2026 AI Agent 趨勢報告：5 大趨勢重塑製造業｜iKala

一、Agents for every employee：AI Agent 賦能工廠現場與製造人才
AI Agent 正讓製造業從「指令導向」走向「意圖導向」的工作模式。從 shop floor 到管理層，員工可逐步成為 AI Agent 的 Human supervisor，將重複性工作交給專業 Agent，人的角色則轉向設定目標、提供策略與專業判斷，以及進行最終品質把關。

在工廠現場，這可以進一步形成由 Digital work instruction agent、Real-time quality control agent、Data capture and traceability agent 組成的專業 Agent 系統，支援 SOP 指引、即時缺陷分析，以及感測器、ERP 與 MES 之間的資料追蹤。

二、Agents for every workflow：AI Agent 從單點工具走向製造核心流程
Agentic systems 能在人類引導下協調多個 AI Agent，形成類似「數位裝配線」的多步驟工作流，進一步支援預測性採購、OEE 最佳化等複雜製造營運。報告指出，37% 的受訪製造業高階主管表示組織已部署超過 10 個 AI Agent。

透過 Agent2Agent（A2A），不同開發者、框架甚至企業的 AI Agent 可以互相協作；Model Context Protocol（MCP） 則讓 LLM 以標準化方式串接資料來源與工具，為跨系統 Agent 工作流程建立基礎。

三、Agents for your customers：從傳統 Chatbot 走向製造業數位禮賓服務
製造業 B2B 客戶經常需要處理跨供應鏈、多供應商的複雜問題，而 AI Agent 正讓客服從預先設定腳本的 Chatbot，走向能記住客戶偏好與過往互動的 concierge-style agent。報告指出，在已部署 AI Agent 的製造企業中，56% 的受訪高階主管表示已將 Agent 應用於客戶服務與體驗。

Agentic concierge 的差異也不只來自模型，而在於企業資料。透過串接 CRM 購買紀錄、物流追蹤等企業情境，AI Agent 能理解既有客戶關係與問題脈絡，不必讓客戶每次重新說明需求。

四、Agents for security：製造資安從被動警示走向主動行動
當 AI Agent 進入製造環境，資安也需要同時涵蓋 IT 與 OT。AI Agent 可在人類監督下進行推理、行動、觀察與動態調整，協助資安團隊執行漏洞發現、警報分類與事件調查；在已有 AI Agent 投入正式環境的製造企業中，50% 的受訪高階主管表示已將 Agent 用於資安營運與網路安全。

進一步的 Agentic SOC 則能協調不同任務型 Agent，處理警報分類與調查、威脅研究與獵捕、惡意軟體分析、偵測工程與回應，同時保留人類負責升級處理與最終決策。

五、Agents for scale：AI Agent 規模化的關鍵是製造人才與 AI 技能
製造企業要放大 AI Agent 的商業價值，不能只關注模型、平台與 Prompt。報告指出，2026 年製造業同時面臨資深人才專業知識流失與 AI literacy 需求上升，因此需要一方面透過指導與知識傳承保留現場經驗，另一方面培養員工運用 AI 的能力。

企業最終需要從「採購 AI 技術」走向建立 AI-ready workforce，並透過明確目標、組織支持、持續參與，以及將 AI 整合至日常工作流程等方式，讓 AI Agent 真正進入企業營運。