉變為「自動化業務流程」的核心引擎。過去企業可能僅將技術用於客戶服務問答或內部資料檢索，未來則能延伸至供應鏈排程、自動化財務審查或跨系統資料處理等複雜情境。
然而，導入自主代理系統的門檻不只在於技術軟體本身，更關鍵的是基礎建設的穩定性與資安防護能力。中華電信強調算力調度與網路韌性，意味著企業在推動數位轉型時，必須重新評估自身的資料權限管理機制與網路架構，以避免自動化流程因中斷或授權漏洞而衍生營運風險。
背景補充
傳統的生成式 AI 模型主要依賴使用者輸入提示詞，並根據訓練資料產出內容，過程屬於單向互動。而人工智慧代理（AI Agent）則更進一步，結合了決策規劃、記憶儲存與工具呼叫等模組，能夠在給定目標後，自行判定所需步驟並連結資料庫或應用程式介面（API）完成作業。
隨著大型語言模型（LLM）的進步，全球科技業者均積極將 AI Agent 導入製造、醫療、金融與交通等領域。在台灣，電信業者除了提供傳輸通道外，亦加速轉型為整合算力、資安與雲端架構的服務夥伴，藉由基礎設施優勢協助百工百業達成營運轉型。
常見問題
什麼是 AI Agent？與傳統生成式 AI 有何不同？
傳統生成式 AI 主要回覆使用者的提問，而 AI Agent（人工智慧代理）能進一步理解目標、規劃執行步驟並運用外部工具，自主完成複雜的跨系統任務。
中華電信在 AI 發展中扮演什麼角色？
中華電信透過全光網路、海陸空韌性基礎建設與資料中心，提供穩定且高速流動的算力環境，同時結合資安與數位治理能力，協助百工百業導入 AI 應用。
企業導入 AI Agent 時需要注意哪些風險？
企業除了評估 AI 模型的效能外，更需明確設定授權權限、資料使用邊界與責任歸屬，並搭配穩定的網路基礎設施與資安防護機制，以確保自動化流程運作安全。